یادگیری ماشین به طور گسترده ای در صنایع مختلف برای حل مشکلات پیچیده استفاده می شود. مطالعات موردی در دنیای واقعی نشان می دهد که چگونه پردازش داده ها، آموزش مدل و استقرار در سناریوهای عملی اجرا می شوند.این مقاله چندین نمونه را برای نشان دادن این فرآیندها بررسی می کند.

صنعت بهداشت و درمان

در مراقبت های بهداشتی، مدل های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری و نظارت بر داده ها مورد استفاده قرار می گیرد.پیش پردازش داده شامل تمیز کردن سوابق بیمار و ناشناس کردن اطلاعات حساس است. مدل ها در مجموعه داده های بزرگ آموزش داده می شوند تا الگوهایی را که نشان دهنده شرایط خاص سلامتی است شناسایی کنند.

به عنوان مثال، یک مطالعه موردی شامل پیش بینی شروع دیابت با استفاده از سوابق سلامت الکترونیکی است.پس از پیش پردازش، یک مدل طبقه بندی با دقت بالا، کمک به مداخله اولیه به دست آورد.

خدمات مالی

موسسات مالی از یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب و امتیازدهی اعتبار استفاده می کنند.پیش پردازش داده شامل مهندسی ویژگی و مدیریت ارزش های از دست رفته است. مدل ها برای شناسایی معاملات جعلی یا ارزیابی ریسک اعتباری آموزش دیده اند.

یک مورد شامل شناسایی تقلب کارت اعتباری با داده های معامله در زمان واقعی است. استقرار مدل بهبود نرخ تشخیص و کاهش مثبت کاذب.

بخش خرده فروشی

شرکت های خرده فروشی از یادگیری ماشین برای مدیریت موجودی و توصیه های شخصی سازی شده استفاده می کنند. پردازش داده ها شامل تثبیت داده های فروش و تجزیه و تحلیل رفتار مشتری است. مدل ها پیش بینی تقاضا و پیشنهاد محصولات به مشتریان.

یک مطالعه موردی نشان داد که چگونه یک خرده فروش فروش با اجرای یک سیستم توصیه ای افزایش یافته است.سیستم در تاریخ خرید و مرور داده ها آموزش داده شد و منجر به بازاریابی هدفمند تر شد.

تولید

در تولید، یادگیری ماشین فرآیندهای تولید و نگهداری پیش بینی شده را بهینه سازی می کند. پردازش داده شامل تمیز کردن داده های سنسور و نرمال سازی مدل ها پیش بینی خرابی تجهیزات برای جلوگیری از خرابی های خرابی.

یک مثال شامل پیش بینی شکست های ماشین در یک محیط کارخانه است.این استقرار هزینه های تعمیر و نگهداری را کاهش داد و کارایی عملیاتی را بهبود بخشید.