많은 기업에서는 이를 분석 모델 구축을 자동화하는 효율적인 데이터 분석 방법으로 확인했습니다. 기술 전문가에 따르면, 머신러닝 솔루션은 수많은 혁신을 통해 다양한 부문의 관리 및 운영을 변화시켰습니다.
21세기에 다양한 부문에서 기계 학습을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
보건 의료
통계에 따르면 인공지능 헬스케어 시장은 2020년까지 340억 달러를 넘어설 것입니다. Mckinsey Global Institute의 연구에 따르면 의사결정 프로세스에 머신러닝 알고리즘을 적용하면 최적화된 혁신과 관련하여 최대 1000억 달러의 가치를 창출할 수 있다고 합니다. , 임상 시험의 효율성이 급증하고 의사, 보험사 및 소비자를 위한 고급 도구가 개발되었습니다. 의료 분야에서 머신 러닝을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
약물 제조 및 발견
맞춤형 치료 및 약물 치료 루틴
임상시험 연구
질병 진단
질병 수명의 정확한 예측
머신러닝은 데이터를 연구하여 효과적이고 정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 인간의 전문성을 대체할 수는 없지만 헬스케어 영역에서 생명을 구하는 기술로 떠오르고 있다.
재원
금융은 경제에 크게 기여하는 가장 중요한 부문이다. 최고의 금융 기관 중 90%가 자동화된 운영 기능을 개선하기 위해 고급 분석과 함께 선도적인 기계 학습 서비스 제공업체의 기계 학습 서비스를 활용했다고 합니다. 머신러닝이 21세기 금융 부문을 변화시킨 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
데이터 스캐닝을 통한 사기 탐지 및 비정상적인 행동 식별
집중된 계좌 보유자 타겟팅
고객 관리에 대한 챗봇 지원