Исследование: 60% компаний применяют машинное обучение

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


В недавнем совместном исследовании MIT Technology Review и Google Cloud эксперты пришли к выводу, что 60% компаний так или иначе использует в своем бизнесе машинное обучение. Причем некоторые компании утверждают, что инвестиции в разработку алгоритмов уже окупаются.

С момента появления больших данных шумиха вокруг технологии машинного обучения только усиливается. Руководство предприятий начинает видеть в ней полезный инструмент прогнозирования, обещающий реальные преимущества и возврат инвестиций.

В исследовании принимали участие специалисты по вопросам бизнес-стратегий, представители компаний, планирующих в ближайшие месяцы или годы применять машинное обучение и те, кто таких планов не имеет. Основные выводы доклада оказались такими:

  • Машинное обучение — это реальность. Большинство респондентов (60%) уже применяет эту технологию, и почти треть считает, что в их компаниях она перешла от стадии молодой инновации к зрелости.
  • Машинное обучение дает конкурентное преимущество. В этом ключевое значение данной технологии для бизнеса, и 26% тех, кто применяет ее, уже достигли своей цели.
  • Организации инвестирую в машинное обучение. Среди тех, кто уже использует эту технологию, 26% сообщили, что более 15% бюджета их компаний на ИТ направлено на машинное обучение.
  • Ранние последователи получают наибольшую выгоду. 45% респондентов сообщили, что добились своей цели: расширили анализ данных и его глубину. Вдобавок, более половины новых и опытных пользователей сообщают, что их усилия привели к ощутимому возврату инвестиций.
  • Машинное обучение применяется для широкого спектра проектов. Самые распространенные из них — распознавание изображений, классификация и разметка (47%); анализ эмоций и поведения (47%); классификация текстов и добыча данных (47%); обработка данных на естественном языке (45%).

С полным текстом доклада можно ознакомиться по ссылке, сообщает MIT Technology Review.

Один из бывших менеджеров Google Дуглас Мерилл создал платформу машинного обучения ZAML, которая проводит оценку кредитоспособности человека по его поведению в сети. Таким образом, банки смогут понять, кому и под какие проценты выдавать ссуду, даже если у клиента нет еще кредитной истории.


Источник: hightech.fm

Комментарии: