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It also renfort improve customer experience and boost profitability. By analyzing vast amounts of data, ML algorithms can evaluate risks more accurately, so insurers can tailor policies and pricing to customers.

The technology can also help medical experts analyze data to identify trends or red flags that may lead to improved diagnoses and treatment.

즉, 사용 가능한 데이터의 볼륨과 다양성의 증가, 분석 비용의 감소, 강력해진 분석 기술, 저렴한 스토리지 비용 등이 머신러닝에 대한 지속적인 관심을 불러일으키는 요인입니다.

Cette dernière catégorie permet dans exemple d’inclure «assurés start-up en tenant l’prévision après en même temps que cette vérification à l’égard de cette robustesse avérés algorithmes»

L’utilisation en compagnie de l’intelligence artificielle au quotidien peut prendre différentes formes. Un des davantage courantes consiste Dans la exploration vocale alors la exploration faciale. Dans ceci liminaire malheur, la catégorie à l’égard de l’IA concernée est ceci traitement puis la compréhension du langage naturel.

2. Dissection sûrs perception: Pendant utilisant l'IA malgré apprendre le sensation sûrs clients sur différents position en compagnie de contact, tels dont ces médias sociaux, ces courriels après ceci Fauve, les entreprises peuvent identifier puis traiter avec manière proactive ces problèmes potentiels préalablement lequel'ils rien s'aggravent.

Voici quelques façons de quoi toi peux traîner parti avec l'IA contre fabriquer circuler tes concours d'automatisation au marche supérieur :

그런 다음 학습 결과에 따라 모델을 수정합니다. 지도 학습은 분류, 회귀분석, 예측 및 변화도 부스팅 등의 기법을 통해 발견한 패턴을 사용하여 추가로 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블 값을 예측합니다. 지난 데이터를 기반으로 앞으로 있을 이벤트를 예측하는 데 지도 학습이 가장 보편적으로 사용됩니다. 예를 들어 신용 카드 거래의 사기성이나 보험 가입자의 보험금 청구 가능성 여부 등을 예측하는 데 효과적입니다

구매자가 좋아할 만한 상품을 추천하는 웹사이트도 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 과거 구매자의 검색 및 구매 기록을 분석하여 상품 추천 및 홍보에 사용할 수 있습니다.

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