지난 몇 년 동안 머신러닝은 큰 인기를 얻었습니다. 다양한 유형의 문제에 대해 다양한 알고리즘이 있습니다. 머신러닝에는 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(Unsupervised Algorithm)이 있습니다. 지도 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터를 훈련 데이터에 사용할 수 있고 예측을 수행해야 하는 경우에 사용됩니다. 비지도 알고리즘은 레이블이 없는 데이터가 있고 이를 분류해야 할 때 사용됩니다. 기계 학습 알고리즘에는 분석하기 어려운 임의성 요소가 있습니다. 이 모든 것은 AI와 ML에 관심이 있는 사람이라면 누구나 배울 수 있습니다. 그들은 어떻게든 도움이 될 수 있는 기계 학습 교육 이나 온라인 비디오 학습 플랫폼을 수강할 수 있습니다. 이 시대에 비즈니스 솔루션은 과거로부터의 학습을 통해 데이터 발견, 분석 및 조치를 수행할 수 있는 능력을 제공하며, 이는 머신러닝을 통해 더욱 달성됩니다 lms.

비즈니스의 기계 학습 알고리즘 :

이는 비즈니스에 상당한 가치를 제공했습니다. 다른 기술처럼 규칙 기반 프로그래밍에 의존하지 않습니다. 자가 학습 과정은 관련 과거 데이터에 따라 달라집니다. 이 과거 데이터는 결과를 추출하는 데 유용합니다.
또한 해당 응용 프로그램은 산업별 과제를 해결하고 향상시켰습니다. 더욱이, 공식 데이터는 물론 소셜 데이터로 인해 각 조직이 관리해야 할 데이터의 양이 방대합니다. 기존 방법은 ML 솔루션만큼 좋은 서비스를 제공하지 않습니다.
대부분의 대규모 다국적 기업은 비즈니스 과제를 해결하기 위해 일부 API를 출시하고 있습니다.
예측 분석 솔루션은 비즈니스 목적에 맞는 최적의 의사결정을 내립니다.
실제 비즈니스에서 머신러닝의 효과:

머신러닝은 인공지능의 한 방법이 되었습니다. 빅 데이터, IoT, 향상된 알고리즘, 자가 학습 소프트웨어, 챗봇, 의사 결정 시스템을 처리하여 실제 진화와 비즈니스 통합을 보여줍니다. 요즘 머신러닝은 B2B 기업을 위한 강력한 확장 도구임이 입증되었습니다. 이는 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 비즈니스 솔루션을 추진하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 가치를 향상시키기 위해 광범위하게 사용되는 두 가지 핵심 작업은 다음과 같습니다.

패턴 인식: 이 작업은 식별 목적에 매우 중요합니다. 운전자가 없는 차량 및 기타 시각적 애플리케이션에서 이는 사용자의 행동을 식별하는 데 유용합니다. 패턴 인식은 이 작업에서 인간이 기계만큼 효율적이지 않기 때문에 매우 중요합니다. 기계는 인간이 식별할 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다.
프로세스 자동화: 로봇 프로세스 자동화는 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 여러 시스템 간의 가상 통합을 제공합니다. 이러한 반복적인 작업은 인간보다 기계가 더 정확하게 수행합니다.
전이 학습: 딥 네트워크의 유용한 프로세스입니다. 이러한 심층 네트워크는 작업을 수행하기 전에 훈련이 필요합니다. 따라서 전이 학습을 통해 모델은 이전 결과를 저장하여 일부 관련 문제에 적용할 수 있습니다. 정확도를 달성하는 데 도움이 됩니다.
데이터 집계: 기계 학습 기술을 활용한 비즈