Системы машинного обучения
Технологии машинного обучения позволяют компьютеру решать задачи прогнозирования, классификации, кластеризации и другие, зачастую не имеющие аналитического решения.
Какие методы применяются в машинном обучении?
- теория вероятности;
- численные методы;
- теория графов;
- математическая статистика и многие другие.
На сегодняшний день услуги машинного обучения — популярный сервис как в крупных, так и в небольших компаниях. Автоматизация процессов с использованием компьютерного оборудования для аналитики данных распространена очень широко.
Методы машинного обучения универсальны и успешно используются во многих отраслях, таких как маркетинг, строительство, транспорт и логистика, медицина и т.д.
Обладая достаточным запасом данных, вы сможете вывести практически любую деятельность на качественно новый уровень.
Применяя инструменты машинного обучения для бизнеса,
вы получаете следующие преимущества:
Оптимизация бизнес-процессов
Вам станет намного проще достигать цели за счет верно выбранной стратегии и правильно расставленных приоритетов.
Сокращение затрат
Верно выбранные стратегии развития минимизируют риски и позволяют сэкономить на проверке гипотез.
Адаптированные под условия реального времени результаты
С помощью технологий машинного обучения можно получать адаптивные ответы и результаты с условиями, меняющимися в реальном времени.