Creative Process — Generating Ideas — Concept
Нередко компании боятся использовать машинное обучение в бизнесе. Причины разные. Кто-то боится внедрять инновации по причине своих консервативных взглядов, кто-то не понимает преимуществ по сравнению с традиционными способами анализа и прогнозирования. Часть бизнесов не понимают как, где, и каким образом применить те или иные продукты машинного обучения у себя в бизнесе, или банально нет подходящих компетенций чтобы применить эти уже ставшие повседневностью технологии.
Мы в NIGMA используем машинное обучение почти во всех сферах. Поэтому, мы написали эту статью чтобы снять часть вопросов и недопониманий как это работает, чем может помочь, и какие основные проблемы решает этот подход.
Преимущества машинного обучения очевидны: подмножество искусственного интеллекта учится, наблюдая и стремясь подражать человеческому мозгу. Это может помочь организациям с предписывающим анализом и автоматизированным принятием решений.
Такие преимущества помогают объяснить, почему существует значительный интерес к машинному обучению. Согласно прогнозам, расходы на машинное обучение и тесно связанные области искусственного интеллекта (ИИ) вырастут с 12 миллиардов долларов в 2017 году до 57 миллиардов долларов к 2021 году. Компании хотят использовать эти технологии для изучения и прогнозирования, чтобы они могли совершенствовать свои бизнес-стратегии.
Организации, которые могут максимально использовать преимущества машинного обучения, должны понимать, как технология помогает принимать точные решения в сложных ситуациях. Укрепив контроль над машинным обучением, ваша организация сможет сделать успешную цифровую трансформацию реальностью для бизнеса.
Определение машинного обучения
Про машинное обучение часто говорят в одном контексте с искусственным интеллектом и глубоким обучением. Важно уточнить различия, потому что термины часто используются взаимозаменяемо, что может привести к путанице.
В своей простейшей форме ИИ предполагает использование компьютеров для имитации человеческого интеллекта. Глубокое обучение, с другой стороны, включает нейронные сети и является самым дальнейшим уровнем развития, где знания и вычислительные мощности используются в автономном мышлении.
Машинное обучение находится где-то между искусственным интеллектом и глубоким обучением. Машинное обучение – это не просто метод анализа данных, а система, основанная на информации. Технология машинного обучения может постоянно извлекать уроки из данных и улучшать их, используя алгоритмы, которые дают новые идеи.
В то время как глубокое обучение в конечном итоге приведет к огромным научным достижениям или послужит более продвинутым сценариям использования, машинное обучение, вероятно, станет ключом к тому, чтобы помочь большинству предприятий улучшить свою повседневную операционную деятельность. Например, модели машинного обучения можно применять для потоковой передачи данных, чтобы получать прогнозирующие оповещения или анализ решений в режиме реального времени.
Такие источники информации меняются в режиме реального времени. Эти источники могут включать обновления акций, новостные ленты, социальные потоки, данные об использовании и сетевой трафик. Отслеживание этих разрозненных источников информации может быть сложной задачей, и она станет еще жестче.
Умные предприятия будут воспринимать этот рост потоковой передачи данных и использовать машинное обучение для интерпретации тенденций и создания конкурентного преимущества.
Понимание преимуществ
Преимущества машинного обучения можно увидеть и в других секторах. Интернет-магазины могут отслеживать поведение клиентов, и использовать алгоритмы для создания технических решений для бизнес-задач. Например, автоматизированные чат-боты могут выдавать ответы клиентам, которые ищут товары. Ритейлеры могут давать дополнительные рекомендации или выдвигать скидки, чтобы повлиять на решение потребителя.
Коммунальные компании, с другой стороны, могут использовать подключенные интеллектуальные счетчики для отслеживания использования электроэнергии потребителями и активности оборудования. Подключенные счетчики могут автоматически сообщать об аномальной активности, и компании могут использовать эту информацию вместе с точками данных из аналогичных мест для быстрого реагирования на сбои.
Наконец, социальные потоки предоставляют брендам богатый источник настроений потребителей, но просмотр этих данных является сложным процессом. Организации могут использовать машинное обучение для фильтрации шума в социальных сетях. Они могут сосредоточиться на настроениях, связанных с запуском нового продукта или функции, информируя их о долгосрочной стратегии.
Решение ключевых организационных задач
Ваши конкуренты уже могут получить преимущество, используя понимание для улучшения своих процессов принятия решений. Неизбежно, что ключи к решению сегодняшних бизнес-задач с помощью машинного обучения имеют три аспекта: объем, скорость и разнообразие.
С точки зрения объема, организации тонут в данных. Невозможно изучать все данные и разобраться в шуме без помощи машинного обучения. Когда дело доходит до скорости, скорость, с которой поступают данные, только продолжает расти, и ваша исполнительная команда должна быстро принимать важные бизнес-решения.
Наконец, потоковая передача данных – это не единственная ваша задача по управлению данными. Ваша организация должна иметь дело с огромным разнообразием источников, включая информацию в состоянии покоя. Например, в здравоохранении знание исторических данных и моделей может помочь врачам в постановке диагноза и принятии решений для пациента.
Охват цифрового преобразования
Ваша стратегия машинного обучения будет опираться на комплексный подход, при котором техническое совершенство сочетается со способностью человека сосредоточиться на императивах бизнеса. Любой может создать панель, которая иллюстрирует тенденции и модели. Успех достигается благодаря алгоритмам машинного обучения, которые могут дать представление, которое повысит эффективность бизнеса и будет соответствовать строгим руководящим принципам.
В то время как цифровое преобразование все еще находится в стадии разработки для всех организаций, изменения с использованием данных с помощью возможностей машинного обучения могут помочь вашей компании сделать гигантские шаги вперед.
Резюмируя, стоит добавить, что не стоит бояться внедрять машинное обучение в бизнесе. Если вы хотите попробовать улучшить показатели своих рекламных каналов, мы в NIGMA вам в этом поможем.