How Machine Learning is changing the face

మెషిన్ లెర్నింగ్ ముఖాన్ని ఎలా మారుస్తుంది

చాలా కాలం క్రితం, టాబ్లెట్ వ్యామోహం ఉన్నప్పుడు, టెక్నాలజీ కంపెనీలు దీనిని తీవ్రంగా పరిగణించాయి.

ఆ సమయం ప్రజలు, సాంకేతికత మరియు ప్రక్రియ యొక్క సంపూర్ణ సమ్మేళనం. ఈ రోజు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందుతున్న యుగంలో, ప్రజలు మరియు ప్రక్రియలు నెమ్మదిగా భర్తీ చేయబడుతున్నాయి.

ఇది పూర్తిగా నిజం కాకపోవచ్చు. ఇది వాస్తవానికి ఒక పారడాక్స్, ఎందుకంటే సాంకేతికత మన వ్యక్తిగత మరియు పరిశ్రమ దృక్కోణాల నుండి మన జీవితాలను ఎలా సులభతరం చేసిందో తరచుగా పరిశీలిస్తాము.

మెషిన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) ఆర్థిక వ్యవస్థను మరియు వివిధ రంగాల వాణిజ్య సంస్థలను సృష్టించడానికి సహాయపడే అంశాలలో ఒకటి.

ఆటోమేషన్ నుండి డేటా అనలిటిక్స్ వరకు, టెక్నాలజీకి ప్రోగ్రామింగ్ లేకుండా నేర్చుకునే సామర్థ్యం స్పష్టంగా ఉంది.

ఈ రోజు, కార్పొరేట్ అమ్మకాలను ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేసే కంప్యూటర్ల ద్వారా చాలా పనులు జరుగుతాయి. నిర్దిష్ట పరంగా, యంత్ర అభ్యాసం వారి నాయకుడు.

ఉదాహరణకు, నెట్‌ఫ్లిక్స్ వంటి వ్యాపార నమూనా ప్రకటనల కంటే చందాపై ఆధారపడుతుంది.

మా విషయంలో, మేము చలనచిత్రం లేదా శైలుల సమూహాన్ని సిఫారసు చేసినప్పుడు అది మన చరిత్ర, అభిరుచులు మరియు ప్రాధాన్యతలను పర్యవేక్షించే యంత్ర అభ్యాస పని.

యంత్ర అభ్యాసం సంస్థలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది? MLT కి కారణం ఏమిటంటే, నెట్‌ఫ్లిక్స్ ఎక్కువ మంది వినియోగదారులను పొందగలదు మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన కంటెంట్ కోసం వినియోగదారులను నిలుపుకున్నందుకు కృతజ్ఞతలు పొందగలదు.

ఇది వినియోగదారు అనుభవాన్ని ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు తత్ఫలితంగా సేవ, ఇది కస్టమర్ అనుభవంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

5-10 సంవత్సరాల క్రితం, పెద్ద డేటా సమస్య బాల్యం. ఈ రోజు, ఆ పెద్ద డేటా ఇప్పుడు మన డేటా కోసం బహుళ కాంటాక్ట్ పాయింట్లను కలిగి ఉన్న స్థాయికి విస్తరించింది.

ఇక్కడే “యంత్ర అభ్యాసం” ప్రారంభమవుతుంది మరియు చాలా సరిఅయిన ఉపయోగాలు ఉన్నాయి.

అల్గోరిథంలు మరియు కస్టమర్ ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా కస్టమర్ ప్రవర్తనను అనుకూలీకరించడం ద్వారా అనేక సంస్థలు వివిధ విధులను ఆటోమేట్ చేయడానికి సాంకేతికతను అవలంబించాయని అనుకోవడం ఇప్పుడు సురక్షితం.

ఖచ్చితంగా, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందుతోంది, కానీ అది స్వయంగా పెరుగుతుందా? నిజం ఏమిటంటే సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ప్రతి వర్గం దాని పొరుగు రంగాలలో ప్రతీక.

ఉదాహరణకు, ఆధునిక క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అందించిన ప్రయోజనాలకు కృతజ్ఞతలు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వలె యంత్ర అభ్యాసం క్లౌడ్ నుండి పెద్ద సమూహ డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు విధానాలు లేదా అల్గారిథమ్‌లతో కృత్రిమ మేధస్సును ప్రోగ్రామ్ చేయడానికి ఒక ఫంక్షన్‌ను అందిస్తుంది.

పెద్ద డేటా సందడి జరుగుతున్న సంవత్సరంలో, వాణిజ్య క్లౌడ్ సేవా సంస్థలు తమ డేటాను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవడానికి అందుబాటులో లేవు మరియు బదులుగా సర్వర్ కొనడానికి డేటా సెంటర్‌కు వెళ్లవలసి వస్తుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ బహుశా పెట్టుబడిదారులు పందెం వేయవలసిన తదుపరి పెద్ద విషయం.

అంతకుముందు, సోషల్ మీడియా మరియు ఇంటర్నెట్ కొంతకాలం తర్వాత సోషల్ మీడియా మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ డాట్ కామ్ బబుల్, మరియు గూగుల్, యాహూ, ఎంఎస్ఎన్ మరియు వంటి సంస్థలలో పెట్టుబడిదారులు ప్రత్యేక ఆసక్తి చూపించారు.

ఇతర సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలు సంబంధం లేదా గొప్పవి కావు అని చెప్పకుండానే ఉంటుంది, కాని నేను ఇంతకు ముందు చెప్పినట్లుగా అవి ప్రకృతిలో ప్రతీక మరియు ఒక భాగం యొక్క పెరుగుదల మరొక భాగానికి సంబంధించినవి.

నేడు, కస్టమర్లు ఇప్పటికే వాణిజ్య వ్యయంతో క్లౌడ్ స్థలాన్ని తీసుకుంటున్నారు.

వారు సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్ సేవలు మరియు వివిధ ఆర్థిక వ్యాపార అనువర్తనాలు వంటి ఇతర ప్రయోజనాలను ఉపయోగిస్తారు.

ఇంకా, మెషీన్ లెర్నింగ్ ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ఆటోమోటివ్ రంగంలో దాని చురుకుదనాన్ని కనుగొంటుంది, క్లౌడ్‌లో నిల్వ చేసిన డేటాను ఉపయోగించి స్మార్ట్ కార్లు మరియు వ్యాధి నమూనాల అవగాహనతో.

యంత్ర అభ్యాసంలో చాలా ముఖ్యమైన భాగం ఏమిటంటే ఇది అభ్యాసంతో కస్టమర్ అనుభవాన్ని నిరంతరం మెరుగుపరుస్తుంది.

రిటైల్ రంగంలో, కస్టమర్ విధేయత కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలను అర్థం చేసుకోవడాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు అమ్మకాలను ప్రోత్సహించడానికి అనుకూలీకరించిన ఎంపికలను అందిస్తుంది.

ఇది పరిశ్రమలో సృజనాత్మక మార్కెటింగ్ యొక్క అనేక అంశాలను బహిర్గతం చేస్తున్నందున ఇది మార్కెటింగ్ మరియు ప్రకటనలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.

ఫలితంగా ఇది చిల్లర వినియోగదారుల కొనుగోలు అలవాట్లను అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది మరియు ఈ రకమైన ఆధారంగా మరింత ఆధునిక మార్కెటింగ్ వ్యూహాలను మరియు డిమాండ్‌ను అంచనా వేస్తుంది.

గణిత మరియు యంత్ర అభ్యాస నమూనాల సరైన అనుసంధానం ద్వారా ఈ డేటాను విశ్లేషించగల అల్గారిథమ్‌లకు డేటాను నిజ సమయంలో అందించే వ్యవస్థ యొక్క అవసరం మా దృష్టి, తద్వారా సంస్థలు మరియు వినియోగదారుల మధ్య ప్రవర్తన యొక్క నమూనాలపై అంతర్దృష్టి ఇవ్వడానికి వివిధ కంపెనీలు పరీక్షించబడతాయి. ఇలానే.

ఈ క్రమబద్ధమైన విధానం డేటా మరియు టెక్నాలజీ సంస్థలను సృష్టించినందుకు వినియోగదారులకు గొప్ప ప్రశంసలను తెస్తుంది.

ఇంకా, మేము వ్యాపారం ఎదుర్కొంటున్న యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా పురోగతి సాధించడమే కాదు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా పర్యావరణంతో సంభాషించడానికి కంపెనీల యొక్క మరింత బలమైన పర్యావరణ వ్యవస్థను కూడా నిర్మిస్తున్నాము.

మానవులు మరియు యంత్రాల పరిణామ దిశలో ప్రపంచం నడిచే మార్గం భవిష్యత్ ప్రయత్నాలకు అత్యధికంగా మరియు విస్తృతంగా గుర్తించబడాలి.

ML అనేది మనం ముఖ్యంగా వ్యాపారం కోసం తీసుకోకూడదనే ఆలోచన. యంత్రాలు ఉద్యోగాలతో నిండి ఉన్నాయని మేము చెప్పినప్పుడు ఇబ్బందికరంగా ఉన్నప్పటికీ, వాస్తవమేమిటంటే ప్రతి విభాగం సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది.

యంత్ర అభ్యాసంలో, ప్రయోజనాలు సవాళ్లను అధిగమిస్తాయి. కాబట్టి మేము ఉద్యోగ నష్టం గురించి మాట్లాడటం లేదు. మానవ వనరులను భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, ML మానవ ప్రతిభను ఉత్తమ ఉపయోగం కోసం ఉపయోగిస్తుంది.

భవిష్యత్ ప్రయత్నాలకు మద్దతు ఇవ్వండి. కంపెనీలు వ్యాపార కార్యకలాపాలను తిరిగి imagine హించుకోవడం ప్రారంభించాలి మరియు పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి ఈ కార్యాచరణల చుట్టూ వారి కార్యకలాపాలను పునర్నిర్మించాలి.

Leave a Comment