Одна из основных причин, по которой технические специалисты любят машинное обучение, заключается в том, что оно не ограничивается одним видом данных или доменом.
Однако для определения различных наборов задач в машиночитаемом состоянии требуется нечто большее, чем просто данные.
Каждый раз, когда я берусь за новый набор задач, это приносит всевозможные проблемы.
Давайте рассмотрим некоторые уникальные проблемные области в разных областях и посмотрим, как наука о данных и машинное обучение помогают их решать.
А. Домен — финансовые услуги
я. Инвестиции
Проблемы в этой области обычно связаны с созданием инвестиционных портфелей, прогнозированием цен на акции, анализом циклов фондового рынка, расчетом риска и доходности, оптимизацией портфеля и многим другим.
Основные сигналы инвестиционных данных исходят от цен на акции. Другие источники включают в себя, помимо прочего, мониторинг веб-трафика, тенденции поиска в Google, извлеченные данные, анализ настроений в данных Twitter, отслеживание крупных инвесторов и т. д.
Консультанты по инвестициям используют алгоритмы оптимизации портфеля в качестве дополнительного уровня аналитики и рекомендаций, чтобы помочь клиентам создать наилучшее сочетание весов активов, обеспечивающее максимальную прибыль.
Стохастические подходы, включающие анализ временных рядов и ARIMA, — отличный способ начать выявление закономерностей в, казалось бы, хаотичных данных о ценах на акции. Однако решения для нейронных сетей, такие как LSTM, RNN, GRU и ESN, могут дать нам лучшие результаты в действительно хаотичных данных.
II. Страхование
Страхование – еще одна популярная область, в которой наука о данных и машинное обучение могут иметь множество применений. Продолжение следует.
III. Налогообложение
IV. Банковское дело
Б. Домен — Данные об окружающей среде и планете
я. Морская и дикая природа
II. Исследование космического пространства
III. Загрязнение и влияние на климат
IV. Неблагоприятная погода и стихийные бедствия
С. Домен — Производство продукции
я. Нефти и газа
II. Пищевая промышленность
III. Полезность
IV. Виртуальные помощники
Д. Домен — здравоохранение
я. Диагностика
ii. Открытие наркотиков
III. Медицинская визуализация
iv. Восстановление
Э. Домен — Потребительские услуги
я. Коммуникация
II. Электронная коммерция и маркетинг
III. Привлечения клиентов
IV. Путешествия и поездки
Ф. Безопасность
я. Судебная экспертиза
ii. Кибербезопасность
III. Сеть
iv. Нарушение данных
Г. Защита
я. Следящие силы и движущиеся транспортные средства
II. Логистика и цепочка поставок
III. Дистанционное зондирование
IV. Трехмерное моделирование
Количество областей, где и как можно применять методы науки о данных и машинного обучения, ограничено только вашим воображением.
Если вы работаете над совершенно неизученной областью или проблемной областью, укажите это в разделе комментариев. Продолжайте учиться, ребята, спасибо :)
