機械学習についてどのくらい知っていますか?「あまりない」と答えた場合は、読み進めてください。これは、タスクを自動的に実行するためのアルゴリズムが開発されているコンピュータサイエンスの分野です。言い換えれば、彼らはデータから学び、自分自身を教育します。
近年、機械学習は非常に便利になっています。自動運転車から音声認識ソフトウェアまで、これらのアルゴリズムは私たちの生活を変えました。今日では、最も単純なものでさえ タスク 機械学習が必要です。
機械学習は、ここ数年で最も話題になっているトピックの 1 つです。しかし、機械学習とは正確にはどういう意味ですか?そしてなんと 利点 それは私たちの生活にもたらすのでしょうか?確認してみましょう!
機械学習の10の利点
1.より良いカスタマーサービス
問題を解決しようとしているとき、よくわからないことがあります どこ 始まります。これは、なじみのない主題を扱っている場合に特に当てはまります。だからこそ、お客様は サービス 担当者は、質問に答えるために自動化されたシステムに大きく依存しています。
しかし、これらのシステムは完璧ではありません。彼らは、机に浮かぶ可能性のあるすべての質問を理解することはできません。これは、顧客が間違った回答を受け取ったり、まったく回答しなかったりする可能性があることを意味します。
機械学習は、カスタマーサービスエージェントが顧客のニーズをよりよく理解するのに役立ちます。エージェントは、設定されたスクリプトに頼る代わりに、以前のインタラクションに基づいてフォローアップの質問をすることができます。
これにより、エージェントはより優れたカスタマーサービスを提供できるようになり、顧客満足度が向上し、顧客満足度が向上します。
2.データマイニング
データマイニングは、機械学習が人間のパフォーマンスを向上させることができる別の領域です。企業は、顧客の好みから販売動向まで、あらゆるデータを収集します。ただし、このデータは通常、スプレッドシートやデータベースに保存されます。
機械学習により、企業はこのデータを分析し、有用な情報を抽出できます。たとえば、将来の傾向を予測したり、顧客行動のパターンを特定したりできます。
さらに、企業は次のことができます 使う この情報は、パーソナライズされたオファーや広告を作成するためのものです。これらのカスタマイズされたメッセージは、一般的なメッセージよりもはるかに効果的です。
3. 自動テスト
ソフトウェアテストは、ソフトウェア開発プロジェクトの重要な部分です。これにより、コードが公開される前に適切に動作することを確認します。
残念ながら、手動テストは非常に 時間 消費。さらに悪いことに、人間は間違いを犯す傾向があります。
そのため、多くの開発者は、プログラムのテストに自動化ツールを利用しています。これらのツールは、ユーザーのアクションを記録し、それらを期待される結果と比較します。不一致がある場合は、ツールによって自動的にエラーが報告されます。
自動化ツールは、大規模なアプリケーションを開発する場合に特に役立ちます。反復的なタスクを自動化するため、 セーブ 開発者の時間。
4.より良い検索エンジン
検索エンジンは現代生活に欠かせない要素です。オンラインで何かを探している場合でも、店舗で商品を検索する場合でも、検索エンジンは重要な役割を果たします。
ただし、常に信頼できるとは限りません。重要なキーワードを見逃したり、無関係な結果が返されたりすることがあります。
この問題に対処するために、Googleは機械学習を使用してアルゴリズムを改善しています。同社は毎日何十億ものデータを収集しています。次に、このデータを分析して、検索結果で上位にランク付けする単語を決定します。
グーグルはそれから 最新情報 それに応じて、そのアルゴリズム。これ 過程 速度を損なうことなく検索結果の品質を向上させます。
5. 自動運転車
自動運転車はまだ開発の初期段階にあります。しかし、それらはすぐに一般的になるかもしれません。実際、一部の 車 メーカーはすでに自動運転機能を提供しています。
これらの機能により、ドライバーは寝ている間、または 食べる .また、シートポジション、クライメートコントロール、ナビゲーションなどの設定を調整することもできます。
自動運転車を支える技術は、機械学習に依存しています。エンジニアは、何百万マイルにも及ぶ走行データを分析することで、特定の状況下でドライバーがどのように反応するかを予測するモデルを開発します。
これらの予測に基づいて、システムが引き継ぎます。ブレーキ、ステアリング、加速など、必要なすべての調整を行います。
6.バーチャルアシスタント
バーチャル SiriやAlexaのようなアシスタントは、私たちの生活をより良い方向に変えました。ボタンを押すだけで情報にアクセスできます。
しかし、これらのデバイスは魔法のように見えますが、実際には人工知能に依存しています。
SiriとAlexaは経験から学習します。彼らはあなたの話し方のパターンと語彙を研究します。そして、あなたが以前に言ったことに基づいて、彼らは反応を適応させます。
このレベルの洗練度は、人間のアシスタントでは不可能です。そこで、エンジニアは同じことができる機械を開発しました。
7.拡張現実
拡張現実(AR)は、デジタル画像を現実世界のオブジェクトに重ね合わせます。たとえば、携帯電話のカメラを建物に向けると、ARは建物のフロアプランを示す画像に重ね合わせることができます。
拡張現実は古くから使用されてきました。しかし、最近の進歩は コンピュータ ビジョンとグラフィックスの処理能力により、これまで以上に便利になりました。
8. 画像認識
画像認識により、コンピュータは特定のアイテムを識別することができます。たとえば、スマートフォンのカメラをそのアイテムに向けることで、特定のアイテムを見つける場所を友人に伝えることができる場合があります。
デバイスはオブジェクトの画像をキャプチャし、自動的に認識します。レビューや価格などの関連情報を引き出します。
9. 言語翻訳
言語翻訳は、人々が国境を越えてコミュニケーションをとるのに役立ちます。あなたが 旅行 海外では、さまざまな言語で書かれた看板によく気づきます。
その看板が英語に翻訳されたらいいですね。残念ながら、手動の言語翻訳には時間がかかります。
そこで、エンジニアは翻訳するソフトウェアを作成しました テキスト 機械学習を使用する。プログラムは、個々の単語を翻訳する代わりに、段落全体を翻訳することを学習します。
10. 3D印刷
3Dプリンティングにより、設計者は単なる図面ではなく、製品の物理的なプロトタイプを作成できます。
エンジニアは3Dプリンターを使用して、プラスチック部品、金属部品、さらには 食べ物 .パーツはデザイナーが意図したとおりに見えます。
結論
結論として、機械学習は、明示的にプログラムされなくてもタスクを自動的に実行できるアルゴリズムの構築に焦点を当てたコンピューターサイエンスの分野です。これらのアルゴリズムは、過去のデータに基づいて将来のイベントを予測したり、大量のデータのパターンを特定したり、人間の日常生活を支援するなど、さまざまな目的に使用できます。
