機械学習の進歩は、事実上無限の量のアクセス可能な安価なデータストレージと、より安価でより効率的な計算の開発によって促進されています。 その結果、多くのセクターが、複雑なデータを分析するためのより強力なモデルを構築すると同時に、大規模で迅速かつ正確な回答を提供しています。
機械学習は、コンピューターがアルゴリズムを使用してデータを理解し、パターンを見つける人工知能の分野です。これは、企業がさまざまな方法で使用できるスキルです。
これがのXNUMXつのビジネスアプリケーションです 大きなメリットをもたらす機械学習：
＃1。 高度なチャットボット
チャットボットの初期バージョンは、キーワードに応じて実行するアクションをチャットボットに指示するスクリプト化されたルールを使用してコンピューターと通信できるようにすることで、人とテクノロジーの間の相互作用のギャップを克服しました。
ただし、機械学習とNLPまたはAIテクノロジーの別のブランチである自然言語処理により、チャットボットはより魅力的で効果的になります。 これらの最新のチャットボットは、ユーザーの要件により敏感で、実際の人のように話すため、生産性が向上します。
＃2。 意思決定支援
機械学習が組織が多数のデータを価値を生み出す意味のある洞察に変換するのに役立つ可能性があるもうXNUMXつの分野は、意思決定支援です。 履歴データまたは関連するデータソースに基づくアルゴリズムは、情報を評価し、人間が一致できない量とペースでさまざまな可能な結果を通過し、正しい行動方針について提案できるようにします。
たとえば、機械学習を使用して医療事業における診断と治療の選択について医師を教育する臨床意思決定支援技術は、介護者のパフォーマンスと患者の福祉を向上させます。
＃3。 顧客向けの推奨エンジン
機械学習を使用して顧客エクスペリエンスを向上させ、カスタマイズされたエクスペリエンスを作成する顧客推奨エンジンは、機械学習を利用しています。 ここで、アルゴリズムは、過去の購入や、会社の既存の在庫、人口統計パターン、他の顧客の購入履歴などの他のデータソースなど、単一の顧客に関するデータポイントを分析して、特定の各消費者に推奨するソリューションを決定します。
たとえば、YouTubeはレコメンデーションエンジン技術を採用しており、視聴者が自分の好みに合った動画をすばやく見つけることができます。
＃4。 時間の経過とともに変化する価格戦略
企業は、過去の価格データと他のさまざまな変数に関するデータ セットを使用して、XNUMX 日の期間、気候、季節などの複数の要因が消費者の支出にどのように影響するかをよりよく理解することができます。 機械学習アルゴリズムは、そのようなデータを取得し、それを他の市場および顧客データと統合して、企業が膨大で多様な変数に応じてアイテムの価格を動的に設定できるようにします。 この方法により、企業は収入を最適化できます。
この変動価格の最も明白な例は次のとおりです。 Uberの急上昇価格、これは多くの顧客が同時に旅行を求めるときに発生します。
＃5。 不正の検出
傾向を認識し、それらのパターンから逸脱する不規則性を発見する機械学習の機能は、違法行為を特定するための貴重なツールになります。 その結果、金融機関はこの分野で何年にもわたって機械学習を効果的に適用してきました。
を通してもっと多くを学ぶことができます AIの実装に関するさまざまなオンラインショートコースを利用できます。
したがって、製造業、小売業、ヘルスケア、ライフサイエンス、旅行、金融サービスと同様に、他の多くの業界も機械学習の進歩の恩恵を受けており、各事業活動の進展は避けられません。
ビジネス アプリケーション向けの機械学習アルゴリズムとは?
この章では、ビジネス ニーズを満たす基本的な機械学習アルゴリズムについて説明します。
＃1。 回帰
回帰は、少なくとも XNUMX つの変数間の関係を判断するための基本的な機械学習アプローチです。 これらの要因は、依存する (ターゲットに依存する) 場合と独立する (予測する) 場合があります。 変数がどのように相互作用するかを理解することは、時系列、原因と結果の相関関係を検出し、強度の予測因子として機能するだけでなく、予測にも役立ちます。
回帰手法は、過去のデータを使用して特定の数値を説明または予測するためによく使用されます。 また、回帰モデルの多様性は、入力データ (変数) の種類と量によって決まります。 合計でXNUMX以上の類似モデルがあります。 最も一般的なのは、単純線形回帰と多変量線形回帰です。
＃2。 クラスタリング
クラスタリングは、データ ポイントを識別して構造にグループ化するための ML メソッドです。 これらの構造は、簡単に理解して操作できる膨大なデータセットを反映しており、クラスタリング モデリングに従ってグループ化されたデータから新しい洞察を得ることができます。 クラスタリングにはラベル付きデータは必要ありません。 結局のところ、共有または比較可能な特性を認識し、これらのパターンを使用して個別のクラスターを形成することにより、パターンを探します。
＃3。 ディープラーニング
ディープ ラーニング (DL) は、学習中に人間が使用する戦術の一部を模倣する人工知能の一分野です。 DL アルゴリズムは、ニューラル ネットワークを、問題をデータ レベルに分割して解決する少なくとも XNUMX つのレイヤーに置き換えます。 これらのアルゴリズムは、私たちが最初に環境を認識し始め、単語を学習し、新しい物体を認識し始めるときの脳の機能に似ています。
ディープ ラーニングは ML の一分野であり、多層ニューラル ネットワークに基づくアルゴリズムに取って代わりますが、一般的な AI/ML 手法とは異なります。 基本的な違いは、深層学習モデルは一連の関連する機能を持つデータを必要としないことです。生データを提供するだけで、アルゴリズムは関連する機能を独自に定義できます。 DL モデルは、トレーニングに使用されるデータの量が増えるにつれて、より強力になっています。 すると、深層学習の成長は次のようになります。ニューラル ネットワークの層は、次の層のニューロンに情報を転送するニューロンで構成され、モデルは入力が出力層に到達したときに判断を下します。
＃4。 分類
分類は、非構造化データまたは構造化データを分類する機械学習手法です。 そのアプリケーションは、スパムのフィルタリング、ドキュメントの分類、自動タグ付け、および欠陥の識別に引き続き役立ちます。 このコンテキストのクラスは、ラベルまたはターゲットと見なすことができます。 モデルは、入力を調査し、ラベルまたはターゲットをデータにマッピングすることによって、新しい情報を分類する方法を学習します。
使用される分類には 3 つのタイプがあります。
- バイナリ分類
- マルチラベル分類
- マルチラベル分類
ビジネスに適した ML アルゴリズムを選択するにはどうすればよいですか?
多くの種類の ML アルゴリズムについて学習したので、次の段階的なプロセスに従って、ビジネス アプリケーションに適したアルゴリズムを選択できます。
- ビジネス上の課題/問題を特定する
- 利用可能なデータを調べる
- 最適な評価指標と速度を検討してください。
- 適切な数の機能とパラメーターを選択します。
- 基本モデルまたはより高度なソリューションを使用する
アップラッピング
非常に多くの優れた機械学習アルゴリズムから選択できるため、すぐに圧倒されてしまいます。 その結果、データ駆動型または問題解決型のアプローチを取るようにしてください。 アルゴリズムよりも優れたデータが重要であることを忘れないでください。アルゴリズムは、トレーニング時間を増やすことで簡単に改善できます。
