Представьте риэлтора с многолетним опытом покупки и продажи недвижимости. Он умеет определять стоимость квартиры почти мгновенно. Складывает в уме определенные параметры: инфраструктуру района, количество комнат, этаж, состояние подъезда и квартиры и т. д. И в памяти тут же всплывают подобные квартиры и цены, за которые они были проданы. Машинное обучение — это весь многолетний опыт риэлтора, переданный программе, чтобы она тоже могла мгновенно определять стоимость квартиры. Для этого используют обучающие алгоритмы. С помощью обучающих алгоритмов можно научить программы делать что угодно: 1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса. 2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни. 3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. 4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. 5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.