वीडियो: कौन से उद्योग मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:24
अधिकांश उद्योगों बड़े डेटा के साथ काम करने के मूल्य को पहचान लिया है मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी।
मशीन लर्निंग व्यापक रूप से लागू है
- हेल्थकेयर उद्योग।
- वित्तीय सेवा उद्योग।
- खुदरा उद्योग।
- मोटर वाहन उद्योग।
- सरकारी संस्थाएं।
- परिवहन उद्योग।
- तेल और गैस उद्योग .
यहाँ, कौन से उद्योग AI का उपयोग कर रहे हैं?
निम्नलिखित में से प्रत्येक उद्योगों उपयोग ऐ क्रांतिकारी तरीके से।
एआई का उपयोग करने वाले 7 उद्योगों का टूटना
- स्वास्थ्य और चिकित्सा।
- शिक्षा।
- विपणन।
- छोटा व्यवसाय।
- खुदरा और ई-कॉमर्स।
- जनसंपर्क (पीआर)
- भर्ती और मानव संसाधन (एचआर)
इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी से किन उद्योगों को सबसे अधिक लाभ होगा?
- 5 उद्योग जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर बहुत अधिक निर्भर हैं। किसी कार्य को पूरा करने के लिए सबसे प्रभावी और तेज़ तरीके का अनुभव करने के लिए, आपके दिमाग में चलने वाली आंतरिक आवाज़ को पढ़ने के लिए दुनिया तकनीक की ओर अग्रसर है।
- परिवहन।
- स्वास्थ्य देखभाल।
- वित्त।
- कृषि।
- खुदरा और ग्राहक सेवा।
इसे ध्यान में रखते हुए, मशीन लर्निंग का क्या उपयोग किया जा सकता है?
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक अनुप्रयोग है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना स्वचालित रूप से सीखने और अनुभव से सुधार करने की क्षमता प्रदान करता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर केंद्रित है कि कर सकते हैं एक्सेस डेटा और उपयोग यह अपने लिए सीखता है।
मशीन लर्निंग व्यवसायों को कैसे बेहतर बना सकता है?
- व्यक्तिगत ग्राहक सेवा प्रदान करना। मशीन लर्निंग में लागत कम करने के साथ-साथ व्यक्तिगत ग्राहक सेवा प्रदान करने की क्षमता है।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और KPI ट्रैकिंग।
- बेहतर वित्त प्रबंधन।
- नवप्रवर्तन विपणन और प्रबंधन।
- भर्ती प्रक्रिया को सरल और सुविधाजनक बनाया गया।
- कपटपूर्ण व्यवहारों का पता लगाना।
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मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी भाषा कौन सी है?
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है और कई प्रोग्रामिंग भाषाएं एमएल ढांचे और पुस्तकालयों का समर्थन करती हैं। सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं में, पायथन सबसे लोकप्रिय विकल्प है जिसके बाद C++, Java, JavaScript और C# आते हैं।
हम मशीन लर्निंग का उपयोग किसके लिए कर सकते हैं?
यहां, हम मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण साझा करते हैं जिनका हम हर रोज उपयोग करते हैं और शायद यह नहीं जानते कि वे एमएल द्वारा संचालित हैं। आभासी व्यक्तिगत सहायक। यात्रा करते समय भविष्यवाणियां। वीडियो निगरानी। सोशल मीडिया सर्विसेज। ईमेल स्पैम और मैलवेयर फ़िल्टरिंग। ऑनलाइन ग्राहक सहायता। खोज इंजन परिणाम शोधन
मशीन लर्निंग जावा या पायथन के लिए कौन सा बेहतर है?
स्पीड: जावा ज्यादा तेज हैपायथन जावा पाइथन से 25 गुना तेज है। संगामिति के अंतर, जावा ने पायथन को हराया। जावा अपने उत्कृष्ट स्केलिंग अनुप्रयोगों के कारण बड़े और जटिल मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे अच्छा विकल्प है
आप उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे लागू करते हैं?
एक साधारण तकनीकी स्टैक के साथ उत्पादन के लिए अपना पहला एमएल मॉडल तैनात करें स्थानीय सिस्टम पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करें। अनुमान तर्क को फ्लास्क एप्लिकेशन में लपेटना। फ्लास्क एप्लिकेशन को कंटेनरीकृत करने के लिए डॉकर का उपयोग करना। डॉकर कंटेनर को AWS ec2 इंस्टेंस पर होस्ट करना और वेब-सेवा का उपभोग करना
क्या हम मशीन लर्निंग के लिए जावा का उपयोग कर सकते हैं?
जावा इस डोमेन में एक अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है, लेकिन तीसरे पक्ष के ओपन सोर्स लाइब्रेरी की मदद से, कोई भी जावा डेवलपर मशीन लर्निंग को लागू कर सकता है और डेटा साइंस में प्रवेश कर सकता है। आगे बढ़ते हुए, आइए जावा में मशीनलर्निंग के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी देखें