Il progresso dell'apprendimento automatico è alimentato dalla quantità virtualmente infinita di archiviazione dei dati accessibile e poco costosa e dallo sviluppo di calcoli meno costosi e più efficienti. Di conseguenza, molti settori stanno ora costruendo modelli più potenti per analizzare dati complessi fornendo risposte rapide e più accurate su vasta scala.
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer utilizzano algoritmi per comprendere i dati e trovare modelli, un'abilità che le aziende possono impiegare in vari modi.
Ecco cinque applicazioni aziendali di machine learning che stanno offrendo vantaggi significativi:
# 1. Chatbot avanzati
La prima versione dei chatbot ha superato il divario di interazione tra persone e tecnologia consentendo alle persone di comunicare con i computer con regole script che istruivano i chatbot su quali azioni eseguire a seconda delle parole chiave.
Tuttavia, l'apprendimento automatico e la NLP o l'elaborazione del linguaggio naturale, un altro ramo della tecnologia di intelligenza artificiale, consentono ai chatbot di essere più coinvolgenti ed efficaci. Questi nuovissimi chatbot sono più reattivi alle esigenze degli utenti e parlano più come persone reali, quindi sono più produttivi.
#2. Supporto alle decisioni
Un'altra area in cui l'apprendimento automatico può aiutare le organizzazioni a trasformare una moltitudine di dati in informazioni significative che generano valore è l'assistenza decisionale. Gli algoritmi basati su dati storici o su qualsiasi fonte di dati rilevante possono valutare le informazioni e analizzare vari possibili risultati a un volume e un ritmo che gli esseri umani non possono eguagliare, consentendo loro di dare suggerimenti sulla giusta linea di condotta.
Ad esempio, le tecnologie di supporto alle decisioni cliniche che utilizzano l'apprendimento automatico per istruire i medici sulle scelte diagnostiche e terapeutiche nel settore sanitario migliorano le prestazioni degli operatori sanitari e il benessere dei pazienti.
#3. Motori di raccomandazione per i clienti
I motori di raccomandazione dei clienti, che utilizzano l'apprendimento automatico per migliorare l'esperienza del cliente e creare esperienze su misura, sono alimentati dall'apprendimento automatico. Qui, gli algoritmi analizzano i punti dati su un singolo cliente, come gli acquisti passati e altre fonti di dati, come le azioni esistenti di un'azienda, i modelli demografici e la cronologia degli acquisti di altri clienti, per determinare quali soluzioni consigliare a ciascun particolare consumatore.
Ad esempio, YouTube utilizza le tecnologie del motore di raccomandazione per aiutare gli spettatori a individuare rapidamente i video che corrispondono alle loro preferenze.
#4. Strategie di prezzo che cambiano nel tempo
Le aziende possono utilizzare dati storici sui prezzi e set di dati su varie altre variabili per comprendere meglio in che modo più fattori influenzano la spesa dei consumatori, come il periodo della giornata, il clima e le stagioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono prendere tali dati e integrarli con altri dati di mercato e dei clienti per aiutare le aziende a valutare dinamicamente i loro articoli a seconda delle variabili vaste e varie. Questo metodo consente alle aziende di ottimizzare il reddito.
L'esempio più ovvio di questo prezzo variabile è I prezzi delle sovratensioni di Uber, che si verifica quando molti clienti cercano viaggi contemporaneamente.
#5. Rilevamento di frodi
La capacità dell'apprendimento automatico di riconoscere le tendenze e scoprire le irregolarità che deviano da tali schemi lo rende uno strumento prezioso per identificare le pratiche illecite. Di conseguenza, le organizzazioni finanziarie applicano efficacemente l'apprendimento automatico in questo campo da anni.
Si può imparare molto di più attraverso vari corsi brevi online disponibili sull'implementazione dell'IA.
Pertanto, è evidente che, come la produzione, la vendita al dettaglio, l'assistenza sanitaria, le scienze della vita, i viaggi e i servizi finanziari, anche molti altri settori hanno beneficiato dei progressi dell'apprendimento automatico, rendendo inevitabile il progresso di ciascuna attività commerciale.
Quali sono gli algoritmi di Machine Learning per le applicazioni aziendali?
In questo capitolo, esamineremo gli algoritmi fondamentali di Machine Learning che soddisferanno le tue esigenze aziendali.
#1. Regressione
La regressione è un approccio di apprendimento automatico di base per determinare la relazione tra almeno due variabili. Questi fattori potrebbero essere sia dipendenti (dall'obiettivo) che indipendenti (predittore). Comprendere come le variabili interagiscono aiuta nella previsione, oltre a rilevare serie temporali, correlazioni di causa ed effetto e fungere da predittore di forza.
Le tecniche di regressione vengono spesso utilizzate per spiegare o prevedere un dato valore numerico utilizzando dati passati. E la diversità del modello di regressione è determinata dal tipo e dalla quantità di dati di input (variabili). Ci sono più di dieci modelli simili in totale. I più comuni sono la regressione lineare semplice e multivariata.
#2. Raggruppamento
Il clustering è un metodo ML per identificare e raggruppare punti dati in strutture. Queste strutture riflettono vasti set di dati che possono essere compresi e manipolati con facilità e nuove informazioni possono essere ottenute dai dati raggruppati seguendo la modellazione del clustering. Il clustering non richiede dati etichettati. Dopotutto, cerca modelli riconoscendo tratti condivisi o comparabili e quindi utilizzando questi modelli per formare gruppi distinti.
#3. Apprendimento approfondito
Il deep learning (DL) è una branca dell'intelligenza artificiale che imita alcune delle tattiche utilizzate dagli esseri umani durante l'apprendimento. Gli algoritmi DL sostituiscono una rete neurale con almeno tre livelli che suddividono i problemi in livelli di dati e poi li risolvono. Questi algoritmi sono simili a come funziona il nostro cervello quando iniziamo a percepire l'ambiente, imparare parole e riconoscere nuovi oggetti.
Il deep learning, come branca del machine learning, sostituisce gli algoritmi basati su reti neurali multistrato ma differisce dalle tipiche tecniche AI/ML. La distinzione fondamentale è che i modelli di deep learning non richiedono dati con una serie di caratteristiche rilevanti: la semplice fornitura di dati grezzi consente all'algoritmo di definire autonomamente le caratteristiche rilevanti. I modelli DL stanno diventando più potenti con l'aumentare della quantità di dati utilizzati per l'addestramento. Quindi, la crescita del deep learning si presenta così: i livelli di una rete neurale sono costituiti da neuroni che trasferiscono informazioni ai neuroni nel livello successivo e il modello giudica quando l'input raggiunge il livello di output.
#4. Classificazione
La classificazione è una tecnica di apprendimento automatico che classifica i dati non strutturati o strutturati. La sua applicazione è ancora utile per il filtraggio dello spam, la classificazione dei documenti, l'auto-tagging e l'identificazione dei difetti. Le classi in questo contesto possono essere viste come etichette o obiettivi. Il modello apprende come classificare nuove informazioni studiando l'input e mappando etichette o obiettivi ai dati.
Esistono 3 tipi di classificazione utilizzati:
- Classificazione binaria
- Classificazione multietichetta
- Classificazione multietichetta
Come faccio a selezionare l'algoritmo ML appropriato per la tua azienda?
Hai imparato a conoscere i molti tipi di algoritmi ML, ora puoi seguire questo processo passo dopo passo per selezionare un algoritmo appropriato per la tua applicazione aziendale:
- Identificare la sfida/problema aziendale
- Esaminare i dati disponibili
- Considera la migliore metrica di valutazione e la velocità.
- Scegli un numero appropriato di caratteristiche e parametri.
- Utilizza un modello base o una soluzione più avanzata
Avvolgere Up
Con così tanti fantastici algoritmi di Machine Learning tra cui scegliere, è facile lasciarsi sopraffare. Di conseguenza, cerca di adottare un approccio basato sui dati o di risoluzione dei problemi. Ricorda che dati migliori sono più importanti di un algoritmo, che può essere facilmente migliorato aumentando il tempo di addestramento.
