Ұқсас тапсырмаларда машиналық оқытуды қолдану

11 
Əкімшіліктен, жазбаларды жүргізу толыққанды диагностика мен емдеуге дейін, 
ML дағдарысты талдау және оны дұрыс емдеу мен процедура үшін көптеген 
басқа сценарийлермен салыстыру мүмкіндігі бар. Бұл салыстыру уақытты 
үнемдейді және шешуші медициналық тәсіл үшін стратегиялық жолды салады. 
Сонымен қатар, Машиналық оқыту хирургиялық роботтарға дәрігерлерге 
медициналық процедураларда көмек көрсете алады, бұл ретте ең аз басып кіруді 
және жоғары дәлдікті қамтамасыз етеді. Бұл жетістік хирургиялық 
процедуралардың 
табыстылық 
көрсеткіштерін 
жақсартып, 
жұмысты 
экономикалық пайдалармен орындау мерзімін тездетуі мүмкін. Денсаулық 
сақтау контекстінде ML тиімді диагностика, зерттеу және емдеу үшін шешуші 
фактор бола алады, бұл сектордың тұтас өзгеруін көрсетеді. 
Көлік саласы. Бүгінгі көлік саласы машиналық оқытудың күшті ықпалында. 
Технология сенсорлық басқару мен автоматтандыруды өрістету арқылы ақылсыз 
жүргізуден шығатын қауіпті жоюда маңызды рөл атқарды. Бұл көлік 
құралдарына қоршаған параметрлерді түсінуге және жолаушылардың 
қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін қажет болған кезде сақтық шараларын 
қолдануға мүмкіндік берді. Қытай өз қаласы үшін жүргізушісіз автобустарды 
сынауда, Ал Google және Rolls Royce 2020 жылға қарай әлемдегі алғашқы 
өздігінен жүретін кемені бірлесіп жасап, іске қосты. Бұл кеме теңізді және оның 
қоршаған объектілерін түсіну үшін Google Cloud Machine Learning Engine 
пайдаланады. Бұл кемені қашықтықтан басқаруға және тасымалдауға тартылған 
ресурстарды қысқартуға мүмкіндік береді. 
BFSI-банктік және қаржылық қызмет. Бірнеше банктер мен қаржы 
мекемелері кредиттік тәуекелдерді талдау және болжау және қосымшаның 
сапасын бағалау үшін машиналық оқыту негізінде кешенді алгоритмдерді 
пайдаланады, бұл оларға негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. 
Бұл сондай-ақ сарапшылар көмегімен алаяқтықты анықтауға көмектеседі. 
Дауысты тану, чат-боттар және болжамдық талдау қаржы мекемелері мен 
әлеуетті клиенттер арасындағы алшақтықты жеңуге көмектеседі. Бұл уақытты 
үнемдейді, сондай-ақ ұйымдарда клиенттерге қызмет көрсету сапасын 
жақсартады. 
Білім беру. Бұл мұғалімдер боттармен ауыстырылуы мүмкін емес, бірақ 
оларға Машиналық оқыту олардың оқыту және жалпы оқыту әдістерін 
қамтамасыз ете алатын әртүрлілікке көмектесе алады. Машиналық оқыту 
мүмкіндіктері баланың академиялық түсінігін бағалау, оның білімін қалай 
қабылдайтынын талдау және осы нақты оқушының пайдалы қасиеттеріне назар 
аударуға көмектесетін жеке академиялық жоспар құру үшін қолданылады.
Алгоритмдер тест нәтижелерін талдайды және мұғалімдердің уақытын босатып, 
балаларға арналған оқу модульдерін жақсартуға көмектесетін бірегей бағалау 
жүйесін құрады. ML мүмкіндігі шектеулі және оқыту кемшіліктері бар 
студенттерге өте пайдалы болуы мүмкін. 
Заң. Машиналық оқыту заң қызыметкерлерінің күнделікті қызметін 
автоматтандыру арқылы оларды артық міндеттерден босата алады және оларға 
қаралатын істер үшін жауапты шешімдер жасауға көңіл бөлуге көмектесе алады. 

12 
Машина оқыту осы автоматтандыруды қамтамасыз етеді. Ол құжаттарды 
толықтырады, оларды өңдейді, сондай-ақ оларды дәлелдемелер мен зерттеулерге 
талдайды, олар адвокаттарға кітаптар мен заң құжаттарын парақтауға уақыт 
жұмсамай, тиісті ақпаратты алуға көмектесе алады. Олар сондай-ақ тыңдаудан 
хабардар болу және алдағы күндердің есебін жүргізу сияқты жедел міндеттерді 
жүйелендіруге көмектесе алады. 

13 

жүктеу 1,96 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: