Лучшие приложения машинного обучения в бизнесе и за его пределами

Современные технологии искусственного интеллекта развиваются с нереальной скоростью. Он укоренился почти во всех сферах нашей жизни, даже если вы его упускаете из виду.

Машинное обучение является одним из подвидов искусственного интеллекта. Он основан на способности компьютера учиться, выполняя несколько однотипных задач. Создает алгоритм оптимального решения поставленной задачи.

Вы даже не задумываетесь об этом, но мы используем приложения машинного обучения в бизнесе, здравоохранении, маркетинге, компьютерных играх и т.д.

Мир переходит в онлайн и использует все преимущества машинного обучения.

Даже формирование настоящих платежных квитанций теперь доступно онлайн с помощью генераторов платежных квитанций. Это результат автоматизации деятельности с использованием искусственного интеллекта.

Вот несколько примеров наиболее распространенных приложений машинного обучения.

1. Анализ текста

Здесь компьютер решает задачу распознавания текстовых данных: определение темы, извлечение ключевых слов, определение тональности отзыва о товаре и т. д.

Это необходимо почти для каждой области.

Чтобы начать извлечение признаков из текста, последний проходит несколько этапов подготовки.

В первую очередь текст очищается от знаков препинания и стоп-слов. Слова в тексте лишены суффиксов и приставок, переведены в именительный падеж. Таким образом, исходный код будет подготовлен для алгоритмов машинной обработки.

Во-вторых, вы превращаете слова в числа. Это называется векторизацией. Потом такой текст уже можно обрабатывать.

Эту технологию можно использовать, например, при анализе отзывов или новостей о том или ином продукте.

Функции анализа текста также широко используются для извлечения ключевых слов из текста. Входящим материалом для него будет весь текст (например, статья). На выходе у нас будет только список ключевых слов.

2. Чат-боты

Чат-боты необходимы для автоматизации бизнес-процессов компании. Это может сэкономить вам 90% человеческих и временных ресурсов.

Он может общаться с помощью речи или текста. Имеет заранее подготовленный список вопросов и алгоритм действий, обеспечивающий большую вариативность ответов. Они работают на основе ограниченного списка ключевых слов. Но есть и варианты самообучения. Создавать сложнее.

Алгоритм работы чат-бота следующий:

• получение заявки от заказчика;

• распознавание речи и намерений клиента;

• генерировать ответ по заранее заданному сценарию;

• сохранение данных;

• отправка ответа клиенту.

3. Система распознавания лиц.

Данная технология позволяет локализовать лицо человека на изображении или видео для его идентификации при наличии необходимых баз данных.

Эта система существует потому, что каждый человек имеет уникальные черты лица. К сожалению, у этого приложения машинного обучения есть несколько недостатков. Таким образом, добиться нужного результата в случае плохого освещения или неправильного наклона головы не удастся.

Распознавание здесь также происходит в несколько этапов:

• обнаружение лица

• анализ человека

• создание числового кода

• поиск совпадений.

Эту технологию активно используют правоохранительные органы, банки и мобильные приложения.

4. Автомобиль без водителя

Не так давно невозможно было представить развитие компьютерной индустрии до уровня автоматического вождения. Мы уверены, что такие автомобили скоро захватят автомобильный рынок.

Эта технология основана на распознавании объектов в реальном времени за секунду. Используются возможности радара, GPS, компьютерного зрения, различных датчиков.

Это сложный технологический процесс, основанный на самообучении компьютера.

Удивительно, но эти автомобили даже учатся распознавать человеческие жесты, поскольку они являются неотъемлемой частью правил дорожного движения.

5. Распознавание речи

Наверное, сегодня мне не нужно объяснять значение технологии распознавания речи. Мы встречаем его в мобильных приложениях, умных часах и игровых консолях. Он может распознавать наши команды и выполнять их. Мы можем использовать скриптовый текст или голосовые команды.

6. Прогноз дорожного движения

Самым популярным приложением, которое эффективно использует машинное обучение для прогнозирования ситуации на дороге, являются карты Google.

Прогнозирование происходит на основе данных, полученных ранее. Такая информация периодически повторяется. Приложение завершается информацией о движении транспортного средства в определенное время суток и в определенные дни недели. Технология может отображать трафик в режиме реального времени и делать прогнозы на будущее. Эти данные будут правильными, если только не произошло новое, непредвиденное обстоятельство (например, строительство, ремонт и т.п.).

Соответствует GDPR

Сбор данных — самый важный этап в жизненном цикле модели машинного обучения. Интернет-страницы, социальные сети и другие онлайн-источники содержат огромное количество информации, которую необходимо собирать и обрабатывать. Самой большой проблемой является легальное владение такими данными.

К сожалению, раскрытие персональных данных не связано с безопасностью. Кто-то может использовать безосновательно переданные данные против вас.

В связи с этим Европейский Союз разработал и внедрил закон ЕС о защите данных, который называется [Общее положение о защите данных или GDPR] (https://www.techmoths.com/business/4-ws-you-must-know- чтобы ваш бизнес соответствовал gdpr/).

Это довольно новый и, без преувеличения, самый грозный законодательный акт, регулирующий сферу сбора и защиты персональных данных. Он предусматривает огромные штрафы за нарушение правил.

Безопасность конфиденциальных данных является естественным правом, которое подлежит особой защите.

Закон применяется к случаям, когда данные собираются и обрабатываются автоматически или полуавтоматически.

Общий регламент по защите данных и США

Сразу возникает вопрос о распространении GDPR на территорию США.

Европейский Союз принял регламент, который также применяется к обработке данных граждан ЕС.

Это означает, что американский веб-сайт, которым могут пользоваться европейцы, подпадает под действие Закона.

Концепция персональных данных в GDPR такая же, как информация, позволяющая установить личность (PII) в американском законодательстве.

Принципы обработки данных

GDPR устанавливает следующие принципы, которые необходимо соблюдать при работе с конфиденциальной информацией:

• Законность, справедливость и прозрачность;

• целевое ограничение;

• минимизация данных;

• точность;

• лимит хранения;

• честность и конфиденциальность;

• обязанность.

Наиболее значительное количество споров связано с несоблюдением принципа законности и прозрачности. Сегодня работа некоторых институтов GDPR, особенно надзорных органов, вызывает массу вопросов. Таким образом, процедура урегулирования споров была слишком длительной и часто не достигала своей цели. Кроме того, возникла путаница в отношении территориальной подсудности конкретных категорий дел. Следовательно, ни один из них не обеспечивает адекватную судебную защиту, предусмотренную законом.

Рассмотренные дела сразу же стали известны из-за наложенных значительных штрафов (20 000 000 евро или 4% от годового оборота в мире, в зависимости от того, что больше).

При принятии решения о наложении штрафа в каждом случае учитываются серьезность и продолжительность нарушения, преднамеренный или небрежный характер деяния, категория нарушенных персональных данных, количество понесенных убытков и любые другие факторы, которые могут повлиять на тяжесть нарушения.

Вывод

Приложения машинного обучения ускоряют технологическое развитие и автоматизируют деловые и личные процессы. Тем не менее, было бы лучше использовать его с осторожностью, учитывая нормативные требования.