Машинное обучение часто неправильно понимают как «волшебную» технологию, которую можно применять где угодно, чтобы улучшить что угодно. Однако аэрокосмическая отрасль, как отрасль с интенсивным использованием данных, может использовать преимущества машинного обучения во многих отношениях. Чтобы назвать некоторые из них, повышенная скорость и точность в проектировании, производстве и обслуживании.
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет системам учиться на данных, распознавать закономерности и принимать решения более эффективно, чем люди. На базовом повседневном уровне потоковые сервисы знают, что пользователи хотят видеть дальше и как почтовые системы фильтруют спам.
Давайте облегчим ненужное бремя машинного обучения
Так как же это применимо к аэрокосмической отрасли? У нас большое количество опытных и высококвалифицированных рабочих. Например, по сравнению с автомобильной промышленностью, многие процессы в аэрокосмической отрасли выполняются вручную, а не автоматически. Мы считаем, что машинное обучение может это изменить.
Чтобы было ясно, это не означает замену людей машинами. Наша цель — применять модели машинного обучения, которые позволяют компьютерам выполнять некоторые повторяющиеся и трудоемкие задачи, высвобождая время человека для более значимого участия в других областях.
Ознакомьтесь с тремя приведенными ниже примерами, чтобы увидеть, как машинное обучение можетулучшить продажи, доходы и обслуживание.
Машинное обучение в продажах:
Машинное обучение используется в аэрокосмической отрасли для увеличения продаж продуктов питания, компании используют машинное обучение, чтобы понять, в какое время и где люди покупали еду, утром или вечером. Анализ потребления показал, что люди раньше покупали кофе или завтраков на ранних рейсах больше, по сравнению с вечерними рейсами продаж меньше во второй половине дня. Анализ данных помог авиакомпаниям сократить количество лишней еды, а также сократить потери еды во время полета.
Машинное обучение в сервисе:
Проектирование салона самолета — сложная задача с множеством переменных и источников данных, на выполнение которой могут уйти недели. Но что, если бы вы могли установить свой стиль одним нажатием кнопки? Используйте возможности машинного обучения для автоматической оценки технических возможностей и сопоставления чертежей, спецификаций и цен, чтобы ускорить процесс. Я разрабатываю решение для генерации.
Он фокусируется на подмножестве машинного обучения, называемого глубоким обучением. Машинное обучение обрабатывает структурированные данные, такие как числа и категории, а глубокое обучение может обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст, изображения и видео. Вместо обучения людей глубокое обучение определяет соответствующие характеристики обучаемой модели. Возвращаясь к повседневным аналогиям, их глубокое обучение приводит в действие голосовых виртуальных помощников в вашем доме или позволяет самостоятельно управлять беспилотными автомобилями (или самолетами).
Машинное обучение для увеличения дохода:
С помощью машинного обучения авиакомпании использовали технику сопряжения и увидели, из какой пары городов больше пассажиров, поэтому они начали уделять больше внимания этим людям, а предоставление предложений этим местным жителям помогло им увеличить количество рейсов. Они также проанализировали данные о времени в году и о том, в какое время происходит увеличение количества бронирований, что также помогло им увеличить персонал и услуги и помогло им увеличить свои доходы, а также уменьшить их дефицит.
