헬스케어의 머신러닝
ML은 의사가 치명적인 질병을 앓고 있는 사람이 얼마나 오래 살 수 있는지 알아낼 수 있도록 해줍니다. ML 알고리즘이 방사선과 의사를 대체할 가능성이 있습니다. 로봇이나 컴퓨터가 간호사와 의사를 효과적으로 대체할 수는 없지만, ML은 확실히 의료 시설을 개선하는 데 사용될 수 있으며, 비용이 많이 드는 검진을 건너뛰고 이전 데이터를 분석하여 예측을 할 수 있습니다.
단기간에 효과적인 질병을 발견하는 것이 어렵기 때문에 이 산업은 매우 시간 소모적이고 비용이 많이 들며, ML은 이 과정을 가속화합니다. 의료 분야에서 ML의 또 다른 큰 잠재력은 이 분야를 완전히 바꿀 수 있는 개인화된 의학입니다.
금융 분야의 머신러닝
전 세계적으로 일부 은행은 ML 기술을 사용하여 고객에게 저렴한 요금으로 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 상당한 수익을 창출할 수 있습니다. ML은 모두 사기 사례를 탐지하는 데 사용됩니다. 이 기술은 사기 사례를 탐지하는 데 가장 적합한데, 이는 거의 즉시 엄청난 양의 데이터를 수집하여 비정상적인 행동 패턴을 찾을 수 있기 때문입니다. 고객과의 모든 대화나 거래는 ML에 의해 엄격하고 일상적으로 관리되며, 각 통화에 해당 거래에서 평가된 사기 행동의 양을 나타내는 사기 점수가 부여됩니다.
소매업에서의 머신러닝
소매업계의 ML은 귀중한 고객이 제공한 방대한 양의 데이터를 검토하여 고객의 행동 패턴을 나타낼 수 있는 획기적인 분석 시스템 중 하나로 인식되기 시작했습니다. “사람들이 구매한 상품” 및 “당신이 좋아할 수도 있는 상품”과 같은 기능은 ML과 알고리즘의 도움으로만 가능한 엄청난 양의 평가가 필요합니다. 따라서 인터넷 마케팅 시스템은 맞춤형 및 맞춤형 소비자 경험을 제공할 수 있습니다.
여행에서의 머신러닝
미래에는 출퇴근이나 완벽한 주차 공간을 찾는 불필요한 스트레스를 없앨 수 있을 것입니다. 최근 몇 년 동안, 경로를 맞춤 설정하고 프로세스를 더욱 덜 번거롭게 만들 수 있는 자가용 차량으로 특히 가능해진 공유 승차가 가능할 것이라고 말할 수 있습니다. ML은 이미 일부 회사에서 교통량을 평가하고 공동 승객이 이동한 경로를 분석하여 공유 승차 파트너를 찾는 데 사용되었습니다. 여행 회사가 이 기술을 사용한 가장 중요한 방법 중 하나는 필요할 때 급증 가격을 찾는 데 이를 고용하는 것입니다.
소셜 미디어에서의 머신 러닝
오랫동안 ML은