Применение машинного обучения

Машинное обучение активно используется для решения практических задач в самых разных сферах:

Здравоохранение

- Диагностика заболеваний на основе анализа медицинских изображений

- Прогнозирование эффективности лечения для персонализированной медицины 

- Выявление взаимосвязей генов с предрасположенностью к болезням

- Помощь врачам в назначении лечения на основе данных пациентов

Финансы и страхование

- Модели оценки рисков и ценообразования страховых продуктов

- Выявление мошенничества на основе анализа транзакций 

- Прогнозирование курсов акций и криптовалют

- Персонализированные рекомендации инвестиционных стратегий

Розничная торговля

- Рекомендательные системы для персонализированных предложений

- Прогнозирование спроса для оптимизации товарных запасов

- Сегментация клиентов для таргетированной рекламы

- Автоматизация маркетинга и ценообразования

Промышленность 

- Предсказательная аналитика надежности оборудования 

- Оптимизация бизнес-процессов и логистических цепочек

- Контроль качества продукции

- Подбор параметров технологических процессов

Эти и многие другие задачи эффективно решаются с применением глубокого обучения, компьютерного зрения, НЛП, data science и других методов машинного обучения. МЛ внедряется повсеместно и приносит огромную практическую пользу в самых разных областях.