![](\"\/app\/uploads\/2023\/02\/FOTC-LOGO-WWW-RGB-RED-2.png\"){kind=logo}
\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n \u00cenv\u0103\u021ba\u021bi din datele companiei dvs!<\/p><\/div>\r\n
Machine learning – 10 func\u021bii cheie<\/h2>\n\n\n\n
Scopul principal al machine learning (ML) este garan\u021bia \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii autonome, f\u0103r\u0103 interven\u021bie sau asisten\u021b\u0103 uman\u0103, pentru ca apoi s\u0103 ajusteze ac\u021biunile \u00een consecin\u021b\u0103. Utiliz\u00e2nd astfel de modele de machine learning, ve\u021bi putea accesa func\u021bii esen\u021biale pentru afacerea dvs. Pute\u021bi c\u00e2\u0219tiga un avantaj competitiv folosind algoritmii machine learning prin:<\/p>\n\n\n\n
- Detectare tentative de fraud\u0103 financiar\u0103.<\/strong> Tehnicile ML se pot aplica \u0219i pentru a \u00eent\u0103ri securitatea tranzac\u021biilor sau \u00een detectarea posibilelor fraude financiare. Algoritmii identific\u0103 comportamente \u0219i evenimente frauduloase sau suspecte, ajut\u00e2nd b\u0103ncile \u0219i alte institu\u021bii financiare \u00een men\u021binerea unei securit\u0103\u021bi ridicate.<\/li>
- Monitorizare email-uri. <\/strong>Algoritmii pot fi un instrument important \u00een detectarea atacurilor cibernetice prin monitorizarea \u00een timp real a email-urilor. Cu un astfel de software, pute\u021bi preveni atacuri phishing, malware sau scurgeri de informa\u021bii.<\/li>
- Consultan\u021b\u0103 financiar\u0103.<\/strong> Func\u021biile ML pot fi folosite pentru a monitoriza cheltuieli, pentru a identifica trenduri ale costurilor sau pentru a recomanda cele mai bune strategii de economisire pentru o companie.<\/li>
- Monitorizare trading. <\/strong>Machine learning-ul poate fi folosit pentru predic\u021bia bursei, analiz\u00e2nd date comportamentale \u0219i al\u021bi factori cruciali pentru pre\u021bul ac\u021biunilor.\u00a0<\/li>
- Optimizarea experien\u021belor utilizatorilor. <\/strong>Tehnicile de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 sunt eficiente \u00een marketing, put\u00e2nd optimiza costul de achizi\u021bie al clien\u021bilor de la primul contact \u0219i p\u00e2n\u0103 la conversie.\u00a0<\/li>
- Generarea de con\u021binut.<\/strong> Instrumentele de machine learning \u00eenva\u021b\u0103 s\u0103 extrag\u0103 con\u021binut curatoriat din surse web pentru a personaliza materialul \u00een func\u021bie de preferin\u021bele clientului, un ajutor important pentru echipele de marketing digital.<\/li>
- Diagnoz\u0103 \u00een sistemul medical.<\/strong> Algoritmii sunt folosi\u021bi \u0219i pentru a diagnostica \u0219i detecta anumite boli, \u00eentr-un sector ca s\u0103n\u0103tatea \u00een care nu sunt permise erori sau rezultate inexacte.\u00a0<\/li>
- Automatizarea recomand\u0103rilor.<\/strong> Machine learning \u0219i alte tehnologii IA pot da un avantaj competitiv clien\u021bilor din e-comer\u021b, analiz\u00e2nd \u0219i furniz\u00e2nd \u00een timp real recomand\u0103ri de produse, pre\u021buri sau servicii.\u00a0<\/li>
- Eficientizarea transporturilor. <\/strong>Industria transporturilor se bazeaz\u0103 pe analiza datelor \u0219i identificarea trendurilor de trafic, aspecte care pot fi preluate de tehnologiile de machine learning.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Diferitele abord\u0103ri de machine learning – de ce preia conducerea Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n
Algoritmii machine learning au beneficii clare pentru tehnologiile de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103. Dar care abordare de machine learning este potrivit\u0103 organiza\u021biei dvs? Exist\u0103 numeroase tipuri de ML printre care \u0219i:\u00a0<\/p>\n\n\n\n
- Machine learning supravegheat<\/strong>. Este \u0219i cel mai frecvent utilizat model ML. Acesta este instruit de un set de date deja etichetat \u0219i care are o ie\u0219ire predefinit\u0103. Exemplele includ clasificarea instan\u021belor \u0219i ma\u0219inile cu suport vectorial.\u00a0<\/li>
- Machine learning nesupravegheat<\/strong>. Cu acest model, computerul \u00eenva\u021b\u0103 s\u0103 identifice procese \u0219i modele f\u0103r\u0103 supravegherea unui specialist. Machine learning nesupravegheat implic\u0103 instruirea bazat\u0103 pe date care nu au etichete sau o ie\u0219ire definit\u0103. Exemplele includ gruparea \u00een k clustere \u0219i analiza componentelor \u0219i regulile de asociere.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Un alt subset al machine learning este deep learning (\u00eenv\u0103\u021barea profund\u0103),<\/strong> bazat\u0103 pe re\u021bele neuronale care imit\u0103 neuronii din creierul uman \u0219i pe arhitectura \u00eencorporat\u0103 cu mai multe straturi. Deep learning-ul \u00eenva\u021b\u0103 computerele s\u0103 inime tr\u0103s\u0103turi native oamenilor, precum \u00eenv\u0103\u021barea din exemple. Deep learning-ul ofer\u0103 parametri de performan\u021b\u0103 mai buni dec\u00e2t algoritmii tradi\u021bionali ML.<\/p>\n\n\n\n
Principala diferen\u021b\u0103 dintre deep learning \u0219i machine learning st\u0103 \u00een modul \u00een care datele sunt prezentate sistemului – re\u021bele neuronale artificiale vs date structurate. De asemenea, re\u021belele de deep learning nu necesit\u0103 interven\u021bia uman\u0103. <\/p>\n\n\n\n
\u00cen ce situa\u021bii are nevoie compania dvs. de algoritmii deep learning? Dac\u0103 firma utilizeaz\u0103 o mul\u021bime de cuno\u0219tin\u021be din care deriv\u0103 interpret\u0103ri sau pentru situa\u021bii mai complexe dec\u00e2t cele accesibile machine learning.<\/p>\n\n\n\n
Machine learning \u00een vremurile deep fake-urilor<\/h2>\n\n\n\n
\u00cen cele mai multe cazuri deep fake-urile apar sub forma unor glume inocente sau \u00een cadrul unor campanii de marketing digital. Tehnologia din spatele acestora prezint\u0103 totu\u0219i un risc. Aceste forme de AI pot ridica probleme \u0219i riscuri numeroase \u00een domenii precum cultur\u0103, economie sau politic\u0103.<\/p>\n\n\n\n
Algoritmii machine learning \u0219i tehnologiile IA pot preveni \u0219i detecta astfel de evenimente, precum \u0219i implica\u021biile ofensatoare, mincinoase sau \u00een\u0219el\u0103toare pe care le pot cauza figurilor politice sau publice. \u00cen aceea\u0219i m\u0103sur\u0103 \u00een care IA este folosit\u0103 pentru a crea deep fake-uri, aceasta este \u0219i un poten\u021bial instrument pentru a detecta \u0219i combate efectele negative ale acestora.<\/p>\n\n\n\n
Care sunt limit\u0103rile \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate?<\/h2>\n\n\n\n
Este important s\u0103 \u00een\u021belege\u021bi cu ce v\u0103 poate ajuta \u0219i care sunt totodat\u0103 limit\u0103rile \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate. Pe c\u00e2t este de util\u0103 automatizarea transferului de inteligen\u021b\u0103 de la om la ma\u0219ini, machine learning nu este o solu\u021bie perfect\u0103 pentru prelucrarea datelor.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
C\u00e2teva lucruri de care trebuie s\u0103 \u021bine\u021bi cont sunt:<\/p>\n\n\n\n
- \u00cenv\u0103\u021barea automat\u0103 nu este bazat\u0103 pe cuno\u0219tin\u021be, ci pe date.<\/strong> Astfel, inteligen\u021ba \u0219i capacitatea acesteia este dictat\u0103 de volumul de date cu care se antreneaz\u0103 algoritmul.\u00a0<\/li>
- Modelele de machine learning necesit\u0103 volumuri mari de date pentru fi create<\/strong>. Procesul necesit\u0103 deopotriv\u0103 asisten\u021b\u0103 uman\u0103 \u00een etichetarea \u0219i categorizarea seturilor de date.<\/li>
- \u00cenv\u0103\u021barea automat\u0103 este expus\u0103 erorilor de date.<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
Google Cloud \u0219i serviciile de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103<\/h2>\n\n\n\n
Google Cloud<\/a> v\u0103 ofer\u0103 o varietate de produse \u0219i servicii de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103. Aceastea pot fi folosite pentru a instrui, implementa \u0219i gestiona modele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103.<\/p>\n\n\n\n
- Vertex AI:<\/a> Este o platform\u0103 unificat\u0103 de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 care ofer\u0103 instrumente pentru fiecare pas al fluxului de lucru \u00een diferite tipuri de modele \u0219i pentru diferite niveluri de expertiz\u0103.\u00a0<\/li>
- BigQuery ML<\/a>: BigQuery ML este o suit\u0103 de capabilit\u0103\u021bi de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 \u00eencorporate \u00een BigQuery<\/a>. Acest lucru v\u0103 permite s\u0103 rula\u021bi modele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pe datele dvs. direct \u00een BigQuery. Astfel, nu mai este necesar exportul de date pe o alt\u0103 platform\u0103.<\/li>
- Contact Center AI<\/a>: Folose\u0219te inteligen\u021ba artificial\u0103 pentru a \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi procesele ce \u021bin de serviciile pentru clien\u021bi. Include o gam\u0103 larg\u0103 de instrumente \u0219i func\u021bii care ajut\u0103 la automatizarea \u0219i eficientizarea interac\u021biunilor dintre companii \u0219i clien\u021bi.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Care este cea mai bun\u0103 abordare pentru nevoile companiei dvs?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Google este una dintre platformele cele mai competitive pe acest domeniu. Prin serviciile Google Cloud<\/a>, pute\u021bi acoperi spectrul activit\u0103\u021bilor de machine learning, inclusiv colectarea de date, preg\u0103tirea \u0219i clasificare acestora, construirea modelelor, training-ul \u0219i lansarea aplica\u021biilor.<\/p>\n\n\n\n
- BigQuery ML<\/a>: BigQuery ML este o suit\u0103 de capabilit\u0103\u021bi de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 \u00eencorporate \u00een BigQuery<\/a>. Acest lucru v\u0103 permite s\u0103 rula\u021bi modele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pe datele dvs. direct \u00een BigQuery. Astfel, nu mai este necesar exportul de date pe o alt\u0103 platform\u0103.<\/li>
- Modelele de machine learning necesit\u0103 volumuri mari de date pentru fi create<\/strong>. Procesul necesit\u0103 deopotriv\u0103 asisten\u021b\u0103 uman\u0103 \u00een etichetarea \u0219i categorizarea seturilor de date.<\/li>
- Machine learning nesupravegheat<\/strong>. Cu acest model, computerul \u00eenva\u021b\u0103 s\u0103 identifice procese \u0219i modele f\u0103r\u0103 supravegherea unui specialist. Machine learning nesupravegheat implic\u0103 instruirea bazat\u0103 pe date care nu au etichete sau o ie\u0219ire definit\u0103. Exemplele includ gruparea \u00een k clustere \u0219i analiza componentelor \u0219i regulile de asociere.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Monitorizare email-uri. <\/strong>Algoritmii pot fi un instrument important \u00een detectarea atacurilor cibernetice prin monitorizarea \u00een timp real a email-urilor. Cu un astfel de software, pute\u021bi preveni atacuri phishing, malware sau scurgeri de informa\u021bii.<\/li>