## Общие сценарии применения Машинного Обучения
Машинное обучение подходит для:
- Задач. для которых существующие решения требуют большого объема тонкой настройки или длинных списков правил — один алгоритм [[Машинное обучение|Машинного обучения]] часто способен упростить код и выполняться лучше, чем традиционный *детерминированный* подход.
- Сложных задач, для которых традиционный подход не дает пригодного решения — лучшие приёмы [[Машинное обучение|Машинного обучения]] вполне вероятно сумеют найти решение.
- Изменяющихся сред — система [[Машинное обучение|Машинного обучения]] способно адаптироваться к новым данным.
- Получения сведений о сложных задачах и крупных объёмах данных.
## Конкретные сценарии применения с указанием подразделов Машинног Обучения, используемых для их решения
- *Анализ изображений товаров на производственной линии для их автматической классификации*
	1. [[Машинное обучение. Классификация изображений|Классификация изображений]]. Обычно используются [[Машинное обучение. Свёрточные нейронные сети|свёрточные нейронные сети]].
- *Обнаружение опухолей при сканировании мозга*
	1. [[Машинное обучение. Семантическая сегментация|Семантическая сегментация]]. Обычно используются [[Машинное обучение. Свёрточные нейронные сети|свёрточные нейронные сети]].
- *Автоматическая классификация новых статей*
	1. [[Машинное обучение. Natural Language Processing|Обработка естественного языка]] и, в особенности, [[Машинное обучение. Классификация текста|классификация текста]]. Используются [[Машинное обучение. Рекуррентные нейронные сети|рекурентные нейронные сети]], [[Машинное обучение. Свёрточные нейронные сети|свёрточные нейронные сети]] или [[Машинное обучение. Transformers|трансформеры]].
- *Автоматическая пометка оскорбительных комментариев*
	1. [[Машинное обучение. Классификация текста|Классификация текста]]. Используются инструменты [[Машинное обучение. Natural Language Processing|обработки натурального языка]].
- *Автоматическое формирование резюме для длинных документов*
	1. (Ветвь [[Машинное обучение. Natural Language Processing|обработки естественного языка]]) [[Машинное обучение. Реферирование текста|Реферирование текста]].
- *Создание чатбота или личного секретаря*
	1. (Ветвь [[Машинное обучение. Natural Language Processing|обработки естественного языка]]) [[Машинное обучение. Natural Language Understanding|Понимание естественного языка]] и [[Машинное обучение. Natural Language Generation|Генерация естественного языка]]
- *Прогнозирование будущего дохода компании на основе множества показателей эффективности*
	1. Задача [[Машинное обучение. Регрессия|регрессии]]. Используются: [[Машинное обучение. Линейная регрессионная модель|Линейная регрессионная модель]], [[Машинное обучение. Полиномиальная регрессионная модель|Полиномиальная регрессионная модель]], [[Машинное обучение. Регрессия методом опорных векторов|Регрессия методом опорных векторов]], [[Машинное обучение. Регрессия на основе случайного дерева|Регрессия на основе случайного дерева]], [[Машинное обучение. Нейронная сеть|Искусственные нейронные сети]], [[Машинное обучение. Рекуррентные нейронные сети|Рекуррентные нейронные сети]], [[Машинное обучение. Свёрточные нейронные сети|Свёрточные нейронные сети]], [[Машинное обучение. Transformers|Transformer’ы]].
- *Добавление к приложению реагирования на голосовые команды*
	1. [[Машинное обучение. Распознавание речи|Распознавание речи]]. Используются [[Машинное обучение. Рекуррентные нейронные сети|Рекуррентные нейронные сети]], [[Машинное обучение. Свёрточные нейронные сети|Свёрточные нейронные сети]] или [[Машинное обучение. Transformers|Transformer’ы]].
- *Обнаружение мошенничества с кредитными картами*
	1. [[Машинное обучение. Обнаружение аномалий|Обнаружение аномалий]]
- *Сегментирование клиентов на основе их покупок, чтобы для каждого сегмента можно было спланировать отличающуюся маркетинговую стратегию*
	1. [[Машинное обучение. Кластеризация|Кластеризация]].
- *Представление сложного, многомерного набора данных на ясной диаграмме, отражающей суть*
	1. [[Python. Визуализация данных|Визуализация данных]]. Частно используется методики [[Машинное обучение. Понижение размерности|понижения размерности]].
- *Рекомендация товара, который может заинтересовать клиента, на основе прошлых покупок*
	1. [[Машинное обучение. рекомендательные системы|Рекомендательная система]]. Используются [[Машинное обучение. Нейронная сеть|искусственные нейронные сети]] .
- *Создание интеллектуального бота для игры*
	1. [[Машинное обучение. Обучение с подкреплением]].