機械学習の実際の応用は何ですか?

簡単に言えば、機械学習とは、非常に複雑なアルゴリズムと技術に基づいて、人間の行動を無生物、機械、またはシステムに組み込むプロセスです。数十億人のユーザーの期待に応える人間の脳を再現する機械を構築することは、決して簡単な作業ではありません。しかし、文脈、感情、思考に基づいて複雑なタスクに取り組んでいるプロジェクトもあります。

機械学習機能の詳細と精度について掘り下げる前に、まずは私たちの日常生活における機械学習の重要性と意義について見てみましょう。

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銀行、小売、通信

• 潜在顧客とパートナー
• 顧客満足度指数（関係、取引、マーケティング キャンペーンなどに基づく）
• 詐欺、浪費、乱用の申し立て
• 信用リスクと評判の予測
• マーケティング キャンペーンの有効性 (例: 提案を受け入れた人数は? 拒否した人数は? 決定的な影響要因は?)
• クロスセルと推奨（例：eコマースサイトで「この商品を購入したお客様はあの商品も購入しました」と表示される）
• コンタクト センター (顧客サービス担当者が顧客との通話中に関連データを取得できるように支援します)

ヘルスケアとライフサイエンス

• スキャン、スクリーニング、生体認証
• 混合成分をベースとした医薬品
• 症状、患者の記録、検査結果に基づく診断と治療
• 薬剤、患者、地理的位置、気候条件、過去の病歴、食物摂取などのデータに基づく AECP (Adverse Event Case Processing) シナリオ。

一般的に

• テキストまたは音声入力の認識
• デバッグ、トラブルシューティング、ソリューションウィザード
• スパムをフィルタリング
• SMSと電子メールの分類または提案
• 問題をサポートし、KeDB（ナレッジエラーデータベース）を充実させる
• 友人や同僚からの推薦
• 人工知能とアルゴリズムの構築による自動運転
• 画像処理

安全性

• 手書き、署名、指紋、虹彩/網膜の認識と検証
• 顔認識
• DNAパターンマッチング

結論は

人間の頭脳にとって、中断することなく何十億回もデータを処理することは退屈になるはずです。ここで、機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします。

簡単に言えば、ビッグデータ + 機械学習 = 無敵です!