Amazon EC2 Inf1 インスタンス

機械学習は、パーソナライズされた製品やコンテンツの推奨事項、カスタマイズされた検索結果、ターゲットを絞ったマーケティングプロモーションに力を注いで、カスタマーエンゲージメントを向上させるために、ますます導入されるようになっています。

今日の企業は、製品の需要、リソースのニーズ、あるいは財務業績といった将来のビジネス成果を正確に予測するために、簡単なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにいたるまで、あらゆるツールを活用しています。これらのツールは一連の時系列データを確かめることで予測を立てますが、こうしたデータは時系列データと呼ばれます。企業はますます機械学習を利用し、時系列データを他の変数と結びつけて、予測を立てるようになっています。

今日、機械学習は物体、人物、テキスト、場面、活動を識別するため、また、画像や動画に含まれている不適切なコンテンツを検出するために用いられています。加えて、画像や動画の人物分析と認識は、顔を検出、分析、比較して、多岐にわたるユーザー検証、人数計数、公共安全のユースケースに使えます。

機械学習は、膨大な数のテキスト内の特定の関心項目 (アナリストレポートで会社名を見つけるなど) を正確に特定することに特に優れており、言語の中に隠された感情 (マイナスのレビューやカスタマーサービスエージェントと顧客の積極的なのやりとりの特定) をほぼ無限の規模で学習することができます。

機械学習は、実質的にどのような種類のドキュメントでも即座に読み取ってテキストやデータを正確に抽出するために使用できます。人手による労力やカスタムコードは必要ありません。ドキュメントのワークフローを迅速に自動化でき、何百万ページものドキュメントも数時間で処理できます。

企業は機械学習を使用して、文章をリアルな音声に変換できます。テキスト読み上げができるアプリケーションを作成できるため、まったく新しいタイプの音声対応製品を構築できます。テキスト読み上げ (TTS) サービスは、高度な深層学習技術を使用して、人間の声のような音声を合成します。

AI はコールセンターにおけるカスタマーエクスペリエンスの改善に重要な役割を果たしており、その 1 つにインテリジェントな自然言語を操るバーチャルアシスタントである Chatbot によるコミュニケーションがあります。この Chatbot は、人間の話し言葉を認識し、発信者が特定のフレーズで話さなくてもその意図を理解できます。発信者はパスワードの変更、アカウントの残高照会、予約などを行うのに、担当者と話す必要がありません。

企業は、機械学習ベースの翻訳を使用して、従来の統計的で規則に基づいた翻訳アルゴリズムよりも、正確で自然な翻訳を提供します。世界中の言語のユーザー向けにウェブサイトやアプリケーションなどのコンテンツをローカライズし、大量のテキストを効率的に簡単に翻訳できます。

機械学習は、カスタマーサポートへの通話の文字起こし、音声/動画コンテンツの字幕生成など、多くの主要アプリケーションで使用できます。機械学習では、すべての単語についてタイムスタンプが付加されるので、テキストを探すことでオリジナルソース音声の頭出しが簡単にできます。

機械学習を利用した不正検出は、不正行為の恐れがあるアクティビティを検知し、レビューのためにそのアクティビティにフラグを立てます。不正検出は典型的に、金融サービス業界において、金額、場所、当事者、時刻に基づいて取り引きにスコアを付けるモデルを使用し、正当な取り引きと不正な取り引きを分類するために用いられています。

医療における機械学習は、コストの削減だけでなく、転帰を改善することによって医師が患者をより迅速に治療できるようにすることを可能にします。病院は、従来の X 線、超音波、CT スキャンといったテクノロジーを改良しています。患者報告データ、センサーデータ、その他多数のソースを含むさまざまなデータセットをスキャンプロセスに組み込むことで、機械学習アルゴリズムは正常な結果と異常な結果の違いを認識できます。