Mogoče je bilo, da je bilo strojno učenje predmet razprave le za računalniške znanstvenike in raziskovalce. Zdaj pa je to tehnologija, ki jo podjetja želijo uporabiti. Potrebo po strojnem učenju in umetni inteligenci (AI) poganja ogromna količina podatkov, ki se generirajo danes. Statistiki lahko dobijo vpogled v te podatke. Vendar je obseg tako velik in raste s tako hitrostjo, da je najboljši način za reševanje tega, da uporabljamo iste stroje, ki so delno odgovorni za ustvarjanje podatkov.
$config[code] not foundStrokovno učenje zunaj akademskih krogov in specializiranih področij se je zaradi rasti teh podatkov povečalo. Še pomembneje pa je, da je dostopnost zmogljivih računalnikov, tehnologij v oblaku, poceni skladiščenja in nizkih stroškov računalništva bolj dostopna.
Kaj je strojno učenje?
Preprosto povedano, strojno učenje obdela velike količine podatkov in se iz tega nauči, da bi naredila napovedi. Z uporabo algoritmov, ki se nenehno učijo iz podatkov, ki so jim predstavljeni, je mogoče, da računalniki najdejo vpogled, ne da bi bili programirani ali povedani, kje iskati. Tako se stroj uči iz informacij, ki temeljijo na svojem algoritmu ali modelu.
Podatki
Pomembno je opozoriti, da podatki sami po sebi ne bodo ustvarili ničesar. Vprašanje je, ali je mogoče pridobiti prave vpoglede iz teh podatkov. V primeru dobrih (človeških) podatkovnih analitikov lahko ujamejo nekaj, česar druga oseba zgreši. Podobno je uspeh pri strojnem učenju odvisen od izdelave pravega algoritma ali modela, ki omogoča najboljši vpogled v informacije.
Ko je model ustvarjen, mu omogoča dostop do vseh obstoječih in prihodnjih podatkovnih nizov, kar omogoča, da se računalnik še naprej uči in izboljšuje. Večje in kompleksne podatkovne nize je mogoče analizirati, da dobimo rezultate, ki so natančnejši in hitrejši, da bi prepoznali priložnosti in se izognili tveganjem.
Kaj lahko storite s strojnim učenjem?
Odgovor je veliko! Tukaj je nekaj resničnih primerov iz nekaterih zelo znanih blagovnih znamk in kako uporabljajo strojno učenje.
Priporočila za Amazon
Amazon ima skoraj 250 milijonov aktivnih strank in več deset milijonov izdelkov. Opravljanje priporočil z ljudmi ni možnost in bi trajalo večno. S strojnim učenjem je Amazon uspel izdelati natančna priporočila za izdelke, ki temeljijo na interesu kupca, pa tudi na zgodovini nakupa in brskanja v zelo kratkem času.
Google AdWords
Google je znan po tem, da ima najboljše strojno učenje in algoritme kjerkoli. Podjetje je izpopolnilo umetnost / znanost o zagotavljanju pravih informacij za svoje uporabnike in je v veliki meri omogočeno z zelo naprednimi modeli strojnega učenja.
Uporaba strojnega učenja
Dobra stvar je, da vam ni treba biti računalniški znanstvenik, da bi uporabljali strojno učenje, ker so tam ponudniki storitev, ki bodo storili vse za vas.
Ponudniki storitev
Rast tega segmenta je številna podjetja pripeljala do storitev strojnega učenja. Tukaj je nekaj ponudnikov z rešitvami, ki se začnejo s prostim slojem, tako da lahko stopala mokra in uporabite tehnologijo za vaše majhno podjetje. Ampak, če začnete rasti, imajo možnosti za obravnavo praktično vseh vrst lestvice.
Prvi je IBM Bluemix, platforma, ki uporablja Watson in še veliko več za zagotavljanje celovite analitične rešitve, ki je trenutno zelo visoko uvrščena v industriji.
Drugo podjetje je BigML. Storitev ponuja vrsto storitev, potrebnih za uvajanje strojnega učenja od konca do konca, vključno z izobraževanjem, certificiranjem in velikim številom brezplačnih virov.
Amazon Machine Learning je druga storitev, ki je znana po tem, da je cenovno dostopna tudi najmanjšim podjetjem.
Obstaja veliko podjetij, ki zagotavljajo storitve strojnega učenja, zato skrbno izberite in zastavite čim več vprašanj, da se prepričate, ali bodo izpolnili svojo obljubo, da bodo obravnavali vaše posebne potrebe.
Mala podjetja in strojno učenje
Kot majhno podjetje morda mislite, da ne ustvarite dovolj podatkov, da bi zahtevali strojno učenje. Toda tam je več podatkov, kot si misliš. Za začetek boste uporabili strojno učenje za industrijo, v kateri se nahajate. Torej, če imate restavracijo, trgovino z oblačili ali izdelavo po meri, obstaja veliko podatkov za vsak sektor, ki je na voljo. Ko dobite splošne informacije, lahko dobite podrobnejše podatke glede na vašo lokacijo, vrste strank, ceno, materiale, trženje in še veliko več.
Na podlagi podatkov lahko ponudnik storitev ustvari modele, ki jih lahko uporabite za dragocen vpogled. Nato lahko uporabite vpogled, da zapolnite inventar v vašem podjetju s pravimi izdelki in ob pravem času skozi celo leto.
Eden najboljših načinov za začetek strojnega učenja je, da ga uporabite za trženje. To je zato, ker je veliko tržnih podatkov, in če skrbno izberete informacije, je mogoče imeti model, ki bo hitro prinesel rezultate za vašo določeno industrijo.
Strojno učenje za trženje
Najboljše marketinške rešitve so prilagojene. To pomeni, da ne boste bombardirali svojih trenutnih in potencialnih strank z isto akcijo vedno znova. Pomeni tudi vedeti, kdaj niso zadovoljni, zato lahko ukrepate, preden vam povedo, da odhajajo. Zagotavljanje ustreznega trženja in reševanje njihovih skrbi bo povečalo zvestobo strank, njihovo angažiranost in porabo.
S strojnim učenjem lahko uporabite obnašanje pri nakupu, obiske spletnih mest, uporabo aplikacij, odzive oglaševalskih akcij, nastavitve in številne druge podatkovne točke, da dobite zelo natančne napovedi za najboljše delovanje. Podjetja so ga uporabila za segmentacijo strank za pridobivanje skupin strank, napovedovanje strank za izvajanje proaktivnih preventivnih ukrepov in napovedovanje vrednosti življenjske dobe strank.
Pomen strojnega učenja danes in premik naprej
Podatki se ustvarjajo hitreje kot kadar koli v zgodovini. Hitrost se bo povečala le, ko bo več ljudi dostopalo do informacijskih in komunikacijskih tehnologij po vsem svetu. To bo zahtevalo krčenje teh podatkov in razumevanje vsega. Z strojnim učenjem je zdaj mogoče hitro dobiti vpogled v podjetje ali katero koli drugo organizacijo.
Strojno učenje je orodje, kot vsako drugo, in če ga pravilno uporabljate, lahko izplača dividende. Naj bo del vaše splošne strategije, da bo vaše malo podjetje učinkovitejše in produktivnejše.
Strojno učenje Photo via Shutterstock
2 Komentarji ▼
