Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Машинное обучение
Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.
Примеры использования машинного обучения в бизнесе:
Чат-боты, которые консультируют пользователей
Машинное обучение помогает развивать базу знаний чат-бота, и через 6-12 месяцев виртуальный консультант может ответить практически на все вопросы.
Персонализация и улучшение клиентского сервиса
Машинное обучение повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов. Например, предлагает персональную подборку товаров исходя из последних покупок.
Проверка резюме и документации
Машинное обучение позволяет создать профиль идеального кандидата, упростить процесс найма, ускорить анализ резюме. В итоге уменьшается объем рутины у HR-специалистов.
Машинное обучение
Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.
Примеры использования машинного обучения в бизнесе:
Чат-боты, которые консультируют пользователей
Машинное обучение помогает развивать базу знаний чат-бота, и через 6-12 месяцев виртуальный консультант может ответить практически на все вопросы.
Персонализация и улучшение клиентского сервиса
Машинное обучение повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов. Например, предлагает персональную подборку товаров исходя из последних покупок.
Проверка резюме и документации
Машинное обучение позволяет создать профиль идеального кандидата, упростить процесс найма, ускорить анализ резюме. В итоге уменьшается объем рутины у HR-специалистов.
