Наука о данных и ее широкий спектр приложений

Компании и организации стали достаточно умными и умными, чтобы продавать и продвигать продукты на основе интересов клиентов и покупательной способности, используя область под названием Data Science. Эти перечисленные ниже приложения показывают, как им удалось покорить наши умы и сердца.

1. РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ:

Такие продукты, как Cortana, Google Voice, Alexa, Siri и т. Д., Являются прекрасным примером для распознавания речи. Если кому-то надоело писать текст или он не умеет писать, это приложение пригодится. Просто говорите, и он будет автоматически преобразован в текст. Это делает жизнь намного проще!

2. ПОИСК В ИНТЕРНЕТЕ:

Мы используем Google больше, чем наши руководства, верно? Google или другие поисковые системы, такие как ASK, Bing, Yahoo и другие, облегчили нашу жизнь. Могли бы эти поисковые системы существовать, если бы не Data Science? Ответ просто НЕТ. Это алгоритмы Data Science, которые обеспечивают согласованный и лучший результат нашего запроса в течение нескольких секунд. Ежедневно Google обрабатывает более 20 петабайт данных. Именно наука о данных сделала Google тем, чем он является сегодня.

3. ИГРЫ:

Алгоритмы машинного обучения используются в играх для автоматического обновления, когда игрок достигает следующего или более высокого уровня. Используя аналитику данных, EA Sports, Nintendo, Sony, Activision-Blizzard, Zynga подняла игровые события на более высокий или более высокий уровень. Когда дело доходит до игры с движением, противник игрока, компьютер, анализирует предыдущие ходы игрока и соответственно формирует игру.

4. МОШЕННИЧЕСТВО И ОБНАРУЖЕНИЕ:

Финансы были первыми приложениями для науки о данных. Убытки и безнадежные долги каждый год оставляли компании по горло. Хотя ссуды были на изрядную сумму, данные были собраны в начале оформления документов. Затем был привлечен специалист по данным, чтобы защитить их от потери. Теперь банки научились собирать и разбивать данные, просматривая профили клиентов, прошлые расходы и другие важные переменные, чтобы исследовать вероятность дефолта и риск. Это также помогло, когда их банковские продукты были продвинуты в соответствии с покупательной способностью их клиентов.

5. РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ:

Когда вы загружаете изображение с группой друзей или людей на Facebook, вы получаете предложения пометить их. Эта функция предложения автоматической пометки использует алгоритм распознавания лиц. Точно так же вы можете сканировать штрих-код в своем веб-браузере, используя WhatsApp на своем мобильном телефоне. Google также предоставляет возможность поиска фотографий, загружая их. Распознавание изображений используется здесь для обеспечения наилучших результатов поиска.

6. ЦЕЛЕВАЯ РЕКЛАМА:

Поиск — это не только величайшее приложение машинного обучения и науки о данных, еще одна серьезная проблема — это цифровой маркетинг во всем масштабе. Веб-сайты, на которых размещены баннеры и цифровые рекламные щиты в аэропортах, созданы с использованием алгоритмов Data Science.

7. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЕБ-САЙТУ:

Мы привыкли рекомендовать похожие товары, когда делаем покупки в Интернете. Они помогают нам находить идентичные продукты среди миллионов и миллиардов доступных продуктов. Компании используют этот механизм для продвижения своих продуктов в соответствии с интересами пользователей и соответствующей информацией от них. Чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, Amazon, Netflix, Twitter, Google Play, LinkedIn используют этот интерфейс. По предыдущим результатам пользователя делаются награды.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

три × пять =

Top.Mail.Ru