Технологии машинного обучения используются в различных сферах деятельности, где требуется обработка больших объёмов данных и выполнение сложных задач. 1 Некоторые из них:

• Медицина. 1 Анализ медицинских данных, диагностика заболеваний, изучение генома и прогнозирование эпидемий. 1
• Банковское дело и финансы. 1 Обработка и анализ банковской информации, решение задач кредитного скоринга, оценка рисков, ведение торговли на финансовых рынках. 1
• Торговля. 1 Улучшение качества работы онлайн-магазинов, анализ поведения потребителей, определение лучших цен, создание персонализированных рекомендаций. 1
• Автомобильная промышленность. 1 Усовершенствование автономных транспортных средств, диагностирование и управление производственными процессами, повышение качества и надёжности автомобилей. 1
• Обработка медиа-данных. 1 Распознавание и классификация изображений, аудиофайлов и видеофайлов. 1
• Научные исследования. 1 Выполнение масштабных вычислений, проведение более точных исследований. 1
• Безопасность. 1 Распознавание лиц, охрана территорий и домов, анализ данных криминальной статистики, создание системы мониторинга. 1
• Обработка человеческой речи. 1 Анализ и понимание человеческого языка позволяет создавать голосовых помощников, системы автоматического перевода, системы анализа текстов и другое. 1
• Транспорт. 1 Создание автономных транспортных средств, систем управления транспортным потоком, оптимизация маршрутов. 1
• Сельское хозяйство. 4 С помощью алгоритмов фермеры могут анализировать состав почвы, определять оптимальное количество удобрений и прогнозировать урожайность. 4
• Прогнозирование погоды и природных явлений. 4 Системы используют показатели температуры, влажности и давления, чтобы делать локальные прогнозы погоды. 4