![تولید نهال و پایههای رویشی باکیفیت و زودرس از طریق کشتبافت](/files/fa/news/1403/5/24/617783_575.jpg)
کارهایی که با «یادگیری ماشین» آسان میشوند/ خون تازه فناوری در رگهای صنعت
![یادگیری ماشین](/c-files/2021/04/08/0/924397.jpg)
به گزارش خبرنگار گروه علم و فناوری خبرگزاری آنا، «یادگیری ماشین» (Machine learning) شاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم بدون هیچگونه برنامهریزی، توانایی یادگیری خودکار و بهبود را میدهد. این فناوری بر توسعه برنامههای رایانهای متمرکز است. یادگیری ماشین یکی از فناوریهای پرکاربرد در نسل کنونی است. این فناوری قابلیتهای متنوعی دارد که میتواند تجارت در صنایع مختلف را به سمتوسوی بهتری تغییر دهد. ازآنجاکه یادگیری ماشین بهعنوان یک فناوری پیشرفته در نظر گرفته میشود، اکنون شاهد افزایش پذیرش و بهکارگیری آن در بسیاری از شرکتها در تمام حوزهها هستیم.
از دیدگاه جهانی، برندها برای سرعت بخشیدن به نوآوری و تجربه بهتر مشتریان از یادگیری ماشین استفاده میکنند. بهعنوانمثال، شرکت نایک برای روش توصیه محصول از یادگیری ماشین استفاده میکند. شرکت «دومینوز پیتزا» زمان تحویل پیتزاهای خود را با استفاده از فناوری یادگیری ماشین ۱۰ دقیقه یا کمتر حفظ کرده است. همچنین خودروسازی «بی. ام. دبلیو» (BMW) از یادگیری ماشین برای تجزیهوتحلیل دادههای سیستمهای خودرو استفاده میکند و با پیشبینی عملکرد اجزای خودرو، زمان سرویسدهی آنها را توصیه میکند.
در سال ۲۰۲۰، یادگیری ماشین برای دستیابی به رشد درآمد و کاهش هزینهها، به اولویت شرکتهای فناوری تبدیل شد. اکنون در سال ۲۰۲۱، این شرکتها با توجه به کاربردها در حال بهکارگیری این فناوری هستند. شرکتهای بزرگ و تأثیرگذار، این فناوری را در بسیاری از زمینهها مانند فرآیند خودکارسازی، تجربه مشتری و امنیت استفاده کردهاند.
در ادامه به صنایعی که احتمالاً برای تغییر فرایندهای تجاری خود در سال ۲۰۲۱، یادگیری ماشینی را در پیش میگیرند، میپردازیم.
صنعت بهداشت و درمان
شیوع ویروس کرونا در جهان اهمیت سرمایهگذاری و بهینهسازی سیستمهای مراقبتهای بهداشت و درمان را برجسته کرده است. یادگیری ماشین بهعنوان نویدبخشترین فناوری در نظر گرفته شده است که ارائهدهندگان خدمات درمانی را قادر میسازد تا حجم زیادی از دادهها را برای تصمیمات دقیق بالینی تولید کنند. یادگیری ماشینی همچنین فرآیندهای عظیمی را در کشف دارو، کاهش زمان کشف، کاهش زمان توسعه و کاهش هزینههای کلی امکانپذیر میکند. همچنین میتواند سیستمهای ارائه مراقبتهای بهداشت و درمان را بهبود بخشد. علاوه بر این، در آینده پیشبینی میشود که یادگیری ماشین بخشی مهم در آزمایشهای بالینی باشد؛ ازجمله داروسازی و صنعت بیوتکنولوژی، یادگیری ماشین تأثیر بسزایی در همه حوزهها خواهد داشت.
حوزه بانکی و دارایی
بخش بانکی در حال حاضر شاهد موارد استفاده بسیاری از یادگیری ماشین است، خصوصاً در مورد فرآیندهای کشف کلاهبرداری و اتوماسیون. برنامههای یادگیری ماشین در زمینههای تجارت، مدلسازی سرمایهگذاری، جلوگیری از ریسک و تجزیهوتحلیل احساسات مشتری بهطور فعالانه مورد بررسی قرار میگیرند. ازآنجاییکه کشورها بهمرور معاملات دیجیتال را روش اصلی پرداخت خود قرار میدهند، یادگیری ماشین با تلفیق تحلیلهای پیشبینیشده نقشی محوری در کمک به شرکتهای مالی برای بهبود کارایی معاملات در کل چرخه عمر معاملات دارد. بانکها و مؤسسات مالی همچنین از فناوری یادگیری ماشین برای سفارشیکردن محصولات و پیشنهادهای بانکی خود برای بهروز ماندن در فضای رقابتی استفاده میکنند.
صنعت رسانه و سرگرمی
غولهای رسانهای مانند آمازون و نتفلیکس در چند سال اخیر موجب محبوبیت مصرف محتوای دادهمحور شدهاند. وقتی جهان با ویروس همهگیر کرونا درگیر شد، تقاضا برای مدلهای جدید مصرف افزایش یافت و شرکتها را مجبور کرد از هوش مصنوعی و قابلیتهای یادگیری ماشین خود برای ایجاد ارزش برای مشتریان استفاده کنند. در این فرآیند، یادگیری ماشین برای صنعت رسانه و سرگرمی بسیار مهم خواهد بود، خواه در حال توسعه موتورهای پیشنهادی بهتر، ارائه خدمات بازاریابی یا ارائه مناسبترین محتوا بهطور آنی باشد. مدلسازی پیشبینیکننده در برقراری ارتباط بموقع با مشتریان، پیشبینی تقاضای آینده آنها و سرمایهگذاریهای کلیدی نیز از کاربردهای مهم این فناوری خواهد بود.
صنعت خردهفروشی و تجارت
صنعت خردهفروشی به دلیل شیوع ویروس کرونا تغییر بزرگی را شاهد بود. بیماری همهگیر بسیاری از کارهای سنتی این صنعت را متحول کرده و یادگیری ماشین به عامل اصلی تغییر تبدیل شده است. یادگیری ماشین به این حوزه کمک میکند تا زنجیره تأمین، مدیریت موجودی کالا، پیشبینی رفتار کاربر و تجزیهوتحلیل روندها را بهبود بخشد. «قیمتگذاری پویا» (که امروزه توسط بسیاری از شرکتهای پیشرو به کار گرفته میشود) بهعنوان یک برنامه اصلی یادگیری ماشین است که به خردهفروشان در بازار رقابتی کمک میکند.
صنعت ساخت و تولید
دستگاههای اینترنت اشیاء مدتی است که به این صنعت نفوذ کرده و آن را تحت تأثیر قرار دادهاند، و انتظار میرود این روند افزایش یابد. اما در این میان یادگیری ماشین برای پر کردن شکافهای ایجاد شده توسط انبوه دادهها بسیار مهم است. این فناوری برای صنعت ساخت و تولید همراه با اتوماسیون، دادههای متصل، تشخیص خطا بهطور آنی، بهبود زنجیره تأمین، بازده انبار، کاهش هزینه و ردیابی داراییها بهعنوان یک بلوک سازنده عمل میکند.
با کنار گذاشتن فرایندهای سنتی، یادگیری ماشین نوآوری و کارایی را در آینده تسهیل میکند.
انتهای پیام/۴۱۱۲/پ
انتهای پیام/