기계 학습 유형 및 기능

오토메이션:

현재 모든 스팸 이메일은 Gmail 계정의 스팸 폴더에 저장되어 있습니다. Gmail이 어떻게 이러한 모든 이메일을 스팸으로 식별할 수 있는지 궁금하실 것입니다. 이것이 바로 머신러닝이 달성하는 것입니다. 스팸 이메일을 기억할 수 있으므로 이 절차를 자동화하는 것은 간단합니다 lg정수기.

머신러닝의 가장 중요한 기능 중 하나는 반복적인 작업을 자동화하는 능력입니다. 현재 수많은 기업이 기계 지능을 사용하여 서류 작업과 이메일을 자동화하고 있습니다. 예를 들어, 은행 부문에서는 반복적이고 데이터 집약적이며 예측 가능한 작업이 많이 수행되어야 합니다. 결과적으로 이 업계에서는 다양한 기계 학습 기술을 광범위하게 사용하고 있습니다.

향상된 고객 경험:

모든 비즈니스에서 개인화된 경험과 우수한 서비스를 제공하는 것은 참여를 유도하고, 브랜드 충성도를 창출하고, 장기적인 고객 관계를 구축하는 가장 중요한 방법 중 하나입니다. 둘 다 머신러닝을 통해 가능해졌습니다.

온라인과 쇼핑 웹사이트에서 보는 대부분의 광고가 방금 검색한 항목에 대한 것이라는 사실을 알고 계셨나요? 이는 기계 학습 덕분에 놀랍고 정확한 추천 시스템을 만들 수 있도록 하기 위한 것입니다.

이는 고객 경험을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 서비스로 넘어가면 오늘날 대부분의 기업은 24시간 내내 이용 가능한 직원 챗봇을 보유하고 있습니다.

AirAsia Airlines의 Eva가 이에 대한 한 가지 예입니다. 이러한 봇은 사려 깊은 응답을 제공하며 때로는 그렇게 하는 동안 자신이 봇과 대화하고 있다는 사실을 인식하지 못할 수도 있습니다. 이러한 봇은 기계 학습을 활용하여 긍정적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

자동화된 데이터 시각화:

과거에는 기업과 개인이 엄청난 양의 데이터를 생산해왔습니다. Google, Twitter, Facebook과 같은 기업을 예로 들어보겠습니다. 그들은 매일 얼마나 많은 데이터를 생산합니까? 우리는 이 데이터를 사용하여 중요한 연관성을 보여줌으로써 회사와 고객 모두에게 진정으로 이익이 될 비즈니스에 대한 보다 현명한 판단을 내릴 수 있습니다.