Перейти к контенту
Свяжитесь с нами
Чат Чат отключен
Начать чат с представителем SAP, чтобы получить помощь.
Свяжитесь с нами
Отправьте нам электронное сообщение с комментариями, вопросами или обратной связью.

Самое простое определение машинного обучения

Технология машинного обучения обучает компьютеры выполнению задач на основе данных, а не на базе программирования.
Previous Next
Изображение человеческого мозга

Что такое нейронная сеть?

Нейронные сети — или искусственные нейронные сети — это тип машинного обучения на основе принципа работы нейронов в человеческом мозге. Это компьютерные программы, использующие несколько уровней узлов (или «нейронов»), работающие параллельно для изучения вещей, распознавания образов и принятия решений подобно человеку. 

Изображение, символизирующее нейронную сеть при глубоком обучении

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это «глубокая» нейронная сеть, включающая в себя большое число уровней нейронов и огромный объем данных. Этот передовой тип машинного обучения способен решать сложные комплексные нелинейные проблемы. Это источник таких прорывных технологий в области ИИ, как обработка естественного языка, персональные «цифровые помощники» и автоматически управляемые автомобили. 

Изображение человеческого мозга, изучающего новую информацию

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Алгоритмы контролируемого обучения обучаются на данных, содержащих правильные ответы. Они формируют модели, сопоставляющие данные с ответами, и затем используют эти модели для дальнейшей обработки. Неконтролируемые алгоритмы обучаются на данных без указанных правильных ответов. Они используют для повышения уровня обучения различные большие наборы данных. 

Основы и наилучшие методики машинного обучения для бизнеса

Преимущества машинного обучения для бизнеса

Previous Next

Ускорение принятия решений

Алгоритмы машинного обучения способны определять приоритеты и автоматизировать принятие решений. Они также могут указывать на возможности и подсказывать действия, которые нужно предпринять немедленно, чтобы добиться наилучшего результата.

Способность к адаптации

Искусственный интеллект не просто анализирует исторические данные. Он способен обрабатывать вводимую информацию в реальном времени и корректировать результаты обработки на лету. Вспомните об автомобилях, которые автоматически останавливаются перед бампером другого транспортного средства.

Алгоритмический бизнес

«Алгоритмический бизнес» использует сложные алгоритмы машинного обучения для достижения высокого уровня автоматизации. В результате появляются новые бизнес-модели, продукты и услуги.

Более глубокая аналитика

Машинное обучение может анализировать большие, сложные и потоковые данные и находить в них ценную информацию, включая прогнозную, на что не способен человеческий интеллект. По результатам анализа могут автоматически запускаться соответствующие операции.

Эффективность

Интеллектуальные бизнес-процессы на базе машинного обучения способны значительно повысить эффективность. Составляйте точные планы и прогнозы, автоматизируйте задачи, сокращайте затраты и устраняйте ошибки, связанные с «человеческим фактором».

Оптимизация результатов

От запуска «умных» операций на основе анализа новых возможностей и рисков до точного прогноза результатов решения еще до его принятия — машинное обучение способно обеспечить совершенно новый уровень результативности бизнеса.

Варианты использования машинного обучения в ключевых секторах

Многие отрасли и направления бизнеса готовы к применению машинного обучения, особенно это актуально для тех областей, в которых аккумулируются большие объемы данных. Вот три ведущих сектора:

Исследования в области машинного обучения

SAP сотрудничает с ведущими университетами с целью расширить использование машинного обучения в бизнесе.

Курсы по машинному обучению

Изучите наши курсы и учебные материалы по машинному обучению, которые разработаны как для начинающих, так и для разработчиков.

Будьте в курсе последних тенденций в сфере машинного обучения

Наверх