آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

چه خطراتی کسب و کار آنلاین شما را تهدید می‌کند؟ آشنایی با ریسک‌های بیزینس آنلاین

چه خطراتی کسب و کار آنلاین شما را تهدید می‌کند؟ کسب و کار آنلاین مجموعه‌ای از ریسک‌های مختص به خود را دارد اما خوشبختانه اقداماتی وجود دارد که می‌توان برای جلوگیری از ریسک انجام داد.

1. خطرات کلیدی برای کسب و کار آنلاین و تجارت الکترونیک
2. سخن نهایی

آیا ایده محصول یا خدماتی در ذهن خود دارید؟ ممکن است به فکر راه‌اندازی کسب و کار آنلاین خود افتاده باشید. امروزه راه‌اندازی یک کسب و کار آنلاین آسان نیست و باید حتما با ریسک های بیزینس آنلاین آشنا شوید. البته ابزارهای آنلاین بی‌شماری برای ساخت یک وب‌سایت و پلتفرم‌های در دسترس برای فروش محصول وجود دارند.

خطرات کلیدی برای کسب و کار آنلاین و تجارت الکترونیک

هیچ کسب و کاری بدون ریسک نیست. کسب و کار آنلاین مجموعه‌ای از خطرات مختص به خود را دارد که شاید همتای فیزیکی‌اش فاقد آن‌ها باشد. همچنین، صاحبان مشاغل جدید ممکن است از همهٔ خطرات موجود آگاه نباشند و درنهایت ممکن است با یک مشکل حقوقی مشکوک روبرو شوند یا از نظر فنی دچار مشکل شوند. تهدیدات برای سود و اعتبار می‌تواند تأثیر ماندگاری داشته باشد اما خوشبختانه اقدامات عملی وجود دارد که می‌توانید برای جلوگیری یا کاهش خطر انجام دهید. در این مقاله بررسی می‌کنیم که چه خطراتی کسب و کار آنلاین شما را تهدید می‌کند و شما می‌توانید راه‌حل‌های ممکن را در مقابل آن‌ها انجام دهید.

خطرات امنیتی آنلاین

چه تهدیدات امنیتی آنلاین برای مشاغل تجارت الکترونیک وجود دارد؟ پاسخ‌های زیادی وجود دارد. در واقع خطرات امنیتی می‌تواند بخش قابل توجهی از ریسک مالی شما را در راه‌اندازی یک کسب و کار آنلاین تشکیل دهد. برای شروع، خطراتی از جانب هکرها وجود دارد که احتمالاً همه می‌دانند. هر هکر ممکن است مجموعه‌ای از طرح‌های شوم خود را در مورد کسب‌وکارهای اینترنتی داشته باشد، خواه به داده‌ها برای فروش دسترسی داشته باشند، اطلاعات پرداخت را سرقت بکنند، وب‌سایت شما را برای باج نگه بدارند از طریق نرم‌افزار مخرب “ransomware” یا بدافزار نصب کنند. نقض داده‌ها به تنهایی می‌تواند میلیون‌ها تومان ضرر به وجود آورد و البته که آسیب به اعتبار ممکن است غیرقابل اندازه‌گیری باشد. چگونه به مشتری توضیح می‌دهید که مثلاً چرا یک فرد اطلاعات کارت بانکی آن‌ها را در اختیار دارد؟

با پیشرفت تکنولوژی، هکرها نیز بیشتر پیچیده‌تر می‌شوند. در حالی که شما هرگز نمی‌توانید مطمئن باشید که به طور کامل از یک حادثه امنیتی جلوگیری می‌کنید، می‌توانید در مورد کاهش خطرات امنیتی اقداماتی را انجام دهید. به عنوان مثال شما می‌توانید:

سیاست امنیتی قوی که شامل داشتن رمز عبور قوی و محدود کردن نحوهٔ استفاده از سیستم‌ها و دستگاه‌های مرتبط به کار است، اجرا کنید.
اطمینان حاصل کنید که همه دستگاه‌ها با نرم‌افزار آنتی ویروس، فایروال و هر پروتکل امنیتی مناسب دیگری محافظت می‌شوند.
به اعضای تیم در مورد خطرات امنیتی، از جمله نحوه عملکرد تلاش‌های فیشینگ، آموزش دهید.
فقط اطلاعاتی از مشتری که واقعاً به آن نیاز دارید را ذخیره کنید. از ذخیره مواردی مانند جزییات پرداخت به صورت محلی جلوگیری کنید.
مطمئن شوید که سایت، از جمله نرم‌افزارها، شما مرتباً آپدیت می‌شوند.
از داده‌های سایت خود بک‌آپ (نسخه پشتیبان) تهیه کنید. (برای اطلاعات مهم و ضروری)

خواندن این مقاله به شما پیشنهاد می شود.

خطر Downtime وب سایت

فرض کنید فروشگاه آنلاین دارید و نزدیک عید است. شما زمان و تلاش زیادی را برای آماده‌سازی سایت خود برای فروش صرف کرده‌اید. شما برای بازاریابی هزینه کرده‌اید و تصاویر و بنرهای جالب جدیدی ساخته‌اید. سپس ناگهان سایت شما از کار می‌افتد! در یکی از شلوغ‌ترین روزهای فروش سال، اکنون نمی‌توانید فروش داشته باشید زیرا مشتریان نمی‌توانند به سایت شما دسترسی داشته باشند. برای بسیاری از صاحبان فروشگاه‌های آنلاین، این نوع سناریو یک فاجعه مطلق است و بخش قابل توجهی از درآمد سالانه آن‌ها را می‌گیرد.

چندین دلیل احتمالی برای downtime وب سایت وجود دارد. سرویس میزبانی شما ممکن است با یک نقض فنی مواجه شده باشد یا سروری که روی آن هاستینگ می‌کنید ممکن است نتواند از عهده افزایش ترافیک برآید و یا شاید نرم‌افزار متصل به وب‌سایت شما، مثلاً یک پلاگین، از کار بیافتد و وب‌سایت را با خود به پایین بکشاند.

در هر صورت، دان‌تایم یک خطر اساسی و واقعی برای فروشگاه‌های آنلاین است. به هر حال مدل کسب‌وکار شما برای فروش متکی بر یک وب‌سایت کارآمد است. گاهی اوقات دان‌تایم به دلیل شرایط خارج از محدودهٔ ناخوشایند است، اما کارهایی وجود دارند که می‌توانید برای کاهش یا حل این ریسک‌ها انجام دهید:

در مورد سرویس هاستینگی که استفاده می‌کنید، بسیار حساس باشید. به دنبال یک هاست قابل اعتماد با درصد uptime بسیار بالا و سیاست و خط مشی باشید که اجازه بارگذاری بیش از حد سرورها را نمی‌دهد. در صورت افزایش ترافیک، دوباره بررسی کنید که سایت شما فعال بماند.
وب‌سایت خود را همیشه آپدیت نگه دارید. اگر به‌روزرسانی‌ها انجام نشده باشند، بعضی مواقع ممکن است دان‌تایم اتفاق بیافتد.
از نظر مالی خودتان را برای مواردی که دان‌تایم غیرقابل اجتناب است، محافظت کنید. یک بیمه نامه سایبری می‌تواند به شما کمک کند تا اطمینان حاصل کنید که پایین آمدن سایت در این مواقع از لحاظ مالی آسیب چندانی وارد نمی‌کند.

وقفه‌های ترافیک وب‌سایت

دان‌تایم یکی از مسائلی است که ترافیک وب‌سایت را دچار وقفه می‌کند اما سایت‌های تجارت الکترونیک نیز در برابر تغییرات الگوریتم آسیب‌پذیر هستند که ممکن است منجر به ترافیک کمتر شود. به عنوان مثال، تغییرات الگوریتم گوگل منجر به جریمه شدن وب‌سایت‌ها و از دست دادن رتبه جستجوی خود در صورت عدم انطباق با الزامات جدید شده است. اگر یک دهه پیش از شیوه‌های متداول سئو پیروی می‌کردید، ممکن است درگیر پر کردن کلمات کلیدی شده باشید، جایی که صاحبان وب‌سایت‌ها سعی می‌کردند موتورهای جستجو را با بسته‌هایی از کلمات کلیدی بازی دهند. نتیجه این کار وب‌سایت‌هایی با کیفیت پایین شد که لزوماً هر آنچه مردم نیاز داشتند را ارائه نمی‌کرد، برای همین گوگل وارد عمل شد و پر کردن کلمات کلیدی را جریمه کرد. شما ممکن است هیچ کار ناخوشایندی به اندازه پر کردن کلمات کلیدی را انجام ندهید اما تغییر الگوریتم همچنان ممکن است بر رتبه شما تأثیر بگذارد. برای حفاظت از سایت کسب‌وکار آنلاین خود چه کاری می‌توانید انجام دهید؟

کلاه سفید بمانید. این به معنای اجتناب از هر گونه عمل بد و خلاف برای کسب رتبه برای سایت خود است.
با هر گونه ترند و تغییرات همراه باشید. بیشتر شرکت‌های نرم‌افزار معتبر، آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ آپدیت‌های منظمی را در مورد هر چیزی که مربوط به سئو می‌شوند ارائه می‌دهند.
وب‌سایت خود را تمیز و ساده نگه دارید.

خواندن این مقاله به شما پیشنهاد می شود.

نقض کپی‌رایت

هر موقع کار شخص دیگر را که توسط کپی‌رایت محافظت می‌شود را تکثیر کنید، مرتکب نقض قانون کپی‌رایت می‌شوید. با ابزارهای اینترنتی امروزی، دانلود و کپی‌کردن تقریباً هر چیزی که به صورت آنلاین پیدا می‌کنید آسان است. با این حال، اگر متن، تصاویر، کد، موسیقی، ویدیو و هر محتوای دیگری که متعلق به شرکت دیگری است را برای منافع شخصی مجدداً تکثیر کنید، ممکن است با پیگرد قانونی روبرو شوید. به دلیل حجم بسیار زیاد محتوایی که به راحتی موجود و در دسترس است، احتمال وقوع نقض کپی‌رایت به صورت آنلاین بسیار بیشتر است. در صورت راه‌اندازی یک کسب‌وکار آنلاین، باید به کارمندان خود توصیه کنید که از محتوایی که به صورت آنلاین پیدا می‌کنند، بدون داشتن مجوزهای مناسب استفاده نکنند، به خصوص اگر از یک شرکت دیگر باشد. قانون کپی‌رایت هزاره دیجیتال (DMCA) از تمام محتوای الکترونیکی موجود به صورت آنلاین محافظت می‌کند، بنابراین مطمئن شوید که دستورالعمل‌های ذکر شده را کاملاً درک کرده‌اید تا از هر گونه مجازات جلوگیری کنید.

نقض علامت تجاری

نقض علامت تجاری بسیار شبیه به نقض قانون کپی‌رایت است. با این حال، نقض علامت تجاری بیشتر مربوط به برندها است، مثل استفاده از لوگو، نام برند یا نام دامنه دیگران. هر زمان که از یک نام تجاری یا لوگو استفاده می‌کنید، نه تنها برای مشتریان شما گیج‌کننده است بلکه از لحاظ قانونی نیز می‌تواند مشکلاتی را برای شما ایجاد کند. وقتی تصمیم می‌گیرید که یک نام تجاری را ثبت کنید، باید مطمئن شوید که هیچ کسب‌وکار دیگری از آن اسم استفاده نمی‌کند. قبل از تکمیل مدارک لازم، می‌توانید بهتر است چک کنید تا ببینید شخص دیگری از این اسم یا علامت تجاری استفاده می‌کند یا نه یا بررسی کنید که لوگو یا نام مشابهی وجود نداشته که موجب سردرگمی شود.

کلاه‌برداری

یکی دیگر از خطرات مهم برای صاحبان مشاغل آنلاین، تهدید کلاهبردای یا فریب است. کلاه‌برداری اینترنتی برای یک فرد، آسان‌تر از نوع حضوری آن است چرا که در این حالت ناشناس‌تر است. بررسی اینکه آیا شماره کارت یا اطلاعات بانکی واقعاً متعلق به فردی است که اطلاعات را ارائه می‌دهد، در حالی که شما به طور فیزیکی نمی‌توانید آن‌ها را ببینید، بسیار دشوار است. کلاه‌برداری به ویژه برای فروشگاه‌های آنلاین به دلیل مبادله مکرر محصولات کالایی به جای خدمات رایج است. برای به حداقل رساندن خطر کلاه‌برداری، باید تمام تراکنش‌های حساب و اطلاعات حساب بانکی را از نزدیک زیر نظر داشته باشید، همچنین تمام پلتفرم‌های آنلاین و نرم‌افزار تراکنش‌های خود را به‌روز نگه دارید.

قوانین تجارت منصفانه

قوانین تجارت منصفانه به قیمت‌گذاری بازار، انحصار، تبعیض قیمت و حق تحریم رقبا یا تأمین‌کنندگان می‌پردازد. این قوانین ضمن حمایت از مصرف‌کنندگان، تجارت و رقابت عادلانه را ترویج می‌کنند. شرکت‌هایی که این قوانین را نقض می‌کنند، معمولاً رفتارهای گمراه‌کننده یا فریبنده‌ای انجام می‌دهند، جایی که آن‌ها ادعاهای شوکه‌کننده‌ای در مورد محصول یا خدمات خود دارند. اگر محصول یا خدماتی را به صورت آنلاین می‌فروشید، در قبال ادعاهایی که در مورد آن مطرح می‌کنید، مسئول هستید. اگر عمداً با اطلاعات نادرست مشتریان را گمراه می‌کنید، قطعاً با مشکلات قانونی زیادی روبرو می‌شوید. برای محافظت آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ از خود هم از نظر قانونی و هم از نظر اخلاقی، هر موقع که محتوای آنلاین را برای کسب‌وکار خود منتشر می‌کنید، باید مدرکی برای ادعای خود ارائه دهد یا به منبع معتبر دیگری ارجاع دهید. اعتماد همه چیز بین یک کسب‌وکار و مصرف‌کننده است. اگر اطلاعات قابل اعتمادی تولید نکنید، فقط به کسب‌وکار خود آسیب می‌زنید.

سخن نهایی

پس آشنایی با تمام خطراتی که کسب و کار آنلاین شما را تهدید می‌کنند، قدم بعدی یادگیری راه‌های مقابله با این ریسک‌هاست که ممکن است یک فعل کوچک تاثیر زیادی بر امنیت سایت شما داشته باشد.

کسب و کار آنلاین شما با چه ریسک‌های دیگری روبرو شده است؟ در بخش کامنت‌ها بنویسید.

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

این روزها در بیشتر فضاهایی که به آن ورود می کنیم، درباره ارزهای دیجیتالی یا رمزارزها مواردی را می شنویم. حتی ممکن است بسیاری از ما درباره مزایای این حوزه مطالبی را شنیده باشیم و تمایل داشته باشیم وارد این حیطه فعالیت شویم، اما ندانیم که ارزهای دیجیتالی دقیقا چه هستند و با مبانی و سازوکار آن ها آشنا نباشیم. آنچه که لازم است به طور کلی درباره این حوزه بدانیم این است که ارزهای دیجیتالی مانند ارزهای رایج هر کشور، درواقع پولی دیجیتالی هستند که بدون پشتوانه و نظارت هیچ بانک، فرد، دولت یا سازمانی بین مردم در حال چرخش بوده و اکثر آن ها از فناوری بلاک چین تبعیت می کنند. در این مقاله سعی داریم مفاهیم و تعاریف مربوط به مبانی ارزهای دیجیتال و رمزارز را شرح دهیم تا به شناختی مقدماتی درباره این حوزه دست یابید.

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

ارزهای دیجیتال و رمزارزها، به سرعت وارد زندگی انسان ها شدند و خود را بخشی از تکنولوژی رو به رشد و سریعِ روزگار فعلی ساختند. هریک از ما در هر گوشه از دنیای کسب وکارها که فعال باشیم، کم یا زیاد درباره این ارزهای دیجیتال یا رمزارزها، گفته هایی را شنیده ایم. در این مقاله سعی بر آن است که هر فردی با هر میزان دانشی که نسبت به این حوزه دارد، بتواند با یک مقاله جامع آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ و یکپارچه از مفاهیم و تعاریف مربوط به مبانی ارزهای دیجیتال و رمزارز مواجه شده و به یک آشنایی مقدماتی درباره این حوزه دست یابد.

ارز دیجیتال چیست؟

ارز دیجیتال، نوعی ارز مجازی است که در اینترنت و بدون نیاز به حضور، پشتیبانی یا نظارت بانک، سازمان یا شخصی حقیقی، مبادله می شود. نام آن در زبان بین المللی (Digital currency) است و بدون دخالت هرگونه واسطه ای، به صورت کاملا مستقل بین افراد در فضای مجازی خرید و فروش می شود. البته لازم است بدانید که ارز دیجیتال قابل تبدیل شدن به ارز رایج کشورها بوده و افراد می توانند معادل ارزش ریالی، دلاری یا سایر ارزهای رایج کشورهای دیگر، پول پرداخته کرده و مقداری از این ارزهای دیجیتال را که انواع گوناگونی نیز دارند، تهیه نمایند. تقریبا تمام ارزهای دیجیتالی بر اساس ساختار مبتنی بر فناوری بلاک چین برنامه ریزی شده و کار می کنند. (1)

اما اینکه بلاک چین چیست و یا انواع ارزهای دیجیتالی چه هستند را در ادامه مورد بررسی قرار می دهیم. در حال حاضر بدنیست نگاهی به تاریخچه پیدایش ارزهای دیجیتال بیندازیم تا ببینیم از کجا، توسط چه شخص یا اشخاصی و برای چه هدف یا اهدافی پدیدار شده اند.

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

تاریخچه پیدایش ارز دیجیتال در جهان

اواخر دهه 90، شرکتی تحت عنوان دیجی کش (Digi Cash) وجود داشت که توسط شخصی به نام دیوید چاوم تاسیس شده بود. آنچه توسط دیجی کش انجام می شد به عبارتی فراهم کردن بستری آماده برای بانک ها جهت نقل و انتقال ارزش های دیجیتالی بود. در پی پدیدار شدن این نوع سیستم تبادل دیجیتالی ارزش، یکی دیگر از آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ ارزهای دیجیتالی در سال 2006 خلق شد که ارز رزرو آزادی (Liberty Reserve) نام داشت.

به این ترتیب در آن سال و مدتی بعد از آن، مردم ارزهای رایج کشور یعنی دلار و یورو را به رزرو آزادی تبدیل کرده و در بستر فراهم شده، با کارمزدی حدود 1% بین یکدیگر مبادله می کردند. البته مدتی بعد دولت آمریکا به دلیل مشهور شدن این دو بستر به پولشویی، هردوی آن ها را تعطیل کرد. اما این امر سبب از یاد رفتن این نوع مبادله در ذهن مردم نشد و به این ترتیب در سال 2009، معروف ترین و رایج ترین ارز دیجیتال یعنی بیت کوین پدیدار شد. (2) و (3)

هدف از پیدایش ارز دیجیتال چه بود؟

از بین رفتن واسطه در نقل و انتقالات مالی یکی از اصلی ترین اهداف پیدایش ارز دیجیتالی بود. همانطور که گفتیم ارزهای دیجیتال انواع مختلفی دارند. اما ویژگی بارز میان تمام آن‎ها، تعلق نداشتنشان به فرد حقیقی یا حقوقی یا یک سازمان و بانک خاص است.

در واقع ارزهای دیجیتال مانند ارزهای فیزیکی رایج در هر کشور، برای خرید کالا و خدمات مورد استفاده قرار می گیرند با این تفاوت که ارزش و اعتبار حاصل از تولید یا جابه جایی آن ها متعلق به هیچکس نیست و همه در استفاده از آن یکسان هستند. گاهی ممکن است نوعی ارز دیجیتال مخصوص یک شبکه اجتماعی یا یک نوع بازی آنلاین در سایتی مستقل وجود داشته باشد که با داشتن آن ارز، قادر هستیم فقط از آن بستر یا سایت مخصوص، محصول یا خدمتی را دریافت نماییم.

بلاک چین چیست؟

مفهوم کلی بلاک چین با توجه به نامگذاریش، درواقع به بلوک های اطلاعاتی اشاره دارد که به صورت زنجیروار به یکدیگر متصل شده اند. این بلوک های اطلاعاتی در واقع همان اطلاعات دیجیتالی و این زنجیره در واقع همان دیتابیس مربوط به آن است.

سه مشخصه کلی این بلوک های اطلاعاتی به شرح زیر هستند:

1.فرض کنید که برای مثال کمپانی آمازون (یک فروشگاه اینترنتی جهانی که افراد از سرتاسر دنیا قادر به خرید اینترنتی هر نوع محصول و دریافت آن درب منزلشان هستند) بر فناوری بلاک چین مبتنی باشد. (این یک مثال است، آمازون از فناوری بلاک چین تبعیت نمی کند) حال اگر شما محصولی را از آمازون خریداری کنید، آن محصول و اطلاعاتش، زمان خرید، مقدار دلار مصرف شده برای خرید آن محصول و سایر اطلاعاتی از این دست در بلوک های اطلاعاتی ذخیره می شوند.

2.بلوک ها، اطلاعات کاربری شما را ذخیره می کنند. درواقع به جای آن که اسم و فامیلی و مشخصات حقیقی شما را ذخیره کنند، آن نام کاربری که در سیستم از شما ثبت شده است را به عنوان مشخصات خریدار ذخیره می کنند.

3.هر بلوک یک کد مخصوص به خود دارد که سبب تشخیص آن از سایر بلوک ها می شود. به این کدها «هَش» می گویند. این کدهای هَش بر اساس الگوریتم برنامه ریزی شده خاصی عمل می کنند که به موجب آن هر بلوک یک کد هش مخصوص به خود دریافت می کند. برای مثال اگر شما درست دو ثانیه بعد از نهایی شدن خریدتان از فروشگاه اینترنتی آمازون، تصمیم بگیرید که یک عدد دیگر از همان سفارش را مجدد ثبت کرده و خریداری نمایید، اطلاعات ثبت شده در بلوک های مربوط به هر دو خرید شما کاملا یکسان خواهند بود. آنچه سبب مجزا شدن این دو بلوک از یکدیگر می شود همان کد هش منحصر به هریک از آن هاست.

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

آنچه که به عنوان مثال درباره وبسایت آمازون مطرح کردیم مقیاس بسیار کوچکی از فناوری بلاک چینی است که در رابطه با ارزهای دیجیتال در حال کار کردن است. درواقع بلوک های موجود در بلاک چین ارز دیجیتالی مانند بیت کوین قادر به ذخیره اطلاعات خرید و فروش مقدار های بسیار زیادی ارز هستند. (4)

رمزارز چیست؟

رمزارز در واقع نوعی ارز دیجیتال است که ساختاری رمزنگاری شده دارد. نام آن در زبان بین المللی انگلیسی (Cryptocurrency) است. رمزارز بدون وابستگی به هیچ بانک مرکزی یا سازمان به صورت غیرمتمرکز در دسترس مردم است و برای جلوگیری از جعل و خطرات اینچنینی، از الگوریتم های رمزنگاری شده تبعیت می کند. همین غیر متمرکز بودن رمزارز و رمزنگاری شدن دیتاهای ذخیره شده در آن، سبب تضعیف قدرت کشورهای جهان برای کنترل اقتصادشان شده است. زیرا هیچ بانک یا سازمانی نیست که آمار و اطلاعات مربوط به رمزارزها را منتشر کرده و یا آن ها را در اختیار دولت ها قرار دهد. (5)

آشنایی با بازار تجارت ارزهای دیجیتال و رمز ارزها

انواع ارزهای دیجیتالی و رمزارزها را بشناسید

بیت کوین

ریپل ( XRP )

لایت کوین (LTC)

درباره ساختار این رمزارز باید گفت که لایت کوین بر روی یک شبکه پرداخت جهانی منبع باز یا به اصطلاح رایج تر Open Source بنا شده است. یک شبکه غیر متمرکز که توسط هیچ برنامه نویسی کنترل نمی شود و بر اساس اسکریپت های از پیش نوشته شده فعالیت می کند.

اگرچه لایت کوین آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ از بسیاری جهات، شباهت زیادی به بیت کوین دارد اما از نظر بلوک چینی در فناوری بلاک چین، بسیار سریع تر عمل می کند. از این رو دارای سرعت بالایی در تایید تراکنش ها و معاملات آنلاین جهانی است. بیشتر از تولید کنندگان و افراد فعال در حوزه ارزهای دیجیتالی، این بازرگانان هستند که لایت کوین را قبول دارند و آن را رمزارزی معتبر و تکنولوژی ارزشمند می دانند.

تتر (USDT)

تتر در سال 2014 به وجود آمد و خود را به این شکل توصیف کرد:

« یک پلتفرم بلاک چینی فعال که طراحی شده است تا ارزهای فیات (پول های بی پشتوانه – پول هایی که ارزش آن ها توسط عرضه و تقاضا معین می شود) را به روشی دیجیتالی، تسهیل کند.» (6)

بررسی آینده و چشم انداز ارزهای دیجیتال

اینترنت با ورود خود به زندگی بشر، توانایی های عجیبی را که روزگاری حتی در وهم او نیز نمی گنجید را از آنِ انسان کرد. از این رو بشر توانست بی آنکه از تلفن استفاده کند، با همنوعان یا حتی شاید موجودات دیگر، در نقاطی بسیار دور تر روی سطح این کره خاکی و یا حتی فراتر از آن در فضای اطراف این سیاره، ارتباط کلامی و تصویری برقرار سازد. کاری که امروز ارزهای دیجیتالی یا رمزارزها با زندگی بشر کرده اند نیز کمتر از آن نوآوری و تحولی که اینترنت برای آن ها به ارمغان آورد، نیست.

با پیشرفت علم و تکنولوژی، هرروز به سازه های ارزشمند این دنیا اضافه می شود و بیزینس هر روز شکل جدیدی به خود می گیرد. ارزها، پول ها و سایر ارزش های معتبر و گرانبها روز به روز بیشتر بین مردم در سرتاسر جهان به گردش در می آیند و بشر همواره در پی یافتن آسان ترین، ایمن ترین، بی واسطه ترین و سریع ترین راه برای رسیدن به درآمد و سود است.

آیا ارزهای دیجیتالی، با تکنولوژی ها و برنامه ریزی های خود، با آن زیرساخت های عمیق و رمزنگاری شده و غیرقابل نفوذشان، قادر نیستند هر روز بیشتر از دیروز به زندگی بشر ورود کرده و او را به خود عادت دهند؟ به نظر می رسد که ارزهای دیجیتالی، با توجه به ساختاری که دارند و با توجه به گزارشات منتشر شده از چشم انداز هریک از آن ها در فازهای بعدیشان، در آینده بسیار عمیق تر از امروز جزئی از زندگی بیشتر مردم باشند. (7)

صفر تا صد ماینینگ در ارز دیجیتال

ارز دیجیتال نوعی ارز مبادله ای است که تنها به شکل مجازی و الکترونیک در دسترس است. دیجیتالی بودن این ارز به آن معناست که نسخه فیزیکی و قابل لمس ارز، در هیچ جایی یافت نمی شود و تنها به شکل رشته کد می توان ارز دیجیتال را دریافت و مبادله کرد. ارز دیجیتال را به نام های دیگری مانند پول دیجیتال، پول الکترونیکی، ارز الکترونیکی و پول مجازی می شناسند.

این ارزها تنها با استفاده از کامپیوتر ها و تلفن های همراه هوشمند قابل دسترسی هستند و نمی توان آنان را به مانند دیگر پول ها به شکل فیزیکی در دست گرفت. از زمان پیدایش این ارزها، ارز دیجیتال ارزان ترین و آسان ترین ارز مبادله ای جهان لقب گرفته است. تمامی رمز ارزهای موجود در بازار، به نوعی از ارز دیجیتال نام می گیرند اما تمامی ارزهای دیجیتال را نمی توان رمز ارز نامید.

این روزها می توان ارز دیجیتال را در بسیاری از صرافی های آنلاین معامله کرد و معادل آن ها، ارز واقعی و فیزیکی دریافت نمود. بر خلاف پول فیزیکی که پشتوانه مشخصی مانند طلا یا حمایت دولت ها و حکومت ها را دارد، ارزهای دیجیتال تنها با مقبولیت عمومی قیمت پیدا می کنند و پشتوانه مشخصی برای آنان وجود ندارد. اگرچه رشد صعودی زیاد این ارزها در سال های اخیر، باعث تلاش زیادی برای به دست آوردن و استخراج آن شده است.

ارزهای دیجیتال را با فرآیندی به نام ماینینگ یا استخراج به دست می آورند. استخراج در سال های اخیر بسیار راحت تر بوده و با گذشت زمان و پیدا شدن ارزهای زیاد، حالا فرآیند پیچیده تر و سخت تری را شامل می شود. البته متناسب با این سختی، قیمت بالاتری برای این ارزها وجود دارد. (8)

ارزهای دیجیتال چگونه استخراج می شوند؟

استخراج ارزهای دیجیتال در طی فرآیندی به نام ماینینگ انجام می شود. ایده ی اصلی ماینینگ، به معدن کاران و کاوشگرانی برمی گردد که در سودای پیدا کردن طلا، کوه ها را می شکافتند و به اعماق زمین می رفتند. هر چه این افراد به لایه های زیرین زمین می رفتند، شانس پیدا کردن طلا کمتر می شد و به نوعی، از چگالی و حجم طلا کاسته می شد. در طول فرآیند ماینینگ نیز، شما باید گوشه ای از زنجیره تراکنش ها و حل پردازش های ماینینگ را به عهده بگیرید و به ازای میزان کار انجام داده و قدرت پردازش تان، حق الزحمه و ارز دریافت کنید.

یکی از مشکلاتی که هنگام انجام تراکنش ارزهای دیجیتال وجود دارد، تصدیق صحت و سلامت تراکنش است. کاربران برای آن که بدانند پول مورد نظر آن ها، به طور کامل و بدون هیچ کم و کاستی، به حساب های مورد نظر منتقل می شود، نیاز به اعتبار و اطمینانی دارند. برای این کار، قابلیت بلاک چین، به ارزهای دیجیتال اضافه شد. بلاک چین، همان مفهوم دفتر کل را برای ارز دیجیتال ایفا می کند. اما به این شکل که دفتر کل تراکنش های ارزهای دیجیتال، در اختیار شخص خاصی قرار ندارد و به طور کامل به روی فضای وب وجود دارد.

هر کسی که در فضای وب حاضر است، می تواند این دفتر کل را مشاهده کند و هر کسی در زنجیره بلاک چین، دارای دفتر کل ارز به طور کامل و دقیق است. به این شکل، تمامی تغییرات باید در تمامی دفاتر ثبت شود و در صورتی که یکی از دفترها، تغییرات غیر مجازی داشته باشد، با توجه به دیگر دفاتر حذف می شود. پردازش این تغییرات و اصلاحات، نیازمند کارهای زیادی است آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ که می تواند برای انجام دهند پردازش، درآمد ارز دیجیتال داشته باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی چیست؟/کاربردها، پیامدها و محدودیت ها

کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی : آینده عمل پزشکی “استاندارد” ممکن است زودتر از حد انتظار به اینجا برسد، جایی که بیمار می تواند قبل از مراجعه به پزشک، کامپیوتر را ببیند. از طریق پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI)، به نظر می‌رسد این امکان وجود دارد که روزهای تشخیص اشتباه و درمان علائم بیماری به جای علت اصلی آن، پشت سر ما حرکت کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی

به این فکر کنید که چند سال اندازه‌گیری فشار خون دارید، یا چقدر فضای ذخیره‌سازی باید حذف کنید تا یک تصویر سه بعدی کامل از یک عضو روی لپ‌تاپ خود قرار دهید؟ اطلاعات موجود در کلینیک‌ها و ذخیره در پرونده‌های پزشکی الکترونیکی از طریق آزمایش‌های رایج و تصویربرداری پزشکی، کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی مبتنی بر اطلاعات با کارایی بالا را ممکن می‌سازد. این کاربردها تغییر کرده اند و به تغییر رویکرد پزشکان و محققان برای حل مشکلات بالینی ادامه خواهند داد.

با این حال، در حالی که برخی از الگوریتم‌ها می‌توانند با پزشکان در کارهای مختلف رقابت کنند و گاهی اوقات از آنها بهتر عمل می‌کنند، اما هنوز به طور کامل در عمل پزشکی روزمره ادغام نشده‌اند. چرا؟ از آنجا که اگرچه این الگوریتم‌ ها می‌توانند به طور معنا دار بر روی پزشکی تأثیر بگذارند و قدرت مداخلات پزشکی را تقویت کنند، نگرانی‌های نظارتی متعددی وجود دارد که ابتدا باید به آنها پرداخت.

چه چیزی یک الگوریتم را هوشمند می کند؟

کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی

مشابه نحوه آموزش پزشکان از طریق سالها تحصیل در رشته پزشکی، انجام تکالیف و امتحانات عملی، دریافت نمرات و یادگیری از اشتباهات، الگوریتم های هوش مصنوعی نیز باید یاد بگیرند که چگونه وظایف خود را انجام دهند. به طور کلی، کارهایی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند انجام دهند، کارهایی هستند که برای تکمیل به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تشخیص الگو و گفتار، تجزیه و تحلیل تصویر و تصمیم‌گیری. با این حال، انسان‌ها باید صریحاً به رایانه بگویند که مثلاً در تصویری که به یک الگوریتم می‌دهند دقیقاً به دنبال چه چیزی می‌گردند. به طور خلاصه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای خودکار کردن کارهای سخت عالی هستند و گاهی اوقات می‌توانند در کارهایی که برای انجام آن‌ها آموزش دیده‌اند از انسان‌ها بهتر عمل کنند.

این عمل در ابتدا چگونه انجام میشود؟

به منظور ایجاد یک الگوریتم موثر هوش مصنوعی، سیستم‌های کامپیوتری ابتدا داده‌هایی را تغذیه می‌کنند که معمولاً ساختاری دارند، به این معنی که هر نقطه از اطلاعات دارای یک برچسب یا حاشیه‌نویسی است که برای الگوریتم قابل تشخیص است پس از اینکه الگوریتم در معرض مجموعه های کافی از نقاط اطلاعات و برچسب های آنها قرار گرفت، عملکرد برای اطمینان از آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ صحت تجزیه و تحلیل می شود، درست مانند امتحاناتی که به دانش آموزان بیان می شود. این «امتحانات» الگوریتم معمولاً شامل ورودی اطلاعات آزمایشی است که برنامه‌نویسان از قبل پاسخ‌ها را می‌دانند و به آن‌ها اجازه می‌دهند توانایی الگوریتم‌ها را برای تعیین پاسخ صحیح ارزیابی کنند. بر اساس نتایج آزمایش، الگوریتم را می توان اصلاح کرد، اطلاعات بیشتری را تغذیه کرد، یا برای کمک به تصمیم گیری برای شخصی که الگوریتم را نوشته است، استفاده کرد.

الگوریتم های مختلفی وجود دارد که می توانند از این داده ها یاد بگیرند. بیشتر کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی در برخی از انواع اطلاعات، اعم از عددی (مانند ضربان قلب یا فشار خون) یا مبتنی بر تصویر (مانند اسکن‌های MRI یا تصاویر نمونه‌های بافت بیوپسی) به عنوان ورودی مطالعه می‌شوند. سپس الگوریتم‌ها از اطلاعات یاد می‌گیرند و یک احتمال یا یک طبقه‌بندی را ایجاد می‌کنند.

کاربردهای اخیر هوش مصنوعی در پزشکی :

کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی

پیشرفت در قدرت محاسباتی همراه با مقادیر انبوه اطلاعات تولید در سیستم های مراقبت های بهداشتی، بسیاری از مشکلات بالینی را برای کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی حاضر می کند. در زیر دو کاربرد اخیر از الگوریتم‌های دقیق و مرتبط بالینی وجود دارد که می‌تواند از طریق ساده‌تر کردن تشخیص، برای بیماران و پزشکان مفید باشد.

اولین کاربرد این الگوریتم ها :

اولین مورد از این الگوریتم‌ها یکی از نمونه‌های متعدد موجود از الگوریتم‌هایی است که در کارهای طبقه‌بندی تصویر از پزشکان بهتر عمل می‌کند. در پاییز 2018، محققان بیمارستان و کالج پزشکی دانشگاه ملی سئول یک الگوریتم هوش مصنوعی به نام DLAD (تشخیص خودکار مبتنی بر یادگیری عمیق) را برای تجزیه و تحلیل رادیوگرافی قفسه سینه و تشخیص رشد غیرطبیعی سلول، مانند سرطان‌های بالقوه، توسعه دادند. عملکرد الگوریتم با توانایی‌های تشخیص چند پزشک در تصاویر مشابه مقایسه شد و از 17 پزشک از 18 پزشک برتری داشت.

دومین کاربرد الگوریتم ها :

دومین مورد از این الگوریتم‌ها متعلق به محققان Google AI Healthcare است که همچنین در پاییز 2018 یک الگوریتم یادگیری به نام LYNA (دستیار گره لنفاوی) ایجاد کردند که اسلایدهای بافت‌شناسی نمونه‌های بافت رنگ‌شده را تجزیه و تحلیل می‌کرد تا تومورهای سرطان سینه متاستاتیک را از غدد لنفاوی شناسایی کند. بیوپسی ها این اولین کاربرد هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل بافت شناسی نیست، اما جالب است که این الگوریتم می تواند مناطق مشکوکی را که برای چشم انسان قابل تشخیص نیستند در نمونه های بیوپسی شناسایی کند. LYNA بر روی دو مجموعه داده آزمایش شد و نشان داده شد که در 99٪ موارد به طور دقیق یک نمونه را به عنوان سرطانی یا غیر سرطانی طبقه بندی می کند. علاوه بر این، زمانی که به پزشکان عطا شد تا همراه با آنالیز معمولی نمونه‌های بافت رنگ‌آمیزی استفاده کنند، LYNA میانگین زمان بازبینی اسلاید را به نصف کاهش داد.

سایر کاربرد الگوریتم ها :

اخیراً، سایر الگوریتم‌های مبتنی بر تصویربرداری توانایی مشابهی برای افزایش دقت پزشک نشان دادند. در کوتاه مدت، این الگوریتم‌ها می‌توانند توسط پزشکان برای کمک به بررسی مجدد تشخیص‌ها و تفسیر سریع‌تر داده‌های بیمار بدون کاهش دقت مورد استفاده قرار گیرند. با این حال، در درازمدت، الگوریتم‌های مورد تایید دولت می‌توانند به طور مستقل در کلینیک عمل کنند و به پزشکان اجازه می‌دهند روی مواردی تمرکز کنند که رایانه‌ها قادر به حل آن‌ها نیستند. هر دو LYNA و DLAD به عنوان نمونه‌های اصلی الگوریتم‌هایی هستند که با نشان ویژگی‌های برجسته تصاویر به پزشکان که باید با دقت بیشتری مورد مطالعه قرار گیرند، طبقه‌بندی نمونه‌های سالم و بیمار را تکمیل می‌کنند. این آثار نقاط قوت بالقوه الگوریتم‌ها را در پزشکی نشان می‌دهند، بنابراین چه چیزی آنها را از استفاده بالینی باز می‌دارد؟ کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی چگونه میتواند پیشرفته تر شود؟

پیشنهاد پیویو برای شما :

مفاهیم نظارتی و محدودیت های الگوریتم در آینده :

تا کنون، الگوریتم‌ها در پزشکی مزایای بالقوه زیادی را هم برای پزشکان و هم برای بیماران نشان داده‌اند. با این حال، تنظیم این الگوریتم ها کار دشواری است. سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) برخی از الگوریتم های کمکی را تایید کرده است، اما در حال حاضر هیچ دستورالعمل تایید جهانی وجود ندارد. علاوه بر این، افرادی که الگوریتم‌هایی را برای استفاده در کلینیک ایجاد می‌کنند، همیشه پزشکانی نیستند که بیماران را درمان می‌کنند، بنابراین در برخی موارد، محاسبات‌گرایان ممکن است نیاز داشته باشند در مورد پزشکی بیشتر بیاموزند در حالی که پزشکان آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ ممکن است نیاز داشته باشند در مورد وظایف یک الگوریتم خاص بیاموزند. یا به خوبی مناسب نیست در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص و وظایف بالینی اولیه کمک کند، تصور جراحی‌های خودکار مغز دشوار است.

به‌عنوان مثال، در مواردی که گاهی پزشکان مجبور می‌شوند به محض دیدن بیمار رویکرد خود را تغییر دهند. به این ترتیب و موارد دیگر، امکانات هوش مصنوعی در پزشکی در حال حاضر بر قابلیت‌های هوش مصنوعی برای مراقبت از بیمار بیشتر است. با این حال، دستورالعمل‌های شفاف FDA می‌تواند به تعیین الزامات الگوریتم‌ها کمک کند و می‌تواند منجر به افزایش الگوریتم‌های بالینی مستقر شود.

FDA معیارهای پذیرش سختگیرانه ای برای آزمایشات بالینی دارد که نیازمند شفافیت شدید در مورد روش های علمی است. بسیاری از الگوریتم‌ها برای رسیدن از اطلاعات ورودی به نتیجه نهایی، به ریاضیات بسیار پیچیده و دشواری که گاهی اوقات «جعبه سیاه» نامیده می‌شود، تکیه میکنند. محققان، شرکت‌ها و کارآفرینان ممکن است در افشای روش‌های اختصاصی خود در معرض دید عموم مردد باشند، زیرا در معرض خطر از دست دادن پول با گرفتن ایده‌های خود و تقویت آن توسط دیگران هستند. اگر قوانین ثبت اختراع از وضعیت فعلی خود تغییر کند، جایی که یک الگوریتم از نظر فنی فقط در صورتی قابل ثبت است که بخشی از یک ماشین فیزیکی باشد، ابهام پیرامون جزئیات الگوریتم کاهش می یابد. در هر صورت، افزایش شفافیت در کوتاه‌مدت ضروری است تا اطلاعات بیمار مورد سوء استفاده قرار نگیرند یا به‌طور نادرست طبقه‌بندی شوند.

FDA چه کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی قرار میدهد؟

کاربرد های هوش مصنوعی در علم پزشکی

ادامه :

علاوه بر موانعی که برای تایید FDA وجود دارد، الگوریتم های هوش مصنوعی آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ علم پزشکی ممکن است در دستیابی به اعتماد و تایید بیماران نیز با مشکلاتی مواجه شوند. بدون وجود درک روشنی از نحوه عملکرد یک الگوریتم توسط کسانی که آنها را برای استفاده بالینی تایید می کنند، ممکن است بیماران مایل نباشند که از آن برای کمک به نیازهای پزشکی خود استفاده کنند. اگر مجبور به انتخاب شوند، آیا بیماران ترجیح می دهند توسط یک انسان یا یک الگوریتم اشتباه تشخیص بدهند، اگر الگوریتم عموماً از پزشکان بهتر باشد چه میشود؟ پاسخ به این سوال برای بسیاری دشوار است، اما احتمالاً به احساس اطمینان در تصمیم گیری الگوریتم خلاصه می شود.

تصمیم گیری صحیح تابعی از ساختار اطلاعات مورد استفاده به عنوان ورودی است که برای عملکرد صحیح بسیار مهم است. با اطلاعات گمراه کننده، الگوریتم ها می توانند نتایج گمراه کننده ای ارائه دهند. کاملاً ممکن است افرادی که یک الگوریتم را ایجاد می کنند تا زمانی که خیلی دیر نشده است ندانند اطلاعات که تغذیه می کنند گمراهشان یکند و الگوریتم آنها باعث قصور پزشکی میشود.

از این خطا می توان با آگاهی کامل پزشکان و برنامه نویسان در مورد داده ها و روش های مورد نیاز برای استفاده صحیح از اطلاعات در الگوریتم جلوگیری کرد. با ایجاد روابط بین پزشکانی که ویژگی‌های داده‌های بالینی را درک می‌کنند و محاسباتی‌ها که الگوریتم‌ها را ایجاد می‌کنند، احتمال کمتری وجود دارد که الگوریتمی انتخاب‌های نادرست را بیاموزد.

به نظر شما از کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی چه موارد دیگری میتوان نام برد؟

محدودیت ها :

درک صحیح محدودیت‌های الگوریتم‌ها توسط پزشکان و درک صحیح داده‌های بالینی توسط برنامه‌نویسان، کلید ایجاد الگوریتم‌های قابل استفاده در کلینیک است. ممکن است لازم باشد شرکت‌ها اسرار عملکرد الگوریتم خود را قربانی کنند تا مخاطبان گسترده‌تری بتوانند روش‌ها را بررسی کنند و به منابع خطا اشاره کنند که می‌تواند بر مراقبت از بیمار تأثیر بگذارد. به نظر می رسد ما هنوز از الگوریتم هایی که به طور مستقل در کلینیک ها عمل می کنند فاصله داریم، به خصوص با توجه به عدم وجود مسیر روشن برای تأیید بالینی.

تعریف کیفیت های لازم برای اینکه یک الگوریتم به اندازه کافی دقیق برای کلینیک تلقی شود، در عین حال که به منابع احتمالی خطا در تصمیم گیری الگوریتم توجه می شود، و شفاف بودن در مورد اینکه یک الگوریتم کجا رشد می کند و کجا شکست می خورد، می تواند امکان پذیرش عمومی الگوریتم ها را فراهم کند. در کارهای خاص جایگزین پزشک شود. با این حال، ارزش تلاش برای غلبه بر این چالش ها را دارد تا به طور جهانی دقت و کارایی اقدامات پزشکی برای بیماری های مختلف افزایش یابد.

آینده عمل پزشکی “استاندارد” ممکن است زودتر از حد انتظار به اینجا برسد، جایی که بیمار می تواند قبل از مراجعه به پزشک، کامپیوتر را ببیند. از طریق پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI)، به نظر می‌رسد این امکان وجود دارد که روزهای تشخیص اشتباه و درمان علائم بیماری به جای علت اصلی آن، پشت سر ما حرکت کنند.

کاربرد ماشین لرنینگ در کسب و کار

کاربرد ماشین لرنینگ در کسب‌وکار چیست؟ آیا ماشین لرنینگ واقعا می‌تواند مشکلات بزرگ کسب‌وکار را حل کند؟ آینده پژوهی اقتصاد، ماشین لرنینگ را کلید حل بسیاری از مسائل اقتصادی می‌داند. برای شناخت بهتر این تکنولوژی جادویی با ما همراه باشید.

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ چیست

ماشین لرنینگ یک مجموعه‌ی تشکیل شده از چند ابزار است. ابزارها با همکاری هم، تحلیل و پیش بینی کردن داده‌ها را آسان می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند از طریق اینترنت اشیا، هوش مصنوعی یا به هرشکلی به‌دست آمده باشد. داده‌هایی مانند میزان خرید مشتریان یا هر اطلاعات دیگری می‌تواند توسط ماشین لرنینگ تحلیل شود. ماشین لرنینگ به شما می‌کند با تجزیه و تحلیل، آینده کسب و کار خود را پیش‌بینی کنید. دکتر هوگو باون اندرسون، دانشمند داده در رابطه با کاربرد ماشین لرنینگ می‌گوید: ماشین لرنینگ یک علم و یک هنر است. هنری که به کامپیوتر این توانایی را می‌دهد تا از طریق داده ها یاد بگیرد و تصمیم‌گیری کند. بدون آنکه پای بشر یا برنامه‌ریزی‌های انسانی در میان باشد.

چرا ماشین لرنینگ در کسب و کار اهمیت دارد؟

کاربرد های ماشین لرنینگ

طبق مطالعات انجام شده در چند سال اخیر، کاربرد ماشین لرنینگ در کسب و کار به شدت افزایش پیدا کرده است. در حال حاضر حدود 51 درصد از کسب و کارهای جهان به طور حرفه‌ای از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند. البته سایر شرکت‌ها نیز در حال بررسی و یا شروع به استفاده از ماشین لرنینگ هستند. با افزایش کاربرد ماشین لرنینگ در صنعت، پیش‌بینی می‌شود جهان اقتصاد صعود قدرتمندی را تجربه کند.

چگونه با استفاده از کاربردهای ماشین لرنینگ کسب و کار خود را رونق ببخشید؟

ماشین لرنینگ و پیشرفت کسب و کار

برای رونق کسب و کارتان، بیش از گذشته از داده‌ها استفاده کنید

تمامی مشاغل تعدادی داده دارد. از اطلاعات پرداختی و معاملات گرفته تا اطلاعات مشتریان و حتی کارمندان، همه و همه داده‌های کسب و کار هستند و باید در استراتژی کسب و کار استفاده شوند. ماشین لرنینگ با توجه به این داده‌ها و تحلیل آن‌ها می‌تواند آینده کسب و کار شما را پیش بینی کند و راهکار برای فروش بیش‌تر ارائه دهد. در حال حاضر شرکت‌های پیشرو، از کاربرد ماشین لرنینگ برای پس‌انداز سرمایه، کاهش هزینه‌های سرمایه‌گذاری، بهینه‌سازی کارآیی و حتی فرآیندهای روزمره کسب و کار استفاده می‌کنند.

ماشین لرنینگ در تصمیم‌گیری شما نقش موثری دارد

طبق گزارش‌های لینکدین بهترین کاربرد ماشین لرنینگ در صنعت، قابلیت تصمیم‌گیری سریع است. 50 درصد از شرکت‌هایی که از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند با این قابلیت توانسته‌اند به هدف‌گذاری‌های خود برسند. ماشین لرنینگ بسیار سریع و دقیق تصمیم می‌گیرد. آن هم تصمیماتی که با آگاهی و پیش بینی کامل همراه است.

یادگیری ماشین لرنینگ برای مدیران یک ضرورت است

شما به عنوان یک مدیر باید ماشین لرنینگ را تا حدودی بلد باشید. شاید فکر کنید مدیر یک کمپانی با کارشنان ماشین لرنینگ یا متخصص داده‌ها فرق دارد. این ادعا درست است اما یک مدیر برای ارتباط با متخصص ماشین لرنینگ باید بداند که ماشین لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟ علاوه بر این مدیر یک کمپانی باید بداند هنگام استفاده از ماشین لرنینگ مراقب چه چیزی باشد یا به عبارت بهتر امنیت در ماشین لرنینگ چگونه تامین می‌شود؟

کاربرد ماشین لرنینگ در تجارت و حل مشکلات اقتصادی

این چند مثال کاربرد ماشین لرنینگ در حل مشکلات تجاری را به خوبی نشان می‌دهد و شما را با قابلیت‌های شگفت‌انگیز این غول تکنولوژی بیشتر آشنا می‌کند.

پیش بینی کاهش مشتری

ماشین لرنینگ در آینده پژوهی صنعتی نقش مهمی ایفا می‌کند. ماشین لرنینگ به شما می‌گوید برای افزایش مشتری در عین حفظ مشتری‌های سابق باید چه مقدار هزینه کنید. شاید کمی عجیب باشد، اما ماشین لرنینگ با استفاده از داده‌ها میزان وفاداری مشتری (مدت زمانی که افراد به طور ثابت از یک مجموعه خرید می‌کنند) را ارزیابی می‌کند. با این روش شما می‌توانید تخمین بزنید چقدر مشتری ثابت دارید و هرکدام چه ارزش مالی برای کمپانی شما دارند.

شخصی سازی کردن بازاریابی

کاربرد ماشین لرنینگ در شرکت‌هایی که به دنبال جذب و درک نیازهای مشتری هستند، شگفت انگیز است. با وجود اطلاعات در مورد تجربه خرید مشتری‌ها و میزان فروش محصولات به راحتی می‌توان فهمید که چه چیزی برای کسب و کار شما ارزش بیشتری دارد. تحلیل اطلاعات به کمک ماشین لرنینگ باعث جذب مشتری و بهبود تجربه خرید مشتریان می‌شود. می‌توانید مشتریان را به دسته‌های کوچک با نیازهای مشابه تقسیم کنید. در نهایت شما می‌توانید شخصی سازی فروش را عملی کنید. یعنی مطابق با نیاز هر مشتری به او پیشنهاد خرید بدهید. ماشین لرنینگ در شخص سازی فروش نقش پررنگی ایفا می‌کند. در حقیقت بازاریابی شخصی، کاربرد ماشین لرنینگ در کسب و کار را دوچندان کرده است.

پردازش، تجزیه و تحلیل داده‌ها در فرمت‌های مختلف

کاربرد ماشین لرنینگ تنها در تحلیل اطلاعات مشتریان نیست. ماشین لرنینگ می‌تواند همه‌چیز، حتی زبان طبیعی انسان، را تحلیل و پردازش کند. نمونه‌ی این کاربرد ماشین لرنینگ ربات‌هایی است که با استفاده از هوش مصنوعی با انسان صحبت می‌کنند. اما قابلیت تحلیل داده‌های گسترده چه سودی برای کسب و کار دارد؟ این یعنی شما می‌توانید از داده‌های بدون ساختار برای درک و رسیدن به بینش مناسب کسب و کار استفاده کنید. شما می‌توانید اطلاعات را در هر فرمتی تحویل بدهید و به جای آن متن و عکس پردازش شده تحویل بگیرید. این تحلیل‌ها از شناسایی داده‌های خطرناک و یا تقلبی تا ارائه برنامه‌ریزی ساخت را شامل می‌شود.

مدیریت مالی

کاربرد ماشین لرنینگ در تجارت به طور کلی به این چند دسته تقسیم بندی می شود:

شناخت و طبقه بندی کلاه برداری اقتصادی
تجارت الگوریتمی
مدیریت محصولات

کاربرد‌های ماشین لرنینگ در تجارت روزبه‌روز گسترده تر می شود. تا جایی که امروزه بسیاری از صندوق‌های تامین بودجه در سراسر جهان، از این تکنولوژی برای تعیین استراتژی‌های مالی استفاده می‌کنند.

کاربرد ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در پزشکی

کاربردهای ماشین لرنینگ در پزشکی

علم پزشکی به سرعت در حال پیشرفت است. کاربرد ماشین لرنینگ در پزشکی نیز به همین سرعت رو‌به‌گسترش است. تصویربرداری، تشخیص بیماری، ساخت و کشف دارو، جمع آوری و تحلیل داده‌های بیماران، همه و همه با کمک ماشین لرنینگ آسان‌تر شده است. علاوه بر این آینده پژوهی در علم پزشکی بر این باور است که تکنولوژی در آینده چندان دور، علم پزشکی را با پیشرفت‌های شگفت انگیزی مواجه خواهد کرد.

افزایش تقاضا برای متخصص ماشین لرنینگ

انسان ها و ماشین لرنینگ

شرکت بین‌المللی داده‌ها پیش‌بینی کرده است استخدام و نیاز به متخصص ماشین لرنینگ تا سال 2021 دو‌برابر خواهد شد. این یعنی تعداد متخصصان و یادگیری ماشین لرنینگ روزبه‌روز بیش‌تر می‌شود. با توجه به این که کمپانی‌های بزرگ و کسب و کارهای موفق بر پایه‌ی پیش بینی و تجزیه و تحلیل سرمایه‌گذاری می‌کنند، انتظار می‌رود که یادگیری ماشین لرنینگ و متخصصان این رشته هروز بیش‌تر شده و متناسب با افزایش کاربردهای ماشین لرنینگ در صنعت رشد کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در علم پزشکی چیست؟/کاربردها، پیامدها و محدودیت ها

کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی