Djupinlärning

Detaljhandel

I detaljhandelsbranschen är det viktigt att ligga steget före kundernas förväntningar. Djupinlärning gör det möjligt. Genom att använda kunddata, tillsammans med röstigenkänning och språkbehandling, kan återförsäljare förutse kundernas preferenser och behov, vilket innebär att de kan minska onödig lagerhållning. De kan även hjälpa till att hitta en produkt av bästa kvalitet till det lägsta priset. I slutändan hjälper det återförsäljare att tillgodose sina kunders behov, samtidigt som både återförsäljaren och kunderna sparar tid och pengar.

Bank

Djupinlärning gör det möjligt för banker att identifiera mönster i ostrukturerad data och förbättra beslutsfattandet i hela företaget. I riskhantering hjälper djupinlärning banker att efterforska flera källor för att med större säkerhet kunna sätta passande kreditgränser. Helt utan att kompromissa rättvisa. Djupinlärning spelar också en viktig roll i att upptäcka och förebygga bedrägeri och finansiella brott. Ett exempel är att granska övervakningsvideor i realtid, för att kunna identifiera misstänkt aktivitet på bankkontor eller vid bankomater och förhindra kontobedrägeri om röstens biometriska profil inte överensstämmer med den riktiga kunden. När det kommer till att leverera en förbättrad användarupplevelse kan djupinlärningens förmåga hjälpa till med sentimentsanalys, så att problem som rapporteras in via sociala medier snabbt kan identifieras och lösas.

Tillverkning

Tillverkning använder djupinlärning och andra AI-tekniker för att förbättra industrins generella kvalitet. En av de största kostnaderna i den här industrin är underhållning av utrustning, och djupinlärning är en bidragande faktor till att minska eller undvika driftstopp för viktiga resurser och utrustningar. Djupinlärning och alternativ såsom datorseende upptäcker kvalitetsproblem med hjälp av objektigenkänning, processövervakning och upptäckt av avvikelser.Tillverkningsindustrin kan spara in pengar på avstyrda oplanerade driftstopp, bättre utformade produkter, förbättrad effektivitet, produktkvalitet och anställdas säkerhet.

Sjukvård

Djupinlärning gynnar sjukvården genom att försäkra bättre patientvård och en effektivare verksamhet. Med djupinlärning kan vårdpersonal analysera data snabbare och mer exakt. Elektroniska patientjournaler kan skapas snabbare och med färre misstag med hjälp av taligenkänning med språkbehandlingsverktyg. Neuronnät, i samspel med bildigenkänning, analyserar medicinska bilder istället för att bara läsa av dem, vilket hjälper vårdpersonal att upptäcka tumörer och vilket stadie de är i.

Transport och logistik

Djupinlärning kan hjälpa transport- och logistikbranschen att öka produktivitet och effektivisera verksamhetsplanering. Genom att använda prediktiv programvara kan branschen ligga steget före potentiella avbrott och hålla sig uppdaterade på inplanerade lastbilsreparationer för att minska verksamhetskostnaderna. Vid sidan av prediktiv underhållning kan djupinlärning och AI spåra fordon i realtid, vilket gör det möjligt för transportföretag att lokalisera och övervaka farten på sina flottor i realtid. Allt det här är möjligt tack vare djupinlärningens precision och snabbhet.

Offentlig sektor

Statliga myndigheter kan använda djupinlärning för att förbättra upptäckten av bedrägerier genom att använda handstilsanalys och förbättra mark- och vattenförvaltning genom att använda bildigenkänning. Djupinlärning kan också bidra till en bättre förståelse av invånarnas preferenser genom att fånga mening med hjälp av naturlig språkförståelse. Ett annat exempel är att minska utgifter på infrastruktur genom att använda prediktiva underhållsmöjligheter. I sin helhet möjliggör djupinlärning för den offentliga sektorn att lösa problem som tidigare varit för avancerade att ta sig an.

Samhällsservice

Djupinlärning hjälper till att få ut mer värde från de många sorters data som finns hos ett callcenter. Andra sätt som djupinlärning kan främja samhällsfunktioner är bland annat genom att rekommendera specifika korrigeringsåtgärder för underhåll av produktion och utrustning, skötsel av vegetation och oräkneligt många prognosfunktioner (från försäljningsprognoser och prognoser för nettobelastning till belastningsprognoser med mera). Djupinlärning kommer att vara en central del av samhällsservicen i framtiden.