Aplicațiile și platformele ce folosesc Machine Learning au atras cele mai multe finanțări din tot domeniul Inteligenței Artificiale, încă din anul 2019. Vorbim aici de 42 bilioane de dolari, investiți doar în dezvoltarea acestor aplicații și platforme. Prin comparație, toate celelalte proiecte ce folosesc Inteligența Artificială au atras fonduri de 38 de bilioane de dolari, conform studiilor Statista.

Cantitatea imensă de date pe care le producem și la care avem acces în prezent ne oferă un mare potențial de dezvoltare în toate domeniile. Cu toate acestea, ea ridică o reală problemă când vine vorba să fie analizată, procesată de specialiști. Aici intervine rolul Machine Learning și al aplicațiilor bazate pe Inteligența Artificială. În primul rând, trebuie să înțelegem diferența dintre cele două concepte.

Care este diferența dintre Machine Learning și Inteligența Artificială?

Inteligența Artificială este capacitatea unui sistem informatic de a imita inteligența și comportamentele umane, analizând seturi de date și de a acționa pe baza unor algoritmi, în mod autonom.

Machine Learning face parte din Inteligența Artificială. Pe langa Machine Learning, Inteligența Artificială include și alte tehnologii, ca de exemplu: procesarea limbajului natural (Natural Language Processing), recunoașterea vorbirii, asistenți virtuali.

Machine Learning reprezintă capacitatea programelor informatice de a analiza și a interpreta cantități foarte mari de date. Acestea vor identifica tipare în aceste seturi de date. Pe baza structurilor identificate algoritmul poate face predicții și își poate adapta comportamentul. El “învață” fără a fi necesară intervenția unei persoane, care să îl programeze.

Ce utilizări are Machine Learning în viața noastră de zi cu zi?

Machine Learning stă la baza multor aplicații pe care le folosim în fiecare zi. Este prezentă în viețile noastre mai mult decât realizăm la o primă vedere. Iată mai jos câteva dintre aplicațiile sale:

Predicțiile din aplicațiile de navigație care ne comunică cât de aglomerat este drumul pană la birou la prima ora de dimineață.
Toate aplicațiile care ne fac recomandări pe baza preferințelor noastre anterioare: de la Netflix și până la Facebook sau Spotify.
Asistenți virtuali ca Siri sau Alexa funcționează pe baza de Machine Learning.
Aplicații în medicină, în care Machine Learning ne permite acum să calculăm cu mare precizie probabilitatea manifestării unor afecțiuni complicate. Mai mult decât atât, poate ajuta la identificarea mai rapidă a unor tratamente personalizate pentru boli complexe, cum este cancerul. Un exemplu semnificativ în acest sens este Proiectul Hanover de la Microsoft.

Cum poți folosi Machine Learning în afacerea ta?

Dincolo de a vedea care sunt aplicațiile Machine Learning în viața de zi cu zi, este important înțelegi cum poate Machine Learning să te ajute, astfel încât afacerea ta să evolueze și să producă rezultate mai bune. Iată cateva exemple :

Analiza predictivă – acesta este o metodă de “Business analytics” ce folosește metode statistice și Machine Learning pentru a face prognoze. Bazându-se pe datele istorice sunt identificate tendințe și sunt create modele pe baza cărora se calculează probabilitatea realizării anumitor evenimente. Analiza predictivă este utilizată mult în marketing și vânzări pentru a identifica preferințele clienților, bazate pe datele din social media. Tot Analiza Predictivă stă la baza recomandărilor personalizate de produse și a rezultatelor îmbunătățite la căutările online. Folosirea acestor mecanisme, ce au la bază Machine Learning contribuie în mod direct la creșterea vanzarilor și la retenția mai bună a clienților. Iată și un exemplu: În cazul unei aplicații mobile gen marketplace, unui cumpărător i se arată opțiuni de alte produse, complementare cu produsele pe care le are deja în coș. Sau, el va vedea o secțiune de “produse recomandate”, pe care alți clienți le-au cumparat
Aplicațiile de securitate și protecție a sistemelor informatice devin mai performante prin folosirea Machine Learning. Programele antivirus ce folosesc Machine Learning și Inteligența Artificială identifică noile amenințări și implementează metode a le face față cu succes. Machine Learning permite o adaptare rapidă a programului, fără necesitatea unei intervenții umane. În aceeași măsură și sistemele antispam folosesc Machine Learning.
Poți îmbunătăți satisfacția clienților prin folosirea Machine Learning în aplicații de customer service. Programele ce folosesc Machine Learning și algoritmi de procesare a limbajului natural (Natural Language Processing) analizează înregistrările apelurilor și comportamentul clienților. Folosesc aceste date pentru a direcționa cererile acestora în mod automat către cel mai potrivit agent de customer service. Acest lucru se traduce în economii de timp și cost în ceea ce privește gestionarea relației cu clienții.
Vei putea realiza segmentarea clienților și prognozarea valorii aduse de un client pe toata durata sa de viață în raport cu afacerea ta. Aceasta poate fi o adevărată provocare astăzi pentru departamentele de marketing și vânzări, întrucât există o cantitate uriașă de date ce trebuie analizată. Prin Machine Learning, se poate face acest lucru cu ușurință. Astfel vei putea înțelege mai bine comportamentului consumatorilor și vei trimite cele mai bune oferte către aceștia, bazându-te pe istoricul lor de cumpărare și pe preferințe.

Conform datelor furnizate de Statista, acestea sunt și principalele motive ce stau la baza utilizării aplicațiilor pe bază de Machine Learning în cadrul companiilor :

Îți dorești o aplicație bazată pe Machine Learning? Iată ce trebuie să știi

Ca orice tehnologie, Machine Learning nu este potrivită pentru orice tip de afacere, având avantajele și dezavantajele ei. Ea poate într-adevăr să ofere agilitate afacerii tale, pentru că te vei adapta schimbărilor într-un timp extrem de scurt. Vei asimila datele noi aproape în timp real în aplicațiile tale și vei fi mai profitabil. Machine Learning stă la baza Analizei Predictive. Așa cum explicam mai sus, aceasta poate influența în mod direct volumul și valoarea vânzărilor tale.

Pe cât sunt de puternice, aplicațiile bazate pe Machine Learning sunt și ele susceptibil la erori. De exemplu, în cazul în care programezi o aplicație să se actualizeze permanent fără nicio intervenție umană, o potențială eroare va produce efecte în tot sistemul. Va dura ceva timp pâna când va fi identificată și corectată de un factor uman. O situație de genul unui senzor defect poate genera un set de date incorecte. Acesta va fi folosit apoi de Machine Learning ca și bază pentru a se actualiza.

De aceea, este foarte important ca dezvoltarea unei aplicații mobile care are la bază Machine Learning să fie făcută alături de o echipă profesionistă, cu experiență în acest domeniu.

La Brainic, noi suntem pasionați de tehnologiile noi și modul cum acestea pot ajuta afacerile să devină mai competitive pe piața. Dacă ești curios cum poți dezvolta o aplicație mobilă bazată pe Machine Learning și ce beneficii ți-ar aduce, te invităm să iei legătura cu unul dintre consultanții noștri.