Наука о данных и широкий спектр приложений

Компании и организации стали достаточно умными и умными, чтобы продавать и продвигать продукты на основе интереса клиентов и покупательной способности, используя эту область, называемую наукой о данных. Эти приложения, перечисленные ниже, показывают, как им удалось завоевать наши умы и сердца.

1. ПРИЗНАНИЕ РЕЧИ:

Например, такие продукты, как Cortana, Google Voice, Alexa, Siri и т. Д., Являются идеальными примерами распознавания речи. Если вам скучно писать текст или вы не можете писать, это приложение полезно. Вам просто нужно говорить, и он будет автоматически преобразован в текст. Таким образом, жизнь становится проще!

2. ПОИСК ИНТЕРНЕТА:

Мы используем Google чаще, чем наши учебники, верно? Google или другие поисковые системы, такие как ASK, Bing, Yahoo и другие, сделали нашу жизнь проще. Существуют ли такие поисковые системы, если бы Data Science не существовала? Ответ просто НЕТ. Это алгоритмы Data Science, которые за несколько секунд передают согласованный и лучший результат нашего запроса. Google обрабатывает более 20 петабайт данных каждый день. Благодаря Data Science Google стал 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 анализ данных, EA Sports, Nintendo, Sony, Activision-Blizzard, Zynga подняли игровые события на более высокий или более высокий уровень. Когда дело доходит до подвижных игр, противник игрока, то есть компьютер, проверяет предыдущие ходы игрока и соответствующим образом формирует игру.

4. Мошенничество и обнаружение:

Финансы были самым ранним приложением для изучения данных. Убытки и безвозвратные долги утомляли компании каждый год. Хотя кредиты были в разумных пределах, данные были собраны в начале формальностей. Data Scientist был затем доставлен, чтобы спасти их от потерь. Теперь банки научились собирать и обмениваться данными, просматривая профили клиентов, прошлые расходы и другие важные переменные, чтобы изучить вероятность дефолта и риска. Им также было полезно, когда их банковские продукты были вытеснены в зависимости от покупательской способности клиентов.

5. ПРИЗНАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Когда вы загружаете фотографию с группой друзей или людей в Facebook, вы получаете предложения пометить ее. Эта функция автоматического предложения тегов использует алгоритм распознавания лиц. Точно так же можно сканировать штрих-код в веб-браузере при использовании WhatsApp на мобильном телефоне. Google также предоставляет возможность поиска фотографий, загрузив одну. В этом случае распознавание изображений обеспечивает лучшие результаты поиска.

6. ЦЕЛЬ РЕКЛАМЫ:

Поиск — это не только самое крупное приложение машинного обучения и обучения данным, вторая самая большая проблема — это весь масштаб цифрового маркетинга. Сайты с рекламными баннерами и цифровыми рекламными щитами в аэропортах — все это делается с использованием алгоритмов Data Science.

7. РЕКОМЕНДАЦИИ НА САЙТЕ:

Мы привыкли рекомендовать продукты, которые похожи при совершении покупок 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 повысить удобство пользователей, Amazon, Netflix, Twitter, Google Play и LinkedIn используют этот опыт. На основании предыдущих результатов пользователя хвалят.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *