ИТ Решение для коллективной работы управления проектами
Решение для большой пропускной способности потоковой передачи
Решение для автоматизированного проектирования
ИТ Решение под создание системы видеонаблюдения
IT Решение выбор платформы для виртуальных машин купить оборудование
Подробнее о программном обеспечении машинного обучения
Что вы должны знать о программном обеспечении машинного обучения
Программное обеспечение машинного обучения автоматизирует задачи для пользователей, используя алгоритм, чтобы произвести вывод. Эти решения обычно встраиваются в различные платформы и используются в самых разных отраслях. Решения для машинного обучения повышают скорость и точность желаемых результатов, постоянно совершенствуя их по мере того, как приложение переваривает больше обучающих данных.
Программное обеспечение для машинного обучения улучшает процессы и повышает эффективность работы во многих отраслях, начиная от finocuments to сельское хозяйство , Приложения машинного обучения включают автоматизацию процессов, обслуживание клиентов, идентификацию рисков безопасности и контекстную совместную работу. Примечательно, что конечные пользователи приложений для машинного обучения не взаимодействуют с алгоритмом напрямую. Скорее, машинное обучение обеспечивает поддержку искусственного интеллекта, с которым взаимодействуют пользователи. Яркими примерами этого являются chatbots и автоматизированные системы обработки страховых претензий .
Основные преимущества программного обеспечения для машинного обучения
Повышение эффективности процесса
Ускоряет анализ
Повышает эффективность процесса
Встраивает искусственный интеллект в ваше приложение
Зачем использовать программное обеспечение для машинного обучения?
< Программное обеспечение машинного обучения полезно во многих различных контекстах и ??отраслях. Например, приложения на основе искусственного интеллекта обычно используют алгоритмы машинного обучения на серверной стороне, чтобы предоставить конечным пользователям ответы на запросы.
Build AI Applications —
Программное обеспечение машинного обучения стимулирует разработку приложений ИИ, которые оптимизируют процессы, выявляют риски и повышают эффективность.
Повышение эффективности —
приложения, основанные на машинном обучении, постоянно совершенствуются из-за признания их ценности и необходимости сохраняйте конкурентоспособность в отраслях, в которых они используются, и они повышают эффективность бизнеса, когда речь идет о повторяющихся задачах. Ярким примером является eDiscovery, где машинное обучение создало огромные скачки в эффективности, с которой юридические документы просматриваются и выявляются соответствующие.
Снижение риска —
Снижение риска — это один из крупнейших вариантов использования финансовых услуг для приложений машинного обучения. Приложения ИИ на основе машинного обучения могут выявлять потенциальные риски и автоматически помечать их на основе исторических данных о прошлых рискованных действиях. Это исключает необходимость ручной идентификации рисков, которые подвержены человеческим ошибкам. Снижение рисков на основе машинного обучения полезно, в частности, в сфере страхования, финансов и регулирования.
Кто использует программное обеспечение для машинного обучения?
Машинное обучение имеет множество приложений почти в каждой отрасли. Некоторые отрасли промышленности, которые используют и используют приложения машинного обучения, включают финансовые услуги, кибербезопасность, рекрутинг, обслуживание клиентов, энергетику и регулирование.
Маркетинговые отделы —
Машинное обучение — мощные маркетинговые приложения могут помочь маркетологам определять тенденции контента, формировать контент-стратегию и персонализировать маркетинговый контент. Маркетинговые алгоритмы могут сегментировать клиентские базы, прогнозировать поведение клиентов на основе прошлого поведения и демографии клиентов, определять потенциальные потенциальные клиенты и многое другое.
Финансовые услуги —
учреждения, предоставляющие финансовые услуги, расширение их использования приложений на основе машинного обучения, чтобы оставаться конкурентоспособными с другими в отрасли, которые делают то же самое. Через приложения для автоматизации процессов (RPA) , которые обычно работают на основе алгоритмов машинного обучения, финансовых служб Компании повышают эффективность и действенность отделов, в том числе обнаружение мошенничества, отмывание денег и многое другое. Отделы, в которых эти приложения наиболее эффективны, — это те, в которых имеется большое количество данных для обработки и много повторяющихся задач, которые требуют мало творческого мышления. Примерами могут быть просмотр тысяч претензий и выявление тех, которые могут быть мошенническими. Процесс аналогичен, и алгоритм машинного обучения может переваривать данные, чтобы быстрее достичь желаемого результата.
Кибербезопасность —
. Алгоритмы машинного обучения внедряются в приложениях безопасности для лучше выявлять угрозы и автоматически бороться с ними. Адаптивный характер некоторых специфических для безопасности алгоритмов позволяет приложениям легче справляться с возникающими угрозами.
Виды программного обеспечения для машинного обучения
Существует три основных типа машин обучение: под присмотром, без присмотра и подкрепления. Они относятся к типу алгоритма, на котором построено приложение. Тип машинного обучения, как правило, не влияет на конечный продукт, который будут использовать клиенты. Например, если виртуальный помощник создан с использованием контролируемого обучения или обучения без учителя, не имеет большого значения для компаний, которые используют его для работы с клиентами. Компании больше заботятся о потенциальном воздействии, которое развертывание хорошо сделанного виртуального помощника окажет на их бизнес-модель.
Контролируемое обучение —
. Эта модель машинного обучения относится к идее обучать машину или модель конкретному набору данных до тех пор, пока она не сможет выполнить желаемые задачи, такие как идентификация изображения определенного типа. Учитель полностью контролирует, что изучает модель или машина, потому что именно они вводят информацию. Полный контроль учителя над моделью означает, что учитель может управлять моделью точно в направлении желаемого результата.
Обучение без учителя —
Обучение без учителя относится к алгоритму или модель, которая отправляется с миссией для поиска по наборам данных, чтобы найти структуры или шаблоны самостоятельно. Однако неконтролируемое обучение не может маркировать эти обнаруженные закономерности или структуры. Наиболее неуправляемые алгоритмы, основанные на обучении, могут различать шаблоны и структуры в соответствии с предполагаемыми различиями.
Обучение с подкреплением —
При таком типе машинного обучения модель обучается взаимодействием с его окружение и давать ответы на основе того, что он встречает. Модель получает баллы за правильные ответы и теряет баллы за неправильные ответы. Благодаря этому методу стимулирования модель тренируется сама. Идея состоит в том, что модель обучения с подкреплением будет учиться через свои взаимодействия и, в конечном счете, улучшаться.
Функции программного обеспечения для машинного обучения
Программное обеспечение для машинного обучения может включать: но не ограничиваясь этим, следующие функции:
Алгоритм —
. Наиболее важной особенностью любого предложения по машинному обучению является алгоритм. Алгоритм является основой, на которой основано все остальное. Решения либо предоставляют готовые алгоритмы, либо позволяют разработчикам создавать свои собственные в приложении.
Подключение данных —
Подключение к сторонним источникам данных является ключом к обеспечению успеха компьютера. обучающее приложение. Чтобы функционировать и учиться правильно, алгоритм должен получать большие объемы данных. После того как алгоритм переварит эти данные и узнает правильные ответы на обычно задаваемые запросы, он может предоставить пользователям все более точный набор ответов.
Образцы наборов данных —
часто машинное обучение Приложения предлагают разработчикам образцы наборов данных, с помощью которых они могут создавать свои приложения и обучать своим алгоритмам. Эти предварительно созданные наборы данных являются ключом к разработке хорошо обученных приложений, потому что алгоритм должен видеть тонну данных, прежде чем он будет готов принять правильные решения и дать правильные ответы.
Natural Языковая обработка (NLP) —
некоторые приложения машинного обучения предназначены для переваривания человеческой речи и преобразования ее в текст.
Computer Vision —
. Эта функция позволяет алгоритму чтобы просматривать контент на экране компьютера и обрабатывать его.
Обогащение данных —
Эта функция аннотирует, классифицирует и обогащает наборы данных для вашего сгенерированного алгоритма.
Тенденции, связанные с программным обеспечением для машинного обучения
Машинное обучение в наши дни является важной темой благодаря его связи с искусственным интеллектом. Приложения машинного обучения поддерживают приложения искусственного интеллекта, поэтому они набирают популярность вместе с ИИ.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) —
RPA вызывает повышенный интерес к машине пространство для обучения, потому что машинное обучение позволяет использовать RPA. RPA набирает популярность во многих направлениях и особенно полезен в отраслях с большим объемом ввода данных, таких как финансовые услуги, из-за его способности обрабатывать данные и повышать эффективность.
Расширенная автоматизация —
Предприятия разных отраслей обращаются к автоматизации, чтобы повысить эффективность и увеличить производство. Машинное обучение способствует этой автоматизации, предоставляя решения, которые дают предприятиям возможность автоматизировать такие вещи, как предиктивная аналитика и обработка страховых требований.
Потенциальные проблемы с программным обеспечением для машинного обучения
Automation Pushback —
Одна из самых больших потенциальных проблем с приложениями, основанными на машинном обучении, заключается в удалении людей из процессов. Это особенно проблематично при рассмотрении новых технологий, таких как автомобили с автоматическим управлением. Должны ли машины обладать способностью определять жизнь или смерть людей на дороге? Полностью удаляя людей из жизненного цикла разработки продукта, мы даем машинам такую ??мощь. Этот вопрос постоянно обсуждается и будет оспариваться по мере приближения к реальности почти полностью автоматизированного будущего.
Программное обеспечение и услуги, связанные с машиной Программное обеспечение для обучения
Программное обеспечение для машинного обучения тесно связано с платформами искусственного интеллекта, поскольку алгоритмы машинного обучения обеспечивают работу большинства платформ искусственного интеллекта. Машинное обучение все чаще вплетается в несколько категорий программного обеспечения для финансовых услуг, программного обеспечения для маркетинга и юридических программ.
Программное обеспечение для финансовых услуг —
решения Fintech все больше и больше пронизаны искусственным интеллектом. , От автоматизированной технологии (regtech) до страховой технологии (insurtech) и RPA, ориентированных на финансовые услуги, автоматизация с машинным обучением явно стимулирует инновации в секторе финансовых услуг.
Юридическое программное обеспечение —
Юридическое программное обеспечение, особенно подкатегория eDiscovery, формируется с помощью решений машинного обучения. Машинное обучение значительно сокращает время, необходимое юристам для идентификации соответствующих документов и пометки их как таковых.
Программное обеспечение для маркетинга —
Маркетинговые решения, такие как решения для прогнозной аналитики, используют машинное обучение для автоматизации процессов и повышения производительности.
Алгоритмы машинного обучения делают прогнозы или принимают решения на основе данных. Эти алгоритмы обучения могут быть встроены в приложения для обеспечения автоматических функций искусственного интеллекта (ИИ) или использоваться в платформе ИИ для создания совершенно новых приложений. В обоих случаях подключение к источнику данных необходимо для обучения и адаптации алгоритма с течением времени. Существует много различных типов алгоритмов машинного обучения, которые выполняют множество задач и функций. Эти алгоритмы могут состоять из более конкретных алгоритмов машинного обучения, таких как, среди прочего, изучение правил ассоциации, байесовские сети, кластеризация, обучение по дереву решений, генетические алгоритмы, системы классификаторов обучения и машины опорных векторов.
Эти изученные Алгоритмы могут быть разработаны с контролируемым обучением или обучением без учителя. Контролируемое обучение состоит в обучении алгоритму определения шаблона вывода путем подачи в него согласованных данных для получения повторяющегося общего результата. Обучение человека необходимо для этого типа обучения. С другой стороны, неконтролируемое обучение не требует согласованности при вводе алгоритмов машинного обучения. Неконтролируемые алгоритмы независимо достигают результата и являются особенностью алгоритмов глубокого обучения. Обучение с подкреплением является конечной формой машинного обучения, которая состоит из алгоритмов, которые понимают, как реагировать в зависимости от ситуации или среды. Например, автономное вождение автомобилей является примером машинного обучения с подкреплением, потому что они реагируют в зависимости от своего окружения на дороге. Если светофор красный, машина останавливается. Алгоритмы машинного обучения используются разработчиками при использовании платформы ИИ для создания приложения или для встраивания ИИ в существующее приложение. Конечные пользователи интеллектуальных приложений могут не знать, что обычный программный инструмент использует алгоритм машинного обучения для обеспечения некоторой формы автоматизации. Кроме того, решения для машинного обучения для предприятий могут включать машинное обучение как сервисная модель.
Чтобы претендовать на включение в категорию машинного обучения, продукт должен:
предложить алгоритм или продукт, который изучает и адаптирует их на основе данных
Будьте источником интеллектуальных возможностей обучения для приложений
Использование входных данных из различных пулов данных
Предоставление выходных данных, которые решают конкретную проблему на основе изученных данных
«
навыки выполнения
Корпоративное серверное оборудование
выбор платформы для виртуальных машин
интегрированные системы
Серверная платформа
выбор платформы для виртуальных машин
аппаратное управление наличными
Серверная рабочая станция для
ведения бухгалтерского учета
зао
создание
Серверные платформы для
безопасности ит
в учреждение
создание
Промышленные решения
выбор платформы для виртуальных машин
веб-приложения управление ит-услугами
Серверное оборудование
что
сконфигурировать
Серверные системы для
резервного хранения данных
компании
комплектация
Ит предложение для
архивирования данных
завода
конфигуратор
В зависимости от стоимости комплектации предусмотрены оптовые цены и скидки до 20%.
+7 495 9840690
Помощь
Скидки
Доставка 0р.