يمكن أن تضيف خوارزميات التعلم الآلي هذه قيمة كبيرة للأعمال التجارية في خفض التكاليف
في عالم يتم فيه أتمتة كل مهمة تقريبًا ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تساعد أجهزة الكمبيوتر في لعب الشطرنج والحصول على الذكاء والشخصية وإجراء العمليات الجراحية. يعد التعلم الآلي أحد التقنيات الحيوية التي تم استخدامها في العالم الحالي. يمكن لـ ML فعل العجائب جنبًا إلى جنب مع التكنولوجيا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. دعونا نرى ما يمكن أن تفضله خوارزميات تعلم الآلة للأعمال.
فهرس المادة:
1 تنبؤات العملاء
2 كشف البريد العشوائي
3 لا مزيد من الإدخال اليدوي
4 الصيانة التنبؤية
5 التحليل المالي
6 التعرف على الصور
7 توصيات المنتج
8 التشخيص الطبي
9 تحسين الأمن السيبراني
10 تعزيز رضا العملاء
1 تنبؤات العملاء
نظرًا لأن تقسيم العملاء يمثل مشكلة كبيرة بالنسبة لمعظم المسوقين في جميع أنحاء العالم ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تمنح المؤسسة إمكانية الوصول إلى كمية هائلة من البيانات التي يمكن استخدامها بشكل فعال لتقديم رؤى يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل. يمكن أن يساعد تعلم البيانات والتعلم الآلي الشركات على التنبؤ بأنماط الشراء لعملائها من خلال تحليل سلوكياتهم اعتمادًا على التواريخ وتحمير المنتجات.
2 كشف البريد العشوائي
يستخدم الخبراء خوارزميات التعلم الآلي لتحديد البريد العشوائي. في السابق ، كان مقدمو خدمة البريد الإلكتروني يستخدمون تقنيات موجودة مسبقًا قائمة على القواعد لتصفية جميع الرسائل غير المرغوب فيها. ولكن تعمل عوامل تصفية البريد العشوائي الآن كمنشئة لقواعد جديدة يمكنها استخدام الشبكات العصبية لاكتشاف أي بريد عشوائي أو شذوذ.
3 لا مزيد من الإدخال اليدوي
مع تقدم ML وخوارزمياته ، أصبحت معظم الوظائف التي تستغرق وقتًا طويلاً مؤتمتة. نظرًا لأن عدم الدقة وإدخال البيانات المكرر كانا من المشكلات الرئيسية فيما يتعلق بالأعمال ، والآن بمساعدة خوارزميات التعلم الآلي الجديدة ، أصبح ML قادرًا على حل هذه المشكلات بسهولة.
4 الصيانة التنبؤية
نظرًا لأن شركات التصنيع تحتاج إلى اتباع ممارسات الصيانة التصحيحية والوقائية التي قد تكون باهظة الثمن في بعض الأحيان ، فإن استخدام التعلم الآلي لهذه الشركات يمكن أن يستنبط أنماطًا ورؤى ذات مغزى مخبأة في بيانات المصنع. يمكن بناء بنية التعلم الآلي بسهولة باستخدام البيانات التاريخية وحلقة التغذية الراجعة وبيئة التحليل المرنة وأداة تصور سير العمل.
5 التحليل المالي
يمكن استخدام التعلم الآلي في التحليل المالي بسبب الكميات الكبيرة من البيانات التاريخية الدقيقة والكمية. يستخدم الأشخاص خوارزميات تعلم الآلة في التمويل للتداول الخوارزمي ، واكتشاف الاحتيال ، وإدارة المحافظ ، والاكتتاب في القروض. يعد التعلم الآلي واعدًا بتقديم المزيد من التطبيقات المتقدمة في القطاعات المالية مثل خدمة العملاء وروبوتات المحادثة وتحليل المشاعر.
6 التعرف على الصور
يُعرف التعرف على الصور أيضًا باسم رؤية الكمبيوتر ولديه قدرة كبيرة على إنتاج معلومات رمزية ورقمية من الصور. تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورًا كبيرًا في الشركات من مختلف الصناعات بما في ذلك السيارات والرعاية الصحية وغيرها.
7 توصيات المنتج
يمكن استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لتطوير أنظمة التوصية القائمة على المنتج. يمكن أن يكون استخدام التعلم الآلي لتقديم توصيات دقيقة للمنتج أمرًا رائعًا. يمكن استخدام سجل شراء العميل من خلال خوارزميات التعلم الآلي التي تتطابق بعد ذلك مع مخزون المنتج لتحديد الأنماط المخفية.
8 التشخيص الطبي
يمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي فعالة في مساعدة المؤسسات في تحسين صحة المريض ، حيث تلعب دورًا كبيرًا في خفض التكاليف واستخدام أدوات التشخيص الفائقة. يتم استخدام ML من قبل العديد من المستشفيات لإجراء تشخيص شبه مثالي. يتم إجراء كل هذه التوقعات باستخدام مجموعات البيانات وسجلات المريض جنبًا إلى جنب مع أعراض المريض.
9 تحسين الأمن السيبراني
مع ظهور التكنولوجيا والبيانات ، تتزايد الجرائم الإلكترونية يومًا بعد يوم. أصبح التعلم الآلي الآن ضروريًا لبناء أحدث التقنيات التي لديها إمكانات كبيرة للكشف الفعال والسريع عن التهديدات غير المعروفة.
10 تعزيز رضا العملاء
التعلم الآلي هو الآن لضمان تجربة العملاء التي يمكن أن تحسن ولاء العملاء. يساعد في تعيين أنسب مسؤول تنفيذي لخدمة العملاء وفقًا لمتطلبات العميل مما يقلل التكاليف والوقت المستثمر في إدارة علاقات العملاء.