Chytrý přístup k businessu - data science ve vašich službách
Metody jako umělá inteligence, deeplearning, neuronové sítě jsou využívány hlavně u pokročilejších datových analýz a výrobních procesů. Umožňují propojit obrovské množství dat v podobě čísel, obrázků, textů, zvuků nebo videí a objevovat mezi nimi skryté souvislosti a vazby. Algoritmy těchto metod jsou založeny na procesu učení se z minulých zkušeností. Opakováním procesu učení jsou výsledky přesnější a přesnější, a dokážou tak poměrně spolehlivě klasifikovat realitu.
K čemu slouží hluboká neuronová síť a umělá inteligence (AL)?
Výhodou takovéhoto způsobu analýzy dat je, že se model může naučit téměř čemukoliv. Podmínkou jsou pouze dostatečně rozsáhlá data, ze kterých se má model učit. V současnosti se tento přístup nejčastěji používá k analýzám na základě video či audio dat.
Využití neuronových sítí a umělé inteligence (AL) je obvyklé v těchto oblastech:
- Rozpoznávání předmětů a lidí (tváře, oči, rysy obličeje)
- Diagnostika přístrojů podle zvuku
- Porozumění textu a zpracování řeči (NLP)
- Medicínská diagnostika (CAD)
- Výroba a údržba přístrojů (predictive maintenance)
- Složitější marketingové prediktivní modely
- Doporučení v nabídce (Amazon, Spotify nebo Netflix)
- Personalizace (RTB a personalizovaný e-mail)
- Zabezpečení dat (antivirus a jeho databáze)
- Vyhledávaní na webu (Google Search Engine)
- Finanční obchodování (opakovatelná předpověď transakce akcií a jejich vývoj)
- Detekce podvodů (PayPal u zjišťování „praní špinavých peněz“)
- Inteligentní auta (Tesla)
- Státní sektor (rozpoznávání státních poznávacích značek, osob apod.)