В чём преимущества метода машинного обучения для прогнозирования?

Некоторые преимущества метода машинного обучения для прогнозирования:

• Повышение точности прогнозов. 1 Алгоритмы машинного обучения способны учитывать сложные нелинейные зависимости и обрабатывать большие объёмы данных. 1
• Автоматизация процессов. 1 Многие рутинные задачи по анализу данных и составлению отчётов могут быть автоматизированы, что позволяет сосредоточиться на стратегических вопросах. 1
• Выявление скрытых закономерностей. 1 Машинное обучение способно обнаруживать неочевидные взаимосвязи в данных, которые могут быть использованы для оптимизации бизнес-процессов и принятия более эффективных решений. 1
• Адаптивность к изменениям. 1 Модели машинного обучения могут быть настроены на постоянное обучение на новых данных, что позволяет им адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. 1
• Снижение влияния человеческого фактора. 1 Алгоритмы не подвержены эмоциональным факторам и когнитивным искажениям, что может повысить объективность прогнозирования. 1
• Более эффективное использование ресурсов. 2 Машинное обучение может автоматизировать процесс составления прогнозов, что является более эффективным использованием ресурсов. 2
• Доступность. 25 С развитием технологий модели машинного обучения становятся всё более доступными для пользователей без обширных технических знаний, что делает их более широко применимыми. 5