۵ روش که یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند برای تصمیم‌گیری استفاده شود را فهرست کنید.
۱. تحلیل پیش‌بینی: یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند با داده‌های تاریخی آموزش ببیند تا الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی درباره نتایج آینده انجام دهد. به عنوان مثال، می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضا برای یک محصول یا خدمت خاص برای کمک به مدیریت موجودی و تصمیم‌گیری استفاده شود.

۲. تشخیص تقلب: یادگیری ماشین همچنین می‌تواند برای تشخیص رفتارهای متقلبانه با شناسایی الگوها یا ناهنجاری‌های غیرمعمول در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده شود. این می‌تواند با پرچم‌گذاری و جلوگیری از تراکنش‌های احتمالاً متقلبانه به تصمیم‌گیری کمک کند.

۳. ارزیابی ریسک: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای ارزیابی و پیش‌بینی سطوح ریسک بر اساس عوامل مختلف مانند امتیاز اعتباری، سابقه پزشکی و اطلاعات جمعیت‌شناختی استفاده شوند. این می‌تواند به تصمیم‌گیری مربوط به بیمه، وام‌ها و سایر محصولات مالی کمک کند.

۴. بخش‌بندی و شخصی‌سازی مشتری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و مشتریان را بر اساس رفتار، ترجیحات و نیازهایشان به گروه‌های مختلف تقسیم کنند. این می‌تواند به تصمیم‌گیری مربوط به استراتژی‌های بازاریابی و فروش و همچنین تماس و توصیه‌های شخصی‌سازی شده کمک کند.

۵. بهینه‌سازی تصمیم: یادگیری ماشین می‌تواند در مسائل بهینه‌سازی استفاده شود، جایی که هدف به حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن یک تابع هدف خاص مانند هزینه یا درآمد است. با تجزیه و تحلیل سناریوها و نتایج مختلف، یادگیری ماشین می‌تواند در یافتن راه حل بهینه و اتخاذ کارآمدترین تصمیمات کمک کند.