彼らはあなたの人生に、少なくともあなたが考えるよりも早くあなたのビジネスライフにやってくるでしょう。 来るべき時期を正確に予測することはできませんが、人工知能（AI）は、良くも悪くも、現代社会に根本的に影響を与えることを約束します。 スーパーレベル（AI）-機械トレーニングは、最も重要なグローバル産業に潜在的に強力な影響を与えるため、専門家から特に注目されています。 誇大宣伝のため、膨大な量の人材とリソースがこのスペースに流れ込みます。
しかし、機械学習とは正確には何であり、そもそもなぜこれを気にする必要があるのでしょうか？ 答えは、最も広い意味で、AIアプリケーションの機械学習モデルは独立した結果予測アルゴリズムを使用するということです。 言い換えれば、これらのモデルは巨大なデータ配列を処理し、結論を抽出し、人手を介さずに正確な予測を行うことができます。
このテクノロジの開発が加速した結果、多くの重要な生成的結果が生成され、それらのほとんどはビジネスの世界を大幅に簡素化する準備ができています。
機械学習を使用する最も革新的な5つの方法を次に示します。 少なくともあなたのビジネスライフにおいて、彼らはあなたが期待するよりも早くあなたの人生に入るでしょう。
自動運転車の普及
自動運転車の集中的な実装は、将来的にははるかに効率的な交通手段です。 分析レポートは、自動運転車が危険な交通（致命的）を最大90％削減できることを示唆しています。
消費者向けの量産開始からおそらく数年ですが、社会の発展のこの段階では、自動運転車の採用は避けられません。 ただし、この技術を適応させるための時間スケールは、多くの場合、技術の世界の制御外にある規制措置に大きく依存しています。
これらの自走式「未来の車両」を開発するソフトウェアエンジニアは、機械学習技術に大きく依存して、車両が自律的に動作できるようにするアルゴリズムを実行します。 これらのモデルは、さまざまなLIDARセンサー（レーザーを使用したクエリ方式）からのデータを効率的に統合します-レーダーとカメラ-車両を制御します。 これらの深く開発された学習アルゴリズムは、時間の経過とともによりインテリジェントになり、運転の安全性を確保しています。
より効果的なヘルスケア
ヘルスケア業界などの経済の重要な部分は、依然として非効率的で時代遅れのインフラストラクチャに取り組んでいます。 主な問題点は、患者の機密情報を保存し、システムを最適化する方法を見つけることです。
幸い、革新的な機械学習アルゴリズム（人がいなくても動作します）を使用して、機密保持契約に違反することなく大量の医療データを処理できます。 さらに、これらのモデルを使用して、診断、リスク要因、および因果率をよりよく分析および理解できます。
エド・コーベット博士は次のように述べています。「機械学習が臨床決定の震えに別の矢を追加することは明らかです。 「医学における機械学習は、現在トップにあります」と、Health Catalystの医療従事者であるCorbett氏は述べています。 Googleは、マンモグラムで癌性腫瘍を検出するのに役立つ機械学習アルゴリズムを開発しました。 スタンフォード大学は、深層学習アルゴリズムを使用して皮膚がんを検出します。」
統合小売管理
過去数年にわたって、国際的な小売部門は一貫して年間20兆ドルの売り上げを生み出しています。 この巨大な数字は、取引パターンとトレンドの無限のストリームで構成される膨大な量の消費者データ（人口統計、トレンド、嗜好）をカバーしています。
それにもかかわらず、多くの小売業者はこの貴重な情報に内在する見通しを実現しようとしています。なぜなら、情報はしばしば異なるデータウェアハウスから来るからです。 長期的には、小売業者が顧客をよりよく理解し、よりパーソナライズされたアプローチを提供できるようにする機械学習モデルを実装する大きな機会があります。
機械学習モデルは、以前に取得したデータを使用して、推奨する製品から割引を開始できる製品まで、すべてを予測できます。 特に小売業者は、デジタル行動を組み合わせて、最初のコンタクトから購入までのユーザーの全体の旅を最適化できます。
コンテンツ管理の最適化
コンテンツのモデレーションは、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームにとって、信頼できる情報を視聴者に提供するプロセスにおける深刻な問題です。
「偽のニュース」に対する一般市民の抗議に応えて、Facebookは最近、プラットフォーム上のニュースのコンテンツを追跡するために3,000人の新しい従業員を雇用することを発表しました。 この懸念はソーシャルネットワークをはるかに超えていますが、Googleなどのテクノロジーコングロマリットは、急成長する市場をサポートするために、独自のコンテンツ監視グループの開発に多額の投資を行っています。
進化する機械学習とOrions SystemsなどのAIプラットフォームは、コンテンツの一般的なモデレーションなどのタスクに「人と人工知能の間の相互作用を成長させ、適応させる」独自のシステムを提供します。
明白なことに、革新的なツールとリソースを使用してコンテンツ管理タスクを解決するこれらのテクノロジー（たとえば、ビデオの各フレームのコンテキストとコンテンツの分析）により、従業員の生産性を高めることができます。 これは重要な一歩であり、非常に複雑なジョブ、ビデオ素材のモデレーションのためのマシンアルゴリズムを準備します。
強化されたサイバーセキュリティ
専門家は、企業が成長する脅威から身を守るために2017年から2021年にかけて1兆ドル以上をサイバーセキュリティサービスに費やすと予測しています。大企業向けです。
研究者は、機械学習モデルを実装して詐欺を検出し、フィッシングを防ぎ、サイバー攻撃から保護するための巧妙な方法を開発しています。 防御システムは最新のデータを使用して訓練され、疑わしい活動に迅速に対応して保護します。 人とは異なり、これらのアルゴリズムは1日24時間、週7日、疲れることなく動作します。
これらの機械学習モデルは開発者にとってアクセスしやすくなったため、消費者や企業から多くの支持を着実に獲得し始めています。 そして、テクノの怒りが起こったとき、どのテクノモデルがトップを征服したかを見るのは興味深いでしょう。