У різних галузях промисловості широко використовуються різні галузі для вирішення складних проблем. У реальному світі дослідження показують, як обробка даних, моделювання та розгортання реалізуються в практичних сценаріях. У статті розглянуто кілька прикладів для ілюстрації цих процесів.

Промисловість охорони здоров'я

У охороні здоров’я, моделі машинного навчання використовуються для діагностики захворювань та моніторингу пацієнта. Передпроцесорна обробка даних передбачає очищення записів пацієнта та анонімізуючу чутливу інформацію. Моделі проходять навчання на великих даних для виявлення закономірностей, що індексують конкретні умови здоров’я.

Наприклад, дослідження справи, що передбачає прогнозування діабету насеті з використанням електронних записів охорони здоров’я. Після попередньої обробки модель класифікації досягла високої точності, що допомагає ранньому інтервенції.

Фінансові послуги

Фінансові установи використовують машинне навчання для виявлення шахрайства та зарахування кредиту. Передпроцесор даних включає в себе функції машинобудування та обробки відсутніх значень. Моделі навчаються, щоб розпізнати шахрайські операції або оцінити кредитний ризик.

У разі виявлення шахрайства кредитної картки з даними транзакції в режимі реального часу. Розгортання моделі покращили рівень виявлення та зменшені помилкові позитивні результати.

Роздрібна торгівля

Роздрібні компанії використовують машинне навчання для управління запасами та персоналізованих рекомендацій. Передпроцесорні дані передбачають консолідацію даних про продаж та аналіз поведінки клієнтів. Моделі прогнозують попит та пропонують продукцію клієнтам.

У разі, якщо ви хочете, щоб роздрібний продавець збільшився продаж, за допомогою впровадження системи рекомендації. Система була навчена з питань історії та даних перегляду, що веде до більш цільового маркетингу.

Виробництво

У виробництві машинного навчання оптимізують процеси виробництва і прогнозні умови обслуговування. Передпроцесорна обробка даних включає очищення та нормалізації датчиків. Моделі прогнозують несправності обладнання для запобігання здачі в секунду.

Один приклад передбачає прогнозування несправностей машин в заводській установці. Розгортання скоротилися витрати на технічне обслуговування і підвищення оперативної ефективності.