Какие методы машинного обучения нужны вашему бизнесу

Что такое машинное обучение

Машинное обучение — это отрасль Искусственного Интеллекта, которая использует статистические методы. Эти методы основаны на обучении компьютера решать задачи, анализируя сотни или тысячи примеров, учась на них, затем используя этот опыт для решения той же задачи в новых ситуациях.

Итак, давайте быстро рассмотрим некоторые из наиболее популярных методов.

Методы машинного обучения

Метод регрессии используется для прогнозирования непрерывного значения. Например, прогнозировать такие вещи, как цена дома на основе его характеристик, или оценивать выбросы CO2 от автомобильного двигателя.

Техника классификации используется для прогнозирования типа или категории события, например, какие клиенты имеют наибольшую вероятность оттока.

Кластеризация объектов по схожим признакам может быть использована для сегментации клиентов.

Техника ассоциации используется для поиска объектов или событий, которые часто происходят вместе, например, товаров, которые обычно покупаются вместе конкретными группами покупателей.

Обнаружение аномалий используется для обнаружения ненормальных и необычных случаев, например, оно используется для обнаружения мошенничества с кредитными картами.

Анализ последовательности используется для прогнозирования следующего события, например, в потоке кликов на веб-сайтах.

Системы рекомендаций предугадывают предпочтения людей и рекомендует им новые товары (например, книги или фильмы) на основании предпочтений других людей, которые имеют схожие вкусы.

Это список основных методов, которые могут быть применены в Вашем бизнесе. В следующих статьях мы подробно осветим каждый из методов и проиллюстрируем, насколько просто и эффективно они позволяют сложные бизнес-задачи.