Понятието Machine Learning навлиза все повече в нашето ежедневие. То представлява способността чрез математически алгоритми един компютър да може да приема данни от околната среда и да ги обработва, обогатявайки алгоритмите си и по този начин да може самостоятелно да взема адекватни решения. Ето 7 интересни факта, относно приложението на машинното самообучение в различни сфери на икономиката.

1. Амазон намаляват времето „от клика до транспорта“ на 15 минути

През 2012 г. онлайн гиганта Амазон придобива Kiva – компания, която специализира в роботиката и машинното самообучение. Може би някои от вас ще се зачудят: „Защо им е на Амазон компания в сферата на роботиката?“. Ами за да оптимизира работата си в складовете, разбира се. Посредвством алгоритмите за машинно обучение на Kiva, от Amazon са успели да подобрят времето, необходимо за намиране на дадена стока в склада, през нейното опаковане и подготовка на 15 минути! За същата дейност преди това са били необходими средно 60-75 минути.

2. Инвестициите в Machine Learning в световен мащаб са неравномерни

Дела на инвестициите в машинното обучение е изключително неравен. Така например в световен мащаб 66 процента от инвестициите в машинното обучение се поемат от САЩ. На второ място е Китай с 18%, а всички останали държави в това отношение се побират в останалите 16%. Това означава, че ползите от Machine Learning-a в бъдеще и иновациите, до които ще доведе неговото развитие може и да не са разпределени „поравно“.

3. Netflix също инвестира в machine learning за да поддържа зрителите заинтересовани

От популярната компания за филмови развлечения вече годишно спестяват около 1 млрд. долара. Причината? Въвеждане на machine learning алгоритми, които персонализират препоръчването на филми и сериали на потребителите. По този начин потребителите са далеч по-удовлетворени откъм филми и сериали, което намалява вероятността те да зарежат Netflix за сметка на някоя алтернатива.

4. Deep Learning програмата на Google е изключително потребна в здравеопазването

Deep Learning е machine learning програма от Google. Тя може да постави диагноза за рак на гърдата с точност 89%, докато гаранцията при патолог-специалист е около 74%. Въпреки че първоначалните резултати са окуражаващи, от Google твърдят, че в близко бъдеще machine learning-а едва ли ще замени лекарите. Тяхната роля в обозримо бъдеще е да изградят една перфектна симбиоза от лекар и самообучаващ се компютър, където знанията и усета на лекаря ще се допълват от математическата точност на компютъра.

5. 150 млрд. евро ще бъдат спестени от здравеопазването до 2025 г.

Към настоящия момент на 7.1 милиона граждани на САЩ са включени в дигитална здравна платформа, която представлява наблюдателна система, свързана със сензори, които са разположени по телата им. Те следят жизнената им информация и я предават към machine learning аналитичен център, който маркира аномалиите и придвижва съответните известия. Лечението на сърдечно-съдови заболявания всяка година коства над 316$ млрд. долара. Според списание Форбс, главната причина за тези заболявания са „невъзможността да се наблюдават сърдечните ритми на пациентите със сърдечно-съдови заболявания, докато те не потърсят помощ в спешното отделение, докарани от линейка“. Според тях системата за наблюдение и произтичащата от нея превенция ще намалят разходите по здравеопазване със 150 млрд. долара до 2025 г.

6. Предвижда се 48% растеж за machine learning в автомобилната индустрия

Предвижда се 48% нарастване на употребата на machine learning в автомобилната индустрия до 2025 г. През последната година приходите от приложението на machine learning в автомобилната индустрия възлизат на 404$ млн., но се предвижда до 2025 г. те да достигнат до 14 милиарда. Това рязко увеличение се дължи най-вече на съревнованието между Google, Apple, Илон Мъск и Uber по създаването на първата в света напълно автономна кола.

7. До 85% от сектора на услугите ще въведе чат-ботове до 2020 г.

Процентът на хората, които комуникират с чат-ботове с machine learning в САЩ към момента е окол 17%. Очакванията са, че чат-ботовете, които са съчетани с machine learning ще съставляват 85% от сектора на услугите в САЩ до 2020 г.

Ако вие също искате да придобиете умения по писане на machine learning алгоритми запишете курса „Machine Learning - февруари 2018“, като кликнете ТУК.