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機器學習範例

四個使用中的機器學習演算法範例

企業級的機器學習範例有哪些?過去 10 年的機器學習成長,對公司和組織而言是一大突破,能夠加快資料導向的洞見和提供人工智慧,做出更明智的決策。資料現在從無所計數的來源抵達大量磁碟區:物聯網裝置、社交媒體饋送等等。這類大量資料無法進行手動分析,但機器學習會將此巨大轉變成可管理且可行的,以便輕鬆整合至組織流程。

所有大小的企業都使用機器學習來提升功能。當搜尋引擎根據使用者設定檔傳回個人化結果時,即機器學習。購物網站會根據客戶的產品購買和檢視 (亦即機器學習) 載入建議。當您的電話自動更正簡訊中的打字錯誤時,這是機器學習。

從自然語言處理到對大量資料集尋找異常,機器學習演算法學會像人類大腦一樣學習,但是電腦的技術準確性。機器學習除了一組 if/then 規則或處理準則之外,還能識別模式和異常,同時學習如何周圍環境 - 較大量學習。

企業的四個機器學習範例

機器學習演算法和模型都是驅動此程序的引擎,但企業可以完全運用這些演算法和模型為何?商用網站或串流處理服務的建議相當容易,但 B2B 公司或內部作業的層次有哪些建議?讓我們看看展示機器學習功能的四個機器學習範例。

機器學習革命資料準備:

大資料是過去十年來經常使用的詞彙,因為整合了每個位置存取、雲端資料庫、IoT 技術等等。但在輸入作業的所有資料流中,仍然需要加以處理才能使用。機器學習藉由自動化擴增、強化、修復及強化資料,實現此目標。這可省下標準化格式、識別極端值、遮罩機密資料等作業。運用機器學習,重要重複步驟便可獲得更快、更精確的結果自動化,讓資料分析師更專注於工作的時間和能源。

使用 ML 加快資料探索速度:

資料科學家和分析師只能以人為速度進行訓練或經歷多變的速度移動,機器學習模型具備能夠以資料科學團隊不可能速度,處理更簡單的分析和資料集處理。由於這種範圍更大且速度更快,機器學習能夠識別人類團隊可能會忽略的模式。在同一個層次上,機器學習會對關係進行檢查,然後為可能在手動層次進行進一步分析建立建議。

使用機器學習進行更聰明的搜尋:

機器學習推動搜尋功能至更高的層次,這兩者都具備實際搜尋功能和輸出。在機器學習下,演算法可以在執行預測、趨勢、叢集和關聯分析時,訓練成特定參數中的因素。因此從改善建議引擎的準確性 (因此,參與) 改善了權力和彈性,以提供更大的自訂選項,衍生新的預測或例外情況類型。

機器學習與 NLP:

機器學習功能範圍包括自然語言處理 (NLP),它會建立不斷演變的模型以了解人類語言。這是驅動語音辨識的引擎,它本身具有許多跨業務、輔助功能及日常生活的應用。NLP 演算法學習越多,其準確性越高,能夠輕鬆透過語音進行互動。這也與自然語言產生 (NLG) 相關,可用來根據資料的深入解析自動產生描述和報表。

機器學習範例:在現實世界中

現在我們針對機器學習建立了四個例子,考慮任何公司的客戶服務部門。機器學習可以分析資料庫中的每個交易,並根據使用者歷史記錄建立客戶設定檔,以個別偏好建立特製化的延伸服務程式。現在我們針對機器學習建立了四個例子,

例如,機器學習演算法可能注意到早上購買的客戶也比較喜歡特定類型的產品。有了這項產品類別出售或存貨過低時,目標客戶群組可傳送特殊優惠。許多類型的模式關聯都可以透過機器學習決定,並進一步應用來吸引客戶互動、建立獎勵及最大化保留。

若要深入了解機器學習如何運作,以及 Oracle 如何讓您輕鬆探索 Oracle Machine Learning 解決方案為複雜的資料導向問題。