Uczenie maszynowe z angielskiego machine learning to rodzaj automatycznego uczenia się programu/maszyny na podstawie zbieranych informacji i bodźców. ML (skrót machine learning) należy do obszaru sztucznej inteligencji i obejmuje algorytmy, które budują model matematyczny na podstawie zebranych danych (zbiór uczący), na tej podstawie tworzy się prognozę dalszych zachowań i podejmowania decyzji bez dalszej akcji ze strony człowieka.
Bardzo rozbudowane systemy machine learning algorytmów samouczących rozwija np. Gogole do prezentowania wyników wyszukiwania w swojej wyszukiwarce. Czynniki, które bierz epod uwagę obejmuję takie elementy jak: treści na stronie, użyteczność serwisów, konkurencja, historia działań, linki prowadzące do strony www, a nawet wiek domeny i renoma autorów publikacji na blogach.
Innym przykładem uczenia maszynowego jest branża marketingowa i marketing automation w sklepach internetowych. Systemy marketing automation, czyli automatyzacji działań marketingowych uczą się zachowania klientów i na tej podstawie wyświetlają im dopasowane informacje i wchodzą z klientem w szczegółowo zaplanowaną interakcję. Tak więc dzięki marketing automation mężczyzna zostaje skierowany do działu męskiego (dzięki historii z ciasteczek przeglądarki komputerowej), a jak chcę opuścić stronę bez zakupu to zostanie wyświetlony baner pop up, w którym zostanie zachęcony do pozostania na stronie (np. dodatkowa promocja). Komunikacja mailowa po zakupie i w trakcie wysyłania towaru, newslettery, czat boty – to wszystko elementy machine learning w automatyzacji marketingu.
Jakie zastosowanie praktyczne ma machine learning w e-commerce.
Przykładów użycia uczenia maszynowego w sieci jest bardzo dużo.
– automatyczne tłumaczenia,
– automatyczne rozpoznawanie mowy,
– zbieranie i analiza danych do celów sprzedażowych,
– marketing automation,
– sztuczna inteligencja w kontaktach z klientem – chat boty, zautomatyzowane call center,
