ستساعدك المقالة التالية: إحصاءات التعلم الآلي 2023: حجم السوق ونمو الصناعة
يتيح التعلم الآلي ، الذي يشار إليه أيضًا باسم ML ، لأجهزة الكمبيوتر التعرف على الأنماط وإجراء تنبؤات بناءً على كيفية استخدامنا للبيانات لإجراء تعديلات بدون برمجة إضافية أو محددة.
أصبح تعلم الآلة أكثر شيوعًا ، خاصة في الأسواق الصناعية والأكاديمية. تعمل هذه الصناعات على تطوير وتقديم العديد من المنتجات الجديدة والمبتكرة.
نتيجة لهذا ، يتحدث أصحاب المصلحة كثيرًا عن التعلم الآلي.
تم تجهيز بعض برامج المؤسسات وأدوات ذكاء الأعمال الآن بخوارزميات التعلم الآلي المصممة للتنبؤ بالأنماط والاتجاهات القادمة في المستقبل.
تفتح هذه العملية فرصًا لمحللي البيانات من خلال السماح لهم بتحديد بعض الرؤى المخفية واكتشاف الاختلافات والأنماط الدقيقة في مجموعات البيانات الضخمة.
ستتناول المعلومات التالية قائمة مهمة من إحصاءات التعلم الآلي التي تحتاج إلى معرفتها لتسهيل فهم سبب تحول هذا الموضوع إلى موضوع شائع.
إحصائيات تعلم الآلة الرئيسية 2023
- 48٪ من الشركات تستخدم التعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية للاستفادة بشكل فعال من مجموعات البيانات الكبيرة.
- يعد الأمن بطبيعة الحال أولوية لأي عمل. يرغب حوالي 25٪ من محترفي تكنولوجيا المعلومات في استخدام ML لهذا الغرض.
- من المتوقع أن يرتفع تقييم سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى 87.68 مليار دولار بحلول عام 2026.
- تسبب جائحة COVID في انخفاض بنسبة 12 ٪ في الشركات المصنعة لشرائح الذكاء الاصطناعي.
- تشير التقديرات إلى أن أسواق التعلم العميق والتعلم الآلي الأمريكية ستصل إلى 80 مليون دولار بحلول عام 2025.
- 91.5٪ من الشركات الكبرى تستثمر حاليًا في الذكاء الاصطناعي.
- أدى استخدام الذكاء الاصطناعي إلى زيادة إنتاجية الأعمال بنحو 54٪.
- يتم الإشراف شخصيًا على 75 ٪ من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي من قبل المديرين التنفيذيين على مستوى C.
- قطعت سيارات تسلا المستقلة أكثر من 1.88 مليار ميل بحلول الربع الرابع من عام 2019.
- استخدام المساعدة الصوتية عند زيادة بنسبة 5٪ للاستخدامات المتعددة على مدى ستة أشهر.
إحصائيات تفصيلية لتعلم الآلة 2023
1. 48٪ من الشركات تستخدم التعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية للاستفادة الفعالة من مجموعات البيانات الكبيرة.
يستخدم واحد من كل ثلاثة متخصصين في تكنولوجيا المعلومات هذه التكنولوجيا. اليوم ، أصبح التعلم الآلي في عالم الأعمال جزءًا أساسيًا من تقييم البيانات.
تقوم الشركات الحديثة بتوليد العديد من وحدات التيرابايت من البيانات كل ثانية.
هذا أحد أسباب تجهيز العديد من البرامج الآن بخوارزميات التعلم الآلي.
إنه يساعد الأفراد على فهم أفضل لما تعنيه البيانات المعينة للأعمال التجارية.
2. الأمن هو بطبيعة الحال أولوية لأي عمل. يرغب حوالي 25٪ من محترفي تكنولوجيا المعلومات في استخدام Ml لهذا الغرض.
علاوة على ذلك ، قال 16٪ أن التعلم الآلي فعال وفعال في مجال التسويق والمبيعات.
في حين أن ارتفاع الأجهزة الذكية (أجهزة الكمبيوتر ، smartphones، الأجهزة اللوحية ، وما إلى ذلك) أمرًا جيدًا لعالم الأعمال ، فقد أصبحت المشكلات الأمنية ذات أولوية أعلى نظرًا لكيفية بحث المتسللين باستمرار عن طرق جديدة لاختراق التكنولوجيا الجديدة.
يبدو أن خوارزميات التعلم الآلي هي إجابة جيدة للمخاوف الأمنية المتزايدة.
بالنسبة للتسويق والمبيعات ، تستخدم الشركات خوارزميات ML بشكل أكبر لأشياء مثل التسويق المستهدف ، والذي أظهر حتى الآن أنه أكثر كفاءة من طرق الإعلان التقليدية والشاملة.
3. لم يُظهر التعلم الآلي الكثير من خلال انخفاض التكلفة ، لكنه يُظهر زيادة في الإيرادات حيث أفاد 80٪ من المشاركين في الاستطلاع بأن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) يعززان الإيرادات.
قد تعتقد أنه مع ML ، سيكون هناك بعض الانخفاض في التكاليف ، ولكن يبدو أنه بدلاً من ذلك ، يزيد من الإيرادات.
على الرغم من أن هذا ليس شيئًا سيئًا بشكل خاص ، إلا أن معظم محترفي تكنولوجيا المعلومات ورجال الأعمال يشعرون بالحيرة لأن هذين العاملين من البيانات لا يحدثان في نفس الوقت.
لذا ، ربما تعوض الزيادة في الإيرادات عن نقص التكاليف.
الخبر السار هو حقيقة أن 80٪ من الشركات التي تستخدم ML تقول إنها تساعد في زيادة إيراداتها.
تعلم الآلة وتقييم السوق 2023
4. من المتوقع أن يرتفع تقييم سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى 87.68 مليار دولار بحلول عام 2026.
هذا متوقع بسبب معدل النمو السنوي المركب الحالي والمتوقع بنسبة 37.60٪ بين عامي 2019 و 2026.
يعتقد الكثير من الناس أن الذكاء الاصطناعي هو مجرد برنامج ، لكن مكونات الأجهزة لا تقل أهمية أيضًا.
تعتمد برامج الذكاء الاصطناعي اليوم بشكل كبير على قوة الحوسبة. هذا هو أحد الأسباب التي تجعل من المتوقع أن تكون أجهزة الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية في السنوات القادمة.
في الوقت الحالي ، تُستخدم معظم برامج الذكاء الاصطناعي في أجهزة المصنع وروبوتات الدردشة وما إلى ذلك.
5. أدى جائحة COVID إلى انخفاض بنسبة 12٪ في شركات تصنيع رقائق الذكاء الاصطناعي.
يعتمد التعلم الآلي على شرائح محددة مستخدمة في الأجهزة ، لكن الوباء العالمي شهد تباطؤًا في نمو رقائق ML.
تتضمن أحدث الأرقام انخفاضًا بنسبة 13٪ في جميع المبيعات. كانت هناك تنبؤات بحدوث انخفاضات أعلى في سوق الذكاء الاصطناعي.
هذا ليس مفاجئًا أو غير متوقع لأن هذا حدث في العديد من الأسواق في جميع أنحاء العالم.
6. من المقدر أن تصل أسواق التعلم العميق والتعلم الآلي الأمريكية إلى قيمة 80 مليون دولار بحلول عام 2025.
من المتوقع أن يشهد كلا السوقين هذا النمو بحلول عام 2025. هذا رقم هائل ، ولكن من المتوقع أن يرتفع مع بدء المزيد من المؤسسات في استخدام خوارزميات التعلم الآلي لصالحها.
يجب أن تعلم أن التعلم العميق هو خوارزمية تعلم الآلة الأكثر تطورًا حاليًا. يتم استخدامه الآن لتعزيز الأعمال التجارية. من غير المتوقع أن يتلاشى هذا الاتجاه في أي وقت قريب.
إحصاءات التعلم الآلي في الشركات الرائدة 2023
7. 91.5٪ من الشركات الكبرى تستثمر حاليًا في الذكاء الاصطناعي.
أصبح الاستثمار في الذكاء الاصطناعي للأعمال أكثر انتشارًا كل يوم. أكثر من 91٪ من المنظمات الرائدة تشارك حاليًا في هذا المجال من الاستثمار. أيضًا ، يتزايد عدد الشركات المشاركة في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي كل عام.
يكتسب الجانب الإيجابي لخوارزميات ML زخمًا وجذب انتباه العديد من المستثمرين من الشركات الكبرى. والسبب في ذلك أنهم بدأوا يدركون فوائده.
8. أدى استخدام الذكاء الاصطناعي إلى زيادة إنتاجية الأعمال بنحو 54٪.
كل عمل يعتبر الإنتاجية أولوية كبيرة. تشير الإحصائيات إلى أن هذا النوع من التكنولوجيا يزيد من إنتاجية الأعمال بنسبة تصل إلى 54٪.
لذلك ، يمكنك القول أن ML يساعد العاملين في الشركات على أن يكونوا أكثر كفاءة. نتيجة لذلك ، تحقق الشركة أرباحًا وعائدات أعلى.
9. يتم الإشراف شخصيًا على 75٪ من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي من قبل التنفيذيين من المستوى C.
وفقًا للإحصاءات ، فإن الأشخاص الذين يشغلون مناصب عليا في مؤسسة (المديرين التنفيذيين من المستوى C والمسؤولين عن اتخاذ القرارات عبر الشركة) يشرفون شخصيًا على 75٪ من جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي في شركاتهم.
منذ وقت ليس ببعيد ، لم يكن لدى هؤلاء كبار المسؤولين التنفيذيين أي فكرة عما كان تعلم الآلة أقل بكثير مما يمكن أن تعنيه خوارزميات التعلم الآلي لمؤسساتهم.
نظرًا للكثير من الضجيج المتعلق بتكنولوجيا التعلم الآلي ، فقد كانت هذه المعرفة بمثابة تغيير لقواعد اللعبة بالنسبة للمديرين التنفيذيين رفيعي المستوى.
تعلم الآلة في إحصاءات أقسام الأعمال 2023
10. قطعت سيارات تسلا ذاتية القيادة أكثر من 1.88 مليار ميل بحلول الربع الرابع من عام 2019.
تشتهر Tesla بالسيارات ذاتية القيادة ، لذلك من الرائع أن نرى كيف يعمل هذا النوع من التكنولوجيا. الآن بعد أن أصبحت تسلا أكبر بسنتين ، فمن المحتمل أن يكون 1.88 مليار ميل أعلى بكثير.
هذا يعني أنه كان هناك بالفعل الكثير من الأميال المقطوعة في السيارات ذاتية القيادة ، لذا فقد اجتازوا فترة الاختبار.
إن إمكانية تقليل التأثير البيئي لقيادة سيارات تسلا لا يقابلها إلا حقيقة أنها تجعل القيادة أكثر أمانًا.
11. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي وخدمة العملاء مترادفان ، فإن أكثر من 80٪ من المؤسسات تدعي أنها ستبدأ في استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا القسم.
يطالب عملاء اليوم عندما يتعلق الأمر بالحصول على قيمة أكبر من ارتباطات الأعمال ، لذلك تحتاج الشركات إلى التكيف لمواكبة المنافسين.
تخبرنا الإحصاءات الحديثة أن 80٪ من الشركات تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي في وقت ما في المستقبل القريب لأقسام خدمة العملاء لديها.
يُعتقد أن هذه التكنولوجيا تعمل على تحسين تجارب العملاء من خلال الأتمتة والاستجابة الأسرع.
12. أقل من 15٪ من جميع المنظمات تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي في[إنتاج[production
يبدو أن نسبة صغيرة فقط من الشركات ترغب في استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في أعمالها. قد يبدو هذا كنسبة مئوية منخفضة ، ولكن بالنظر إلى أن ML جديد جدًا ، فهذا ليس مفاجئًا.
مع ازدهار التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، من المرجح أن يبدأ المزيد من الشركات في استخدامه.
إحصائيات مساعدي الصوت
13. استخدام المساعدة الصوتية عند زيادة بنسبة 5٪ للاستخدامات المتعددة على مدى ستة أشهر.
قبل بضع سنوات فقط ، لم يفكر الناس كثيرًا في المساعدة الصوتية ، ولم يستخدموها كثيرًا. أكثر ما تم استخدامه كان مرة واحدة في اليوم.
الآن ، قالت مجموعة من المشاركين في الاستطلاع إنهم بدأوا في استخدامه في كثير من الأحيان بزيادة قدرها 5٪ على مدى ستة أشهر.
على عكس الاعتماد على الأساليب التقليدية للتفاعل مع المنتجات ، يجب أن تستخدم المنظمات المختلفة المزيد من المساعدين الصوتيين.
يجب أن تستخدم الشركات التعلم الآلي الذي يتعلم سلوكيات العملاء بمرور الوقت وسيقدم خدمات مخصصة.
14. ما يقرب من 50٪ من الناس في جميع أنحاء العالم يستخدمون المساعد الصوتي.
يبدو أن استخدام المساعدين الصوتيين ينمو بسرعة في المنازل في جميع أنحاء العالم. نظرًا لأن هذه التقنية أصبحت أكثر تعقيدًا واستمرار السوق في التطور والنمو ، يستخدمها حاليًا حوالي نصف سكان العالم.
يعتبر استخدام الأوامر الصوتية لإصدار الأوامر وإطفاء الأنوار والأجهزة وتشغيلها والمهام الأخرى أمرًا مريحًا ومفيدًا. يُنظر إليه على أنه تقنية تعزز الإنتاجية في مكان العمل على واجهة المنزل.
15. تسبب جائحة كوفيد في جميع أنحاء العالم في ارتفاع بنسبة 7٪ في استخدام الذكاء الاصطناعي.
أثناء الوباء ، يبدو أن استخدام الذكاء الاصطناعي ارتفع بنسبة 7٪. هذه البيانات ضرورية للمؤسسات التي تفكر في تطبيق التعلم الآلي على مساعدي الصوت.
إحصاءات تعلم الآلة العامة
16. يوجد ما يقرب من نصف الوظائف البالغ عددها 100000 وظيفة التي تتطلب التعلم الآلي في أمريكا.
من المفيد حرفيًا معرفة التعلم الآلي مع وجود ما يقرب من 100000 وظيفة في جميع أنحاء العالم تتطلب ذلك. يمكن العثور على هذه الوظائف على LinkedIn.
تم العثور على ما يقرب من نصف الوظائف في أمريكا.
هذا يثبت فقط أن المعرفة في هذا السوق تؤتي ثمارها لأولئك الذين لديهم المهارات والتعليم المناسبين. يمكن أن تساعدك هذه المعلومات أيضًا في تحديد ما تريد القيام به كمهنة.
17. قال 62٪ من المشاركين في الاستطلاع إنهم سيرسلون بيانات الاستخدام الخاصة بهم إلى منصة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحسين تجربة العملاء.
على الرغم من وجود العديد من الأشخاص الذين لا يزالون يقدسون خصوصيتهم ، فقد وجدت إحصائياتنا أن أكثر من نصف مستخدمي التكنولوجيا ليس لديهم مشكلة في مشاركة استخدام البيانات الخاصة بهم مع تقنية الذكاء الاصطناعي. ربما يشعرون أنه إذا كان ذلك من أجل تحسين حياتهم ، فلا بأس.
18. تمتع الأشخاص الذين اعتمدوا التعلم الآلي الأوائل بتحسن بنسبة 47٪ في مبيعاتهم وتسويقهم.
الشركات التي تتبنى التكنولوجيا قبل الآخرين تقود الطريق ولها تأثير إيجابي على كيفية عمل الشركات.
يُظهر تطبيق التعلم الآلي في جهود المبيعات والتسويق للشركة تحسنًا بنسبة 47٪ وفقًا لأولئك الذين شملهم الاستطلاع. كما تمتعت هذه الشركات بكفاءة أعلى في الخدمات والمنتجات.
أسئلة وأجوبة
ما هو التعلم الآلي؟
قمنا بتعريف التعلم الآلي بإيجاز في بداية هذه المقالة ، لكننا نريد الآن مشاركة المزيد مع قرائنا.
في الأساس ، يعد التعلم الآلي تقنية تتحسن عند استخدامها.
يمكنهم تحسين الأداء مع توفير الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات ، والخوارزميات المعقدة ، وقوة الحوسبة.
تساعد هذه التقنية الأنظمة التي يتم استخدامها عليها في التعرف على الأنماط ، مما يساعد على تحسين الأداء ويمكنه إضافة المعلومات أو إزالتها دون الحاجة إلى مزيد من البرمجة.
ينمو سوق ML ويتطور ويتحسن باستمرار.
تُستخدم طرق التعلم الآلي بشكل مثالي في العديد من التطبيقات مثل الهندسة والترجمة الآلية والبحث العلمي وتطبيقات الأعمال واستخراج البيانات وما إلى ذلك.
يُعتقد أن الطلب في مجال العمل هذا من المقرر أن يشهد نموًا هائلاً في السنوات القادمة.
ما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
يتسم التعلم الآلي بالمرونة ، في حين أن الذكاء الاصطناعي قابل للتكيف.
يعتبر الذكاء الاصطناعي نوعًا مضاعفًا من التكنولوجيا ومن المتوقع أيضًا أن يكون القفزة الكبيرة التالية في التقدم التكنولوجي.
في بعض النواحي ، يعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي لأنه يسمح للآلة بالتعلم لتكون أفضل في مهام محددة.
كيف يتحسن نموذج التعلم الآلي؟
علم البيانات هو أحد الأساليب التي تجعل التعلم الآلي شيئًا.
يعد علم البيانات أيضًا أولوية هذه الأيام نظرًا لإمكانية أن يكون مفيدًا في مختلف جوانب الحياة والأعمال.
من أجل إجراء تحسينات وتحسينات في خوارزميات تعلم الآلة ، تتطلب النماذج المستخدمة في علم البيانات الوصول إلى جميع البيانات لإجراء تنبؤات دقيقة.
غالبًا ما تكون هذه النماذج دقيقة نسبيًا في تنبؤاتها حتى عندما تحصل على معلومات غير ذات صلة بما تم استخدامه لتدريبها.
عادةً ما يتم تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام حالات من بيانات الإدخال والمخرجات المترابطة المناسبة لتحقيق ذلك.
هذا النموذج قادر على تدقيق الاختلافات بين القيم المتوقعة وما كان متوقعًا حيث يتم تعديله وفقًا لذلك ، بحيث يمكن أن تخرج التنبؤات بدقة أكبر في المرة القادمة.
خوارزميات التعلم الآلي
عملية خوارزمية التعلم الآلي هي صفقة خطوة بخطوة تستخدم بيانات الإدخال للتوصل إلى تنبؤات.
تساعد هذه الخوارزميات في التسهيل من خلال تخفيف بعض الأعباء عن الموظفين والشركة.
علم الكمبيوتر هو ما يساعد خوارزميات ML على التحسين من خلال تقديم المزيد من قوة الحوسبة والوصول إلى مجموعات بيانات أكبر.
تقوم هذه النماذج بتقييم الدهون الإحصائية للعثور على الأنماط واستقراء البيانات والأنماط في حالة جديدة عند تلقي البيانات.
• أساليب إحصائية
تُستخدم الأساليب الإحصائية في أنظمة التعلم الآلي لمساعدتها على فهم علاقات البيانات المعقدة.
لكي تعمل أنظمة التعلم الآلي ، يجب عليهم استخلاص افتراضات من البيانات لعمل تنبؤات أكثر دقة لسيناريوهات العالم الحقيقي.
يمكن أن تشمل أمثلة الأساليب الإحصائية تحليل بايزي ، والتجميع ، وتحليل الانحدار الخطي. هذه هي الطريقة التي يكون بها النموذج قادرًا على فهم كيفية تصنيف العناصر المختلفة.
تعتبر النماذج الإحصائية حاسمة في تعلم الآلة حيث تأخذ الطريقة أمثلة مسبقة للتنبؤ بما سيحدث بعد ذلك.
• تحليل البيانات استكشافية
يشارك التدريب والاختبار في إنشاء نماذج تنبؤية من عينات متعددة في التعلم الآلي.
في البداية ، تنظر العملية في البيانات ثم تضع افتراضات قابلة للتطبيق حول طبيعة البيانات المذكورة.
يعد تحليل البيانات الاستكشافية أحد أنواع التحليل هذه. يبحث في توزيع الميزات الموجودة في مجموعة البيانات.
لن يمنحك تحليل البيانات هذا معلومات مؤكدة حول ما يمكن توقعه ، ولكنه يساعد في عمل استنتاجات حول النموذج التي يمكن أن تكون أكثر فاعلية في التنبؤ بالمخرجات المناسبة.
جميع نماذج التعلم الآلي مطلوبة للخضوع لعملية تحليل البيانات الاستكشافية سواء كانت هناك حاجة للتنبؤات للتعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف.
ما أهمية التعلم الآلي في هذا المسار الوظيفي؟
تعتبر الخلفية في النمذجة الإحصائية مفيدة للمضي قدمًا في هذا المجال الوظيفي.
هذا أحد الأسباب التي تجعل من المهم للباحثين عن عمل فهم هذه التكنولوجيا.
تعد مهارات وظيفة التعلم الآلي واحدة من أفضل الاستثمارات التي تقوم بها في تعليمك إذا كنت مهتمًا بهذا المسار الوظيفي.
يتحول التركيز على الوظائف التقليدية الآن من المهام المتكررة إلى المهام الأكثر تعقيدًا ، لذا ستكون مجموعة المهارات هذه ذات قيمة بالنسبة لك.
قد تحتاج إلى شهادة جامعية للدخول في هذا المجال الوظيفي. يمكنك البدء بالحصول على درجة البكالوريوس في علوم البيانات.
هناك الكثير من الإمكانات والفرص في هذه الوظيفة.
ما هو تأثير البيانات الضخمة على ML؟
لا يمكن الحديث عن التعلم الآلي دون طرح موضوع البيانات الضخمة وكيف تؤثر على هذه الصناعة.
يعد التعلم الآلي أحد أكبر الفرص في مجال البيانات الضخمة ، وهو أمر مهم نظرًا لأنه من المتوقع أن يصل حجم البيانات التي تم إنشاؤها إلى أكثر من 180 زيتابايت بحلول عام 2025.
نظرًا لأنه من المقرر أن يزداد حجم البيانات التي سيتم إنشاؤها ، فإن هذه المهنة تحمل المزيد من الفرص.
يمكن لأشياء مثل التحقق المتبادل وأشجار القرار والتعلم المعزز أن تستفيد جميعها من إمكانية الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة.
يعد Overfitting مفهومًا آخر يجعل الأمور أفضل في هذه الساحة.
هذا مفهوم يعد جزءًا من علم البيانات ، ويتم استخدامه كمصنف عند قياس معدلات الخطأ وتقدم التعلم الآلي.
تقدم هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حاليًا شهادات في علوم البيانات يمكنك الاطلاع عليها.
المزيد من عوامل التعلم الآلي التي يجب مراعاتها
يتم استخدام تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف والتعلم الإحصائي من قبل الإحصائيين للمساعدة في الانحدار اللوجستي جنبًا إلى جنب مع أوضاع التنبؤ الأخرى.
كانت عناصر ML مفيدة للشركات من خلال تقليل عبء الموظفين الذين أصبحوا الآن قادرين على أداء مهام أكثر تعقيدًا في الأعمال التجارية.
يمكن أن تساعد العديد من الأدوات في تصور الخوارزميات لعرض ما وراء الكواليس.
في قطاع التعليم ، يتعلم الخريجون الذين يدرسون تطبيقات التعلم الآلي مع التركيز على الإحصائيات أيضًا استخراج البيانات ، والقياسات الرئيسية التي تحدد النجاح في النماذج التنبؤية ، والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
لذلك ، من المحتمل أن يؤثر التعلم الآلي على صناعات مثل رؤية الكمبيوتر ، والتمويل ، وتسويق الرعاية الصحية ، والروبوتات ، وأبحاث التسويق ، وغيرها.
خاتمة
تهدف هذه الإحصائيات التي جمعناها لقرائنا إلى مساعدتكم جميعًا على فهم أفضل لما هو التعلم الآلي وكيف يؤثر على حياتنا.
في الأساس ، يركز تعلم الآلة على تمكين الناس من استخدامه لعمل تنبؤات ذكية بناءً على مدخلات البيانات المقدمة.
من خلال استخدام أنواع مختلفة من التحليلات ، تساعد نماذج ML الشركات على فهم عملائها وبناء العلاقات واتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بالعمل.
من ناحية أخرى ، يمكنك أيضًا استخدام هذه النماذج نفسها في حياتك الشخصية لمجموعة متنوعة من الأشياء. هذه النماذج مفيدة لما يلي:
- اتخاذ قرارات بشأن كيفية قضاء وقت الفراغ.
- نصائح لتنمية الثروة باستخدام دروس مخصصة مصممة مع وضع مهاراتك في الاعتبار.
- اكتساب فهم أفضل للياقتك وصحتك.
- الحصول على توصيات لمشاهدة مسلسلات Netflix التالية.
لذلك ، يجب أن تكون قادرًا على رؤية أن الخيارات لا حدود لها ، مما يؤدي إلى مستقبل رائع.
يجب أن تكون إحصاءات التعلم الآلي هذه لعام 2023 مفيدة لأسباب شخصية وأغراض تجارية وحتى لاختيار مسار وظيفي.
يمكنك استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي في حياتك الشخصية لاتخاذ القرارات أو للحصول على نصائح أو توصيات بشأن أشياء مختلفة.
بالنسبة للأعمال ، يمكنك التواصل بشكل أفضل مع عملائك من خلال اكتساب فهم أعمق لاحتياجاتهم ورغباتهم فيما يتعلق بالعروض المحددة للأعمال.
إذا كنت تبحث عن وظيفة في مجال التكنولوجيا ، فإن مهارات التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع درجة علمية في علوم البيانات و / أو شهادة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أو هارفارد يمكن أن تمنحك ميزة في هذه الصناعة الرائدة.
