Машинное обучение (ML) можно использовать в разных сферах бизнеса и промышленности. 4 Некоторые из них:

В бизнесе:

• Финансовая аналитика и риск-менеджмент. 4 ML помогает банкам и финансовым компаниям оценивать кредитный риск, выявлять подозрительные транзакции, прогнозировать поведение клиентов. 4
• Ритейл и e-commerce. 4 Здесь ML даёт конкурентное преимущество за счёт персонализированных рекомендаций, оптимизации ценообразования, прогнозирования спроса и закупок, анализа отзывов и обратной связи. 4
• Производство и логистика. 4 На заводах и в логистике ML позволяет прогнозировать износ оборудования, оптимизировать маршруты доставки, управлять складом и запасами, автоматизировать контроль качества продукции. 4
• HR и управление персоналом. 4 ML применяется для анализа резюме и автоматизации отбора кандидатов, прогнозирования увольнений и текучки, персонализации обучения сотрудников, анализа обратной связи и настроений в команде. 4
• Продажи и маркетинг. 4 В этих отделах ML используется для прогнозирования LTV клиента, оценки эффективности рекламных кампаний, автоматического A/B тестирования, построения чат-ботов и голосовых ассистентов. 4
• Здравоохранение и фармацевтика. 4 ML применяется для диагностики заболеваний по изображениям и анализам, прогнозирования развития болезни, ускорения исследований лекарств и клинических испытаний, автоматизации документооборота в клиниках. 4

В промышленности машинное обучение может использоваться, например, для:

• Повышения производительности технологического процесса за счёт подбора оптимальных режимов работы оборудования, загрузок сырья и т. д.. 1
• Повышения качества продукции путём выявления критических факторов в производственном процессе, влияющих на конечный результат. 1
• Оптимизации технологического обслуживания и ремонта дорогостоящего производственного оборудования, прогноза поломок и деградации оборудования. 1
• Оптимизации расходов на испытание продукции посредством цифровой модели изделий и виртуальных датчиков. 1
• Управления ценообразованием и цепочками поставок — оптимизации и прогнозирования по процессам закупок, доставки, хранения, спроса и предложения. 1