В последние годы машинное обучение и искусственный интеллект приобрели известность благодаря тому, что Google, Microsoft Azure и Amazon предлагают свои платформы облачного машинного обучения. Наиболее распространенными вариантами использования являются маркировка изображений с помощью Facebook и обнаружение спама провайдерами. Теперь Facebook автоматически помечает загруженные изображения, используя технику распознавания лиц (изображений), а Gmail распознает шаблон или выбранные слова для фильтрации спам-сообщений. Давайте посмотрим на некоторые важные проблемы в бизнесе, решаемые с помощью машинного обучения.
1. Ручной ввод данных.
Неточность и дублирование данных являются основными проблемами для организации, которая хочет автоматизировать свои процессы. Алгоритмы машинного обучения (ML) и алгоритмы прогнозного моделирования могут значительно улучшить ситуацию. Программы ML используют обнаруженные данные для улучшения процесса по мере выполнения дополнительных расчетов. Таким образом, машины могут научиться выполнять задачи ввода данных. Кроме того, сотрудники теперь могут тратить больше времени на решение более важных задач.
2. Обнаружение спама.
Обнаружение спама – самая ранняя проблема, решаемая ML. Раньше поставщики услуг электронной почты использовали существующие методы, основанные на правилах, для удаления спама. Но теперь фильтры спама сами создают новые правила, используя ML. Благодаря «нейронным сетям» в своих фильтрах спама, Google теперь может похвастаться 0,1% спама. Подобные мозгу «нейронные сети» в своих фильтрах спама могут научиться распознавать нежелательную почту и фишинговые сообщения. В дополнение к обнаружению спама, социальные сети используют ML как способ выявления и фильтрации нежелательных сообщений.
Задачи определения спама в документах и текстах NIGMA решает в модуле работы с контентом. Наша точность позволяет не допустить на сайте присутствие накаченных ключевыми запросами текстов, так что поисковая система как и человек их будет считать вполне естественными.
3. Рекомендация продукта.
Обучение без учителя позволяет использовать систему рекомендаций по продукту. Учитывая историю покупок для покупателя и большой запас товаров, модели ML могут идентифицировать те товары, в которых покупатель будет заинтересован и может совершить покупку. Алгоритм идентифицирует скрытый образец среди предметов и сосредотачивается на группировании подобных продуктов в кластеры. Модель этого процесса принятия решения позволила бы программе давать рекомендации клиенту и мотивировать покупку продукта. У компаний электронной коммерции, таких как Amazon, есть такая возможность.
4. Медицинский диагноз.
Машинное обучение в медицинской сфере улучшит здоровье пациента с минимальными затратами. В случаях использования ML ставят почти идеальные диагнозы, рекомендуют лучшие лекарства, прогнозируют и выявляют пациентов с заболеваниями.
5. Сегментация клиентов.
Сегментация клиентов, прогнозирование оттока клиентов и прогнозирование продолжительности жизни клиента (LTV) являются основными проблемами, с которыми сталкивается любой маркетолог. Предприятия располагают огромным количеством маркетинговых релевантных данных из различных источников, таких как электронная кампания, посетители сайта и данные о потенциальных клиентах. Используя интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, можно получить точный прогноз для отдельных маркетинговых предложений и стимулов. Используя ML, опытные маркетологи могут устранить догадки, связанные с маркетингом, управляемым данными. Например, с учетом модели поведения пользователя в течение определенного периода и прошлых поведений всех пользователей можно предсказать идентификацию вероятности перехода на платную версию. Модель этой проблемы решения позволила бы программе инициировать вмешательства клиента, чтобы убедить клиента перейти на раннюю стадию или участвовать в испытании.
При работе с поведенческими факторами и при работе с контекстом NIGMA «тонко» сегментирует клиентов что позволяет более точно провести аналитику, выяснить какие сегменты испытывают проблемы или показать отдельным сегментам специальное ценностное предложение.
6. Финансовый анализ.
Благодаря большому объему данных, количественному характеру и точным историческим данным, машинное обучение может использоваться в финансовом анализе. Существующие варианты использования ML в финансах включают алгоритмическую торговлю, управление портфелем, обнаружение мошенничества и т.д. Согласно некоторым отчетам – машинное обучение позволит проводить постоянную оценку данных для обнаружения и анализа аномалий и нюансов, чтобы повысить точность моделей и правил.
7. Прогнозное обслуживание.
Обрабатывающая промышленность может использовать искусственный интеллект (ИИ) и ML для обнаружения значимых закономерностей в заводских данных. Корректирующие и профилактические процедуры обслуживания являются дорогостоящими и неэффективными процессами. Принимая во внимание, что профилактическое обслуживание сводит к минимуму риск непредвиденных сбоев и уменьшает количество ненужных профилактических мероприятий по обслуживанию.
Для профилактического обслуживания может быть построена архитектура ML, которая состоит из исторических данных устройства, гибкой среды анализа, инструмента визуализации рабочего процесса и цикла обратной связи операций. Платформа Azure ML предоставляет пример смоделированных событий отказов авиационных двигателей для демонстрации процесса прогнозного технического обслуживания. Предполагается, что актив имеет прогрессирующую модель деградации. Эта картина отражается в измерении сенсора актива. Чтобы предсказать будущие сбои, алгоритм ML изучает связь между значением датчика и изменениями значений датчика с историческими сбоями.
8. Распознавание изображений.
Компьютерное зрение производит числовую или символическую информацию из изображений и многомерных данных. Это включает в себя машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, обнаружение базы данных и распознавание образов. Потенциальное деловое использование технологии распознавания изображений можно найти в здравоохранении, автомобилестроение, маркетинге и т.д. Компания Baidu разработала прототип DuLight для слабовидящих, который включает в себя технологию компьютерного зрения, чтобы захватывать окружающих и рассказывать о них с помощью наушников.
В модуле компьютерного зрения NIGMA использует скриншоты сайтов как один из сигналов их качества. Мы распознаем на скришноте основные блоки и может понять, например, что меню довольно невзрачное и дать соответствующие комментарии.
Резюмируя: NIGMA использует машинное обучение по максимуму и это приносит результат в виде роста прибили клиентов ее использующих.