Вкладывайте деньги в инфляцию, ибо только она постоянно растет
Уилл Роджерс

 

Отзывы о банках


InfoBank.by – Все банки Беларуси  >  Машинное обучение. Будущее уже сегодня

Машинное обучение. Будущее уже сегодня

Размер шрифта:    Уменьшить шрифт  Восстановить исходный рзмер  Увеличить шрифт 
1317

Мы живём в веке изобилия доступной и разнообразной информации, и с каждым годом потребность в изучении больших массивов данных для компаний и организаций увеличивается. В связи с этим появляется необходимость в поиске наилучшего способа проанализировать данные и выбрать наилучший исход, решение интересующего вопроса, с учётом интересов компании и клиентов.

Компания СООО «СИСТЕМНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» предлагает решить эту проблему с помощью машинного обучения.
 

Что же оно из себя представляет?

Машинное обучение (Machine Learning) – это совокупность математических методов и алгоритмов для поиска закономерностей в данных и создания на их основе нужных решений. Это набор технологий, реализующих и использующих наработки в сфере анализа и программирования. Важной особенностью является базирование машинного обучения на применении алгоритмов, которые могут автоматически изменять свои параметры (обучаться) в процессе анализа больших массивов данных.  Эти алгоритмы используют накопленные данные из разных источников (например, анкеты, внешние данные, истории взаимодействия с клиентами, активности, операции и так далее).

Метод применим в таких сферах, как телекоммуникации, ритейл, банки и финансы, промышленность, транспорт и логистика, здравоохранение, маркетинг и другие.

Для использования данного метода важно выделить признаки (features, «фичи») – характеристики событий, которые отбираются и выделяются для анализа информации и поиска решения. Выбираются самые актуальные и показательные – для поиска наиболее эффективного алгоритма.

Модели машинного обучения прогнозируют будущее и «говорят», что с высокой вероятностью произойдёт в заданном промежутке времени в случае принятия того или иного решения, основываясь на так называемом «накопленном опыте».

Еще одной особенностью является автоматизация поиска и определения нужных данных и алгоритмов. К примеру, при сборе информации вручную существует риск «человеческого фактора» (предвзятость, отсутствие навыков и знаний, ошибка в вычислении и другое). К тому же, обработка большого количества информации вручную займёт очень много времени.
 

Также совокупность методов машинного обучения позволяет выявить аномалии в данных, мошенническое поведение, выделять группы объектов, распознавать образы и шаблоны, строить рекомендации и многое другое.

Эффективность машинного обучения неоднократно была доказана применением на практике. Например, специально для ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» - одного из крупнейшего мирового производителя стали, занимающего лидирующие позиции среди предприятий чёрной металлургии России, Yandex Data Factory внедрила рекомендательный сервис на основе анализа больших данных в области машинного обучения. Предварительное тестирование показало, что экономия ферросплавов при использовании данного решения составляет в среднем 5% при сохранении показателей качества стали. А годовая экономия может превысить 275 млн. российских рублей или 4,4 млн. долларов США (согласно информации, на официальном сайте комбината).

На сегодняшний день машинное обучение продолжает развиваться, не стоит на месте и внедряется в уже новые сферы деятельности.
 
Новости партнеров


Источник: st.by

Понравилось? Отправь друзьям!


Оставить комментарий
  
Комментариев нет
Другие новости