Uczenie maszynowe mogło kiedyś być tematem dyskusji tylko dla informatyków i badaczy. Teraz jednak jest to technologia, której firmy chętnie używają. Potrzeba uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI) jest napędzana ogromną ilością danych generowanych dzisiaj. Statystycy mogą uzyskać wgląd w te dane. Ale objętość jest tak duża i rośnie w takim tempie, najlepszym sposobem na jej rozwiązanie jest użycie tych samych maszyn, które są częściowo odpowiedzialne za tworzenie danych.
$config[code] not foundUczenie się maszyn poza środowiskiem akademickim i wyspecjalizowanymi dziedzinami zwiększa się z powodu wzrostu tych danych. Co ważniejsze, dostępność potężnych komputerów, technologii chmury, taniego miejsca do przechowywania i niskich kosztów obliczeniowych sprawia, że jest on bardziej dostępny.
Czym jest uczenie maszynowe?
Mówiąc prościej, proces uczenia maszynowego przetwarza duże ilości danych i uczy się z nich przewidywania. Korzystając z algorytmów, które nieustannie uczą się na podstawie danych, które są prezentowane, możliwe jest, aby komputery znajdowały wgląd bez konieczności programowania lub wskazywania, gdzie szukać. Tak więc urządzenie uczy się na podstawie informacji opartych na jego algorytmie lub modelu.
Dane
Ważne jest, aby pamiętać, że dane same w sobie niczego nie stworzą. To kwestia wyciągnięcia właściwych wniosków z tych danych. W przypadku dobrych (ludzkich) analityków danych można złapać coś, czego nam brakuje. Podobnie, w procesie uczenia się maszyn sukces zależy od stworzenia odpowiedniego algorytmu lub modelu, aby uzyskać jak najlepszy wgląd w informacje.
Po utworzeniu modelu udostępnienie go wszystkim istniejącym i przyszłym zbiorom danych pozwala komputerowi kontynuować naukę i doskonalić się. Większe i złożone zbiory danych mogą być analizowane w celu uzyskania wyników, które są bardziej dokładne i szybsze, w celu zidentyfikowania możliwości i uniknięcia ryzyka.
Co można zrobić dzięki uczeniu maszynowemu?
Odpowiedź jest bardzo ważna! Oto kilka przykładów z renomowanych marek znanych marek oraz sposób korzystania z uczenia maszynowego.
Zalecenia Amazon
Amazon ma prawie 250 milionów aktywnych klientów i dziesiątki milionów produktów. Sporządzanie zaleceń przez ludzi nie jest opcją i trwałoby to wieczność. Dzięki uczeniu maszynowemu, Amazonowi udało się dokonać dokładnych rekomendacji produktów w oparciu o zainteresowanie klienta, a także historię zakupów i przeglądania w czasie bardzo zbliżonym do rzeczywistego.
Google AdWords
Google znany jest z najlepszych algorytmów uczenia maszynowego w dowolnym miejscu. Firma udoskonaliła sztukę / naukę dostarczania właściwych informacji dla swoich użytkowników i jest w dużej mierze możliwa dzięki wysoce zaawansowanym modelom uczenia maszynowego.
Korzystanie z uczenia maszynowego
Dobrą rzeczą jest to, że nie musisz być informatykiem, aby korzystać z uczenia maszynowego, ponieważ istnieją dostawcy usług, którzy zrobią wszystko za Ciebie.
Usługodawcy
Wzrost w segmencie doprowadził wiele firm do świadczenia usług uczenia maszynowego. Oto niektórzy dostawcy rozwiązań, które zaczynają się od darmowego poziomu, dzięki czemu możesz zmoczyć stopy i korzystać z technologii dla małych firm. Ale jeśli zaczniesz się rozrastać, będą mieć opcje, które pozwolą rozwiązać problem praktycznie każdego rodzaju skali.
Pierwszym z nich jest IBM Bluemix, platforma, która wykorzystuje Watson i wiele więcej, aby dostarczyć kompleksowe rozwiązanie analityczne, które jest obecnie bardzo wysoko oceniane w branży.
Druga firma to BigML. Usługa zapewnia różnorodne usługi potrzebne do kompleksowego wdrożenia uczenia maszynowego, w tym edukacji, certyfikacji i dużej liczby bezpłatnych zasobów.
Amazon Machine Learning to kolejna usługa znana z przystępności nawet dla najmniejszych firm.
Istnieje wiele firm, które oferują usługi uczenia maszynowego, więc wybieraj ostrożnie i zadawaj jak najwięcej pytań, aby upewnić się, że spełnią one obietnicę zaspokojenia twoich konkretnych potrzeb.
Małe firmy i uczenie maszynowe
Jako mała firma możesz myśleć, że nie generujesz wystarczających danych, aby wymagać uczenia maszynowego. Ale jest więcej danych niż myślisz. Zacznijmy od tego, że wykorzystasz uczenie maszynowe w branży, w której się znajdujesz. Więc niezależnie od tego, czy masz restaurację, sklep z ubraniami w stylu vintage, czy robisz niestandardowe przybory, jest wiele danych dla każdego sektora, który jest łatwo dostępny. Po uzyskaniu ogólnych informacji możesz uzyskać bardziej szczegółowe dane na podstawie Twojej lokalizacji, rodzajów klientów, ceny, materiałów, marketingu i wielu innych.
Na podstawie danych można zlecić usługodawcy tworzenie modeli, które można wdrożyć, aby uzyskać cenne informacje. Następnie możesz wykorzystać spostrzeżenia, aby wypełnić inwentarz w swojej firmie odpowiednim produktem i we właściwym czasie przez cały rok.
Jednym z najlepszych sposobów na rozpoczęcie uczenia maszynowego jest wykorzystanie go do celów marketingowych. Dzieje się tak, ponieważ istnieje wiele danych marketingowych, a jeśli wybierzesz ostrożnie informacje, możliwe będzie posiadanie modelu, który szybko przyniesie wyniki dla Twojej branży.
Uczenie maszynowe w marketingu
Najlepsze rozwiązania marketingowe są spersonalizowane. Oznacza to, że nie bombardujesz obecnych i potencjalnych klientów tą samą kampanią w kółko. Oznacza to również świadomość, że nie są one szczęśliwe, więc możesz podjąć działanie, zanim powiedzą ci, że odchodzą. Dostarczanie odpowiedniego marketingu i rozwiązywanie problemów zwiększy lojalność klientów, zaangażowanie i wydatki.
Dzięki uczeniu maszynowemu można korzystać z zachowań zakupowych, odwiedzin w witrynie, wykorzystania aplikacji, reakcji na kampanie, preferencji i wielu innych punktów danych, aby uzyskać bardzo dokładne następne najlepsze prognozy działań. Firmy wykorzystały go do segmentacji klientów w celu wyodrębnienia grup klientów, przewidywania odchyleń klientów w celu wdrożenia proaktywnych środków zapobiegawczych i prognozowania wartości życia klienta.
Znaczenie uczenia maszynowego dzisiaj i ruch do przodu
Dane są generowane szybciej niż w jakimkolwiek innym momencie w historii. Tempo będzie się zwiększać, ponieważ coraz więcej osób uzyska dostęp do technologii informacyjnych i komunikacyjnych na całym świecie. Będzie to wymagało skrzypienia tych danych i nadania im sensu. Dzięki uczeniu maszynowemu możliwe jest teraz uzyskanie wglądu szybko potrzebnego firmie lub jakiejkolwiek innej organizacji.
Uczenie maszynowe jest narzędziem, jak każde inne, a jeśli użyjesz go właściwie, może wypłacić dywidendę. Zrób to częścią ogólnej strategii, aby Twoja mała firma była bardziej wydajna i produktywna.
Uczenie maszynowe Zdjęcie za pośrednictwem Shutterstock
2 Komentarze ▼
