5 استخدامات للتعلم الآلي في مكان العمل

يتم تعزيز تقدم التعلم الآلي من خلال المقدار اللامتناهي تقريبًا من تخزين البيانات الذي يمكن الوصول إليه وغير المكلف ، وتطوير عمليات حسابية أقل تكلفة وأكثر كفاءة. نتيجة لذلك ، تقوم العديد من القطاعات الآن ببناء نماذج أكثر قوة لتحليل البيانات المعقدة مع تقديم إجابات سريعة وأكثر دقة على نطاقات ضخمة.

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي تستخدم فيه أجهزة الكمبيوتر الخوارزميات لفهم البيانات والعثور على الأنماط ، وهي مهارة يمكن للشركات توظيفها بطرق مختلفة.

فيما يلي خمسة تطبيقات للأعمال التعلم الآلي الذي يقدم فوائد كبيرة:

# 1. روبوتات المحادثة المتقدمة

تغلب الإصدار الأول من روبوتات المحادثة على فجوة التفاعل بين الأشخاص والتكنولوجيا من خلال السماح للأشخاص بالتواصل مع أجهزة الكمبيوتر بقواعد نصية ترشد روبوتات المحادثة إلى الإجراءات التي يجب تنفيذها اعتمادًا على الكلمات الرئيسية.

ومع ذلك ، فإن التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية أو معالجة اللغة الطبيعية ، فرع آخر من تقنيات الذكاء الاصطناعي ، يسمح لروبوتات المحادثة أن تكون أكثر تفاعلاً وفعالية. تعد روبوتات الدردشة الأحدث هذه أكثر استجابة لمتطلبات المستخدمين وتتحدث مثل الأشخاص الفعليين ، وبالتالي تكون أكثر إنتاجية.

# 2. دعم القرار

هناك مجال آخر قد يساعد فيه التعلم الآلي المؤسسات على تحويل العديد من البيانات إلى رؤى ذات مغزى تولد قيمة وهي المساعدة في اتخاذ القرار. قد تقوم الخوارزميات المستندة إلى البيانات التاريخية أو أي مصادر بيانات ذات صلة بتقييم المعلومات والاطلاع على مختلف النتائج المحتملة بحجم وسرعة لا يمكن للبشر مطابقتها ، مما يسمح لهم بتقديم اقتراحات بشأن المسار الصحيح للعمل.

على سبيل المثال ، تعمل تقنيات دعم القرار السريري التي تستخدم التعلم الآلي لتثقيف الأطباء حول خيارات التشخيص والعلاج في مجال الرعاية الصحية على تعزيز أداء مقدمي الرعاية ورفاهية المرضى.

# 3. محركات التوصية للعملاء

محركات توصية العملاء ، التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين تجربة العميل وإنشاء تجارب مخصصة ، مدعومة بالتعلم الآلي. هنا ، تحلل الخوارزميات نقاط البيانات حول عميل واحد ، مثل عمليات الشراء السابقة ومصادر البيانات الأخرى ، مثل المخزون الحالي للشركة والأنماط الديموغرافية وتاريخ الشراء للعملاء الآخرين ، لتحديد الحلول التي يجب التوصية بها لكل مستهلك معين.

على سبيل المثال ، يستخدم YouTube تقنيات محرك التوصية لمساعدة المشاهدين في تحديد مقاطع الفيديو التي تتطابق مع تفضيلاتهم بسرعة.

# 4. استراتيجيات التسعير التي تتغير بمرور الوقت

قد تستخدم الشركات بيانات الأسعار التاريخية ومجموعات البيانات حول متغيرات أخرى مختلفة لفهم أفضل لكيفية تأثير العوامل المتعددة على إنفاق المستهلك ، مثل الفترة من اليوم والمناخ والمواسم. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تأخذ مثل هذه البيانات وتدمجها مع بيانات السوق والعملاء الأخرى لمساعدة الشركات في تسعير عناصرها ديناميكيًا اعتمادًا على المتغيرات الواسعة والمتنوعة. تسمح هذه الطريقة للشركات بتحسين الدخل.

المثال الأكثر وضوحًا لهذا التسعير المتغير هو أسعار Uber للطفرة، والذي يحدث عندما يسعى العديد من العملاء إلى القيام برحلات في نفس الوقت.

# 5. كشف الاحتيال

إن قدرة التعلم الآلي على التعرف على الاتجاهات واكتشاف المخالفات التي تنحرف عن تلك الأنماط تجعله أداة قيمة لتحديد الممارسات غير المشروعة. نتيجة لذلك ، كانت المؤسسات المالية تطبق التعلم الآلي بشكل فعال في هذا المجال لسنوات.

يمكن للمرء أن يتعلم الكثير من خلال العديد من الدورات القصيرة المتاحة على الإنترنت حول تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

لذلك ، من الواضح أنه مثل التصنيع وتجارة التجزئة والرعاية الصحية وعلوم الحياة والسفر والخدمات المالية ، فقد استفادت العديد من الصناعات الأخرى أيضًا من التقدم في التعلم الآلي ، مما يجعله حتميًا للتقدم في كل نشاط تجاري.

ما هي خوارزميات التعلم الآلي لتطبيقات الأعمال؟

في هذا الفصل ، سنتناول خوارزميات التعلم الآلي الأساسية التي ستلبي احتياجات عملك.

# 1. تراجع

الانحدار هو نهج أساسي للتعلم الآلي لتحديد العلاقة بين متغيرين على الأقل. قد تعتمد هذه العوامل (على الهدف) ومستقلة (متنبئ). يساعد فهم كيفية تفاعل المتغيرات في التنبؤ ، بالإضافة إلى اكتشاف السلاسل الزمنية ، وارتباطات السبب والنتيجة ، والعمل كمتنبئ للقوة.

غالبًا ما تُستخدم تقنيات الانحدار لشرح أو توقع قيمة عددية معينة باستخدام البيانات السابقة. ويتم تحديد تنوع نموذج الانحدار حسب نوع وكمية بيانات الإدخال (المتغيرات). هناك أكثر من عشرة نماذج مماثلة في المجموع. الأكثر شيوعًا هو الانحدار الخطي البسيط والمتعدد المتغيرات.

# 2. تجمع

التجميع هو طريقة ML لتحديد نقاط البيانات وتجميعها في هياكل. تعكس هذه الهياكل مجموعات بيانات ضخمة يمكن فهمها ومعالجتها بسهولة ، ويمكن الحصول على رؤى جديدة من البيانات المجمعة بعد نمذجة المجموعات. لا يتطلب التجميع البيانات المصنفة. بعد كل شيء ، فإنه يبحث عن أنماط من خلال التعرف على السمات المشتركة أو القابلة للمقارنة ثم استخدام هذه الأنماط لتشكيل مجموعات متميزة.

# 3. تعلم عميق

التعلم العميق (DL) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يحاكي بعض التكتيكات التي يستخدمها البشر أثناء التعلم. تستبدل خوارزميات DL الشبكة العصبية بثلاث طبقات على الأقل تقسم المشكلات إلى مستويات بيانات ثم تحلها. تشبه هذه الخوارزميات طريقة عمل أدمغتنا عندما نبدأ أولاً في إدراك البيئة وتعلم الكلمات والتعرف على الأشياء الجديدة.

التعلم العميق ، كفرع من ML ، يحل محل الخوارزميات القائمة على الشبكات العصبية متعددة الطبقات ولكنه يختلف عن تقنيات AI / ML النموذجية. الفرق الأساسي هو أن نماذج التعلم العميق لا تتطلب بيانات مع مجموعة من الميزات ذات الصلة - مجرد توفير البيانات الأولية يسمح للخوارزمية بتحديد الميزات ذات الصلة من تلقاء نفسها. أصبحت نماذج DL أكثر قوة مع زيادة كمية البيانات المستخدمة في التدريب. لذلك ، يبدو نمو التعلم العميق على النحو التالي: تتكون طبقات الشبكة العصبية من الخلايا العصبية التي تنقل المعلومات إلى الخلايا العصبية في الطبقة التالية ، ويصدر النموذج حكمًا عندما تصل المدخلات إلى طبقة المخرجات.

# 4. تصنيف

التصنيف هو أسلوب تعلم آلي يصنف البيانات غير المنظمة أو المنظمة. لا يزال تطبيقه مفيدًا لتصفية البريد العشوائي ، وتصنيف المستندات ، ووضع العلامات التلقائي ، وتحديد العيوب. يمكن اعتبار الفئات في هذا السياق تسميات أو أهداف. يتعلم النموذج كيفية تصنيف المعلومات الجديدة من خلال دراسة المدخلات وتعيين تسميات أو أهداف للبيانات. 

هناك 3 أنواع من التصنيفات المستخدمة:

• التصنيف الثنائي
• تصنيف متعدد الملصقات
• تصنيف متعدد الملصقات

كيف أختار خوارزمية ML المناسبة لعملك؟

لقد تعرفت على العديد من أنواع خوارزميات ML ، يمكنك الآن اتباع هذه العملية خطوة بخطوة لاختيار خوارزمية مناسبة لتطبيق عملك:

• تحديد التحدي / المشكلة التجارية
• افحص البيانات المتوفرة
• ضع في اعتبارك أفضل مقياس تقييم وسرعة.
• اختر عددًا مناسبًا من الميزات والمعلمات.
• استخدم نموذجًا أساسيًا أو حلًا أكثر تقدمًا

في المخص:

مع وجود العديد من خوارزميات التعلم الآلي الرائعة للاختيار من بينها ، من السهل أن تغمر نفسك. نتيجة لذلك ، حاول اتباع نهج قائم على البيانات أو حل المشكلات. تذكر أن البيانات الأفضل أكثر أهمية من الخوارزمية ، والتي يمكن تحسينها بسهولة عن طريق زيادة وقت التدريب.