ソフトウェアビジネスで機械学習をどのように使用できるかを自分で決定しようとして、このリストを作成しました。 M.Oのさまざまな使用方法に少しショックを受けました。 TechCrunchによると、M.Oに関連する1,500のスタートアップに100億ドル以上が既に投資されています。 そして人工知能。 2017年には、この金額は4倍になると予測されています！ このリストをあなたと共有したかった...
IBM Watson Learning Services
- 音声認識
- 音声合成
- 自然言語処理（気分、キーワード、名前付きエンティティ、高レベルの概念）
- 自然言語の分類（テキストの意味を理解し、対応する分類を返します）
- チャットボット
- ダイアログ（ユーザーとアプリケーション間の分岐した通信のシナリオ）
- 機械翻訳
- 人の書き方に基づいた人に関する判断（人、製品、機会の検索、およびユーザーインターフェイスのカスタマイズ）
- ドキュメントのコレクションから最も有用な情報の検索とランキング
- 調性の分析（言語分析を使用して、感情、社会的傾向、スタイル、会話/会話の感情的文脈を判断します）
- 視覚画像の認識（タグ付け、顔の検索、性別と年齢グループの決定、コレクション内の類似画像の検索、特定のアプリケーションでカスタマイズするための学習システム、 TheTakeは、 映画のユーザーが気づいた商品をショッピングするためのWebサイトを立ち上げました）
GoogleとMicrosoft Cortanaには同様のサービスがあります。
薬
緊急治療室での待機時間の予測
M.O. 救急室で患者の待ち時間を予測するために医療で使用されます 。 予測には、人員配置レベル、患者データ、緊急治療室のスケジュール、フロアプランなどの要素が使用されます。
精神障害の予測
オンラインプライバシー財団はサイコパシーツイート検出コンテストを後援しており、その結果は心強いものです。
心臓発作の検出
IBMの研究者は、医療記録のテキストから心臓発作を診断するための基準を抽出することを学びました。
脳卒中およびてんかん発作の助けを求める
シンガポールの新興企業は、電話を振るとアラームメッセージを送信できるアプリケーションを起動しました。 M.O.のアルゴリズム 医療機関に電話をかける有効なジェスチャーを、電話の通常の動きと区別するため。
がん診断
Googleの詳細な学習アルゴリズムを使用してがんを診断し 、その結果は驚くべきものでした（臨床精度48％、Googleスコア89％）。
病院への患者の再訪問の予測
病院を再訪するリスクが高い患者を示します。
皮膚がんの診断
スタンフォード大学の研究者は、写真から皮膚癌を検出するためにニューラルネットワークを訓練しました。
ワープロ
機械翻訳
自動機械翻訳のタスクは非常に長い間関連していますが、詳細なトレーニングは次の分野で最も効果的であることが証明されています。
- テキストの自動翻訳
- 自動画像翻訳
- Googleが電話で詳細なトレーニングを行った方法
手書き
サンプル原稿の大規模なセットでのトレーニングを条件として、任意のフレーズの手書きテキストを生成するタスク。
テキスト生成
大量のテキストの分析に基づいてテキストを生成する興味深いタスク。 テキストの単語ごとの生成および文字ごとの生成の既知の方法。 モデルは、文法、句読点、文の形成を学習し、本文の文体を模倣します。
分類
テキスト分類またはトピックモデリングにより、数千のニュースアイテムをニュースアグリゲーターに自動的にグループ化できます。 また、特定の分類内でキーワードをグループ化するためにも使用されます。
ビジネスと法律
税の最適化
H＆Rブロックは、IBMワトソンを訓練して、最高の税額控除を見つけました 。
保険金請求の計算
このテクノロジーは、数万件の病歴を読み取って、 保険給付を得る前に入院治療、医療の予約、および処置の期間を分離することができます 。
市場参入時の成功の予測
Dunnhumbyは製品がうまく販売されるかどうか予測しようとしています。
株価予測
Benchmark Solutionsは、米国社債の価値を予測しようとしています 。
法的文書を理解する
Legal Robotは法的テキストを単純な人間に翻訳し、ロイヤリティの免除や秘密保持契約などの追加条項があるかどうかにかかわらず、契約で欠落している条項を判別しようとします。
法律における人工知能に関する他のNechCrunchの記事...
マネーロンダリング防止
PayPalは詳細なトレーニングを使用して、あらゆるレベルの詐欺やマネーロンダリングを防ぎます。 同社は、不正な買い手と売り手を正確に検出できます。
異常検出
機械学習は、巨大なデータストリームで確立されたビジネスプラクティスを満たさないさまざまなトランザクションを検出するために使用されます。 たとえば、株式市場でのインサイダー取引の発見。
カスタマーサービスの改善
機械学習は、顧客の正確なニーズと問題を理解することにより、顧客サービスを改善できます。 Lumidatumの予測分析ソリューションプロバイダーは、製品の使用を開始した顧客と経験豊富なユーザーを簡単に区別でき、問題を認識して事前に対応を開始できると報告しています。
画像処理
サイレントフィルムの自動ダビング
ディープラーニングに基づくシステムは、ビデオシーケンスに対応するサウンドを合成します。
テキストの説明の生成
特定の画像をテキストで自動的に記述するタスクは、2014年以降の出版物の爆発的な増加によって特徴付けられます。 Facebookページの読み込みが遅い場合、写真の説明が自動的に生成されます。
- 写真は千の言葉に値する：画像の自然な説明を構築する
- 画像の自動記述の急速な進歩。
- Youtube は 、10 億を超えるビデオが 10の言語で自動的に記述されていると報告しています。
黒と白の色付け
詳細なトレーニングは、カラーアーティストの動作と同様に、周囲に基づいてオブジェクトに色を付けるために使用されます。
図面を写真に変換する
コンテンツで画像を検索する
Facebook Lumosコンピュータービジョンプラットフォームは、コンテンツの画像検索を整理するために使用されます 。 つまり、ユーザーはタグやテキスト署名だけでなく、画像内のオブジェクトの説明によっても画像を見つけることができます。
その他の機械学習アプリケーション
音楽の執筆
Jukedeckは、人工知能を使用して音楽を作成する多くの企業の1つです。 彼らは、子供が学ぶのと同じように、割り当てを完了することでニューラルネットワークを訓練します。
人事管理
Amazonは、スタッフのアクセス権の割り当てと取り消しを自動化する可能性の問題に対処するためのコンテストを主催しました。
総CCTV
ビデオ監視システムのオペレーターは危険なオブジェクトをスキップできますが、機械学習から身を隠すことはできません！ 機械学習は、荷物とその内容の季節的な変化、および制御された部屋の特別な要件に柔軟に適応することができます。 Www.qylur.comは、誤検知を減らすことに取り組んでいます。
スパムとマルウェアとの戦い
Kaspersky Labによると、2014年には毎日325を超える新しい悪意のあるファイルが検出されました。 特に新しい感染のほとんどが古い感染と2％異なるという事実を考えると、このような量に対処できるのは機械学習だけです。