МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В БИЗНЕСЕ

MACHINE LEARNING IN BUSINESS

Adelina Shaydullina

Student, Kazan National Research Technical University. A.N. Tupolev, Russia, Kazan

Anastasia Davydova

Student, Kazan National Research Technical University. A.N. Tupolev, Russia, Kazan

Alexander Dolgopolov

Student, Kazan National Research Technical University. A.N. Tupolev, Russia, Kazan

Rudovskaya Elizaveta Dmitrievna

Student, Kazan National Research Technical University. A.N. Tupolev, Russia, Kazan

Garifullin Ruslan Fanilevich

Scientific supervisor,  Senior lecturer, Kazan National Research Technical University A.N. Tupolev, Russia, Kazan

Аннотация. Дано определение понятию «искусственный интеллект», «машинное обучение», рассмотрены преимущества машинного обучения, примеры его использования в бизнесе

Abstract. The definition of the concept of "artificial intelligence", "machine learning" is given, the advantages of machine learning, examples of its use in business are considered.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, бизнес.

Keywords: artificial intelligence, machine learning, business.

Машинное обучение в бизнесе

Искусственный интеллект — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте [1].

Машинное обучение (ML)-использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Оно считается одной из форм ИИ. При машинном обучении с помощью алгоритмов выделяются закономерности в данных. На основе этих закономерностей создается модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты [2].

Искусственный интеллект пронизывает всю нашу жизнь: он в наших телефонах, банках, больницах, государственных учреждениях, с его помощью проводятся покупки, электронные СМИ. Именно по этой причине эта тема привлекает много талантливых людей для глубокого изучения.

Не оставила технология и экономику. ИИ – это, прежде всего, прогностическая технология, по причине того, что решения принимаются на основе прогнозов, экономика предоставляет идеальную схему принятия любого решения. Данные технологии может существенно повлиять на выработку стратегии бизнеса посредством машинного обучения.

Среди преимуществ машинного обучения можно выделить:

• Системы выдают значительно более точные прогнозы, чем при аналогичных условиях, прогностика составляет базис интеллекта;
• Основанные на данном методе системы учатся и постепенно совершенствуются;
• Повышается точность прогнозов систем, позволяет им выполнять задачи, такие как языковой перевод и навигация, ранее считавшиеся прерогативой исключительно человеческого интеллекта.

Важно отменить, что прогнозирование невозможно без данных. Данные в ИИ существуют в 3 видах, первая - входные данные, которые загружаются в алгоритмы и используются для прогнозирования, вторая - обучающие данные, необходимые для создания самих алгоритмов, третья - данные обратной связи, призванные постепенно улучшить эффективность алгоритмов [3].

Машинное обучение эффективно использовать при выборе продуктов того или иного производителя, анализе убывающей и возрастающей отдаче от масштаба и в соответствии с этим ИИ помогает экономить на масштабе. Также данные об уникальных факторах могут принести бизнесу большие преимущества на рынке.

Таким образом, машинное обучение позволяет делать точные прогнозы и на основе этого помогает экономистам и потребителям принимать правильные решения. Сбор данных является ключевым аспектом в работе МL, поскольку на данных основываются прогнозы. Искусственный интеллект упрощает человеческую жизнь и предотвращает человеческие ошибки в решении тех или иных экономических задач.