机械学习とは

机械学习(ML)は、「システムがデータから学習し、パターンを識別して、人間がほとんど介入しなくても意思決定を行える」という概念に基づいて、分析モデルの構築を自動化するデータ分析の手法であり、一種の人工知能(础滨)です。 MLを利用して、ユーザーが大量のデータをアルゴリズムに入力すると、コンピューターはそのデータに基づいて提案や決定を行うことができます。 ML機能は、予測入力、音声認識、コンピュテーショナル?フォトグラフィなどの形でスマートフォンやスマートデバイスに搭載されています。 スマートデバイスはますます直感的で予測的なものになります。 MLには大量のデータが必要になるため、モノのインターネット(滨辞罢)内のインテリジェントデバイスに関連付けられることが多くなります。

なぜ机械学习なのか

机械学习により、企業はより良い情報をより多く得て、リアルタイムデータに基づいたスムーズな意思決定を行うことができます。 データに基づいた意思決定は、企業が新規事業を立ち上げたり、既存の事業活動を最適化したりするのに役立ちます。 机械学习は、製造業や小売業からヘルスケア、財務サービス、エネルギーや公益事業まで、さまざまな業界で活用されています。 サポート対象は、予知保全、アップセリングとクロスチャネル?マーケティング、疾患の特定、動的価格設定、リスク分析、供給最適化に止まりません。

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