На нашем сайте вы можете читать онлайн «Машинное обучение». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Инновации в бизнесе. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Машинное обучение

Автор
Дата выхода
18 июня 2023
Краткое содержание книги Машинное обучение, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Машинное обучение. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джейд Картер) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Книга представляет комплексное руководство по применения МО в сфере бизнеса. Автор исследует различные аспекты МО и его роль в современных бизнес-процессах, а также предлагают практические рекомендации по использованию этих технологий для достижения конкурентных преимуществ и улучшения результатов. В книге рассматриваются алгоритмы МО и объясняется, как они могут быть применены в различных сферах бизнеса, включая маркетинг, финансы, производство, здравоохранение и другие. Автор предлагает практические примеры и сценарии использования МО и как оно может быть внедрено в организациях. Особое внимание уделяется вопросам предобработки и анализу данных. Методы работы с Big Data и подходы к обработке неструктурированных данных. Этические и юридические аспекты МО в бизнесе, включая вопросы конфиденциальности и защиты данных. Книга полезна для менеджеров, аналитиков, предпринимателей и всех, кто заинтересован в использовании МО для оптимизации бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.
Машинное обучение читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Машинное обучение без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Это позволяет снизить нагрузку на сотрудников, освободить их время от рутинных запросов и улучшить общее качество обслуживания клиентов.
Другой пример автоматизации с помощью МО – системы распознавания речи. Они могут быть использованы для автоматической транскрипции аудио- или видеозаписей, распознавания команд голосового управления или анализа разговоров с клиентами. Это снижает необходимость в ручной обработке и анализе больших объемов аудио- или видеоданных и повышает эффективность работы сотрудников.
Оптимизация бизнес-процессов с помощью алгоритмов МО также позволяет более эффективно использовать ресурсы и сократить издержки. Например, алгоритмы МО могут быть применены для прогнозирования спроса на товары или услуги, что позволяет компаниям планировать закупки и производство более точно и эффективно. Также алгоритмы МО могут помочь в оптимизации логистических и поставочных цепочек, оптимальном планировании маршрутов доставки или управлении запасами.
МО имеет потенциал значительно улучшить автоматизацию рутинных задач и процессов в бизнесе.
3. Улучшение клиентского опыта и персонализация
МО играет важную роль в понимании предпочтений и поведения клиентов в бизнесе. Анализ больших объемов данных с применением алгоритмов МО позволяет выявлять скрытые паттерны и тренды, которые могут указывать на предпочтения и интересы клиентов.
Алгоритмы рекомендаций, основанные на МО, способны анализировать исторические данные о покупках, предпочтениях, поведении и интересах клиентов. Они создают уникальные профили клиентов и используют эти данные для предложения персонализированных товаров и услуг. Например, на основе предыдущих покупок клиентов и сходных паттернов поведения, система рекомендаций может предложить товары, которые могут заинтересовать конкретного клиента.
Это имеет большое значение для бизнеса, поскольку персонализированные предложения повышают удовлетворенность клиентов.
Более того, МО позволяет бизнесу применять индивидуальные рекомендации, учитывая контекст и ситуацию клиента.











