De vooruitgang van machine learning wordt gevoed door de vrijwel oneindige hoeveelheid toegankelijke, goedkope gegevensopslag en de ontwikkeling van goedkopere en efficiëntere berekeningen. Als gevolg hiervan bouwen veel sectoren nu krachtigere modellen om complexe gegevens te analyseren en tegelijkertijd op grote schaal snelle en nauwkeurigere antwoorden te geven.
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers algoritmen gebruiken om gegevens te begrijpen en patronen te vinden, een vaardigheid die bedrijven op verschillende manieren kunnen inzetten.
Hier zijn vijf zakelijke toepassingen van: machine learning die aanzienlijke voordelen opleveren:
#1. Geavanceerde chatbots
De vroege versie van de chatbots overbrugde de interactiekloof tussen mensen en technologie door mensen in staat te stellen met computers te communiceren met gescripte regels die chatbots instrueerden welke acties ze moesten uitvoeren, afhankelijk van trefwoorden.
Machine learning en NLP of natuurlijke taalverwerking, een andere tak van AI-technologie, zorgen ervoor dat chatbots boeiender en effectiever kunnen zijn. Deze nieuwste chatbots reageren beter op de eisen van gebruikers en spreken meer als echte mensen, waardoor ze productiever zijn.
#2. Beslissingsondersteuning
Een ander gebied waar machine learning organisaties kan helpen een veelheid aan gegevens om te zetten in zinvolle inzichten die waarde genereren, is hulp bij het nemen van beslissingen. Algoritmen op basis van historische gegevens of relevante gegevensbronnen kunnen informatie beoordelen en verschillende mogelijke uitkomsten doorlopen in een volume en tempo dat mensen niet kunnen evenaren, waardoor ze suggesties kunnen doen voor de juiste manier van handelen.
Klinische besluitvormingsondersteunende technologieën die machine learning gebruiken om artsen voor te lichten over diagnose- en behandelingskeuzes in de gezondheidszorg, verbeteren bijvoorbeeld de prestaties van zorgverleners en het welzijn van patiënten.
#3. Aanbevelingsmotoren voor klanten
Engines voor klantaanbevelingen, die machine learning gebruiken om de klantervaring te verbeteren en op maat gemaakte ervaringen te creëren, worden aangedreven door machine learning. Hier analyseren algoritmen gegevenspunten over een enkele klant, zoals eerdere aankopen en andere gegevensbronnen, zoals de bestaande voorraad van een bedrijf, demografische patronen en de aankoopgeschiedenis van andere klanten, om te bepalen welke oplossingen aan elke specifieke consument moeten worden aanbevolen.
YouTube maakt bijvoorbeeld gebruik van aanbevelingsengine-technologieën om kijkers te helpen snel video's te vinden die overeenkomen met hun voorkeuren.
#4. Prijsstrategieën die in de loop van de tijd veranderen
Bedrijven kunnen historische prijsgegevens en datasets over verschillende andere variabelen gebruiken om beter te begrijpen hoe meerdere factoren de consumentenuitgaven beïnvloeden, zoals de periode van de dag, het klimaat en de seizoenen. Algoritmen voor machinaal leren kunnen dergelijke gegevens opnemen en integreren met andere markt- en klantgegevens om bedrijven te helpen hun artikelen dynamisch te prijzen, afhankelijk van de enorme en gevarieerde variabelen. Met deze methode kunnen bedrijven hun inkomsten optimaliseren.
Het meest voor de hand liggende voorbeeld van deze variabele prijsstelling is: Uber's prijzen voor schommelingen, die optreedt wanneer veel klanten tegelijkertijd reizen zoeken.
#5. Opsporing van fraude
Het vermogen van machine learning om trends te herkennen en onregelmatigheden te ontdekken die afwijken van die patronen, maakt het een waardevol hulpmiddel voor het identificeren van illegale praktijken. Als gevolg hiervan passen financiële organisaties al jaren machine learning effectief toe op dit gebied.
Je kunt veel meer leren door verschillende online korte cursussen beschikbaar over de implementatie van AI.
Daarom is het duidelijk dat, net als productie, detailhandel, gezondheidszorg, biowetenschappen, reizen en financiële diensten, veel andere industrieën ook hebben geprofiteerd van de vooruitgang op het gebied van machinaal leren, waardoor de voortgang in elke bedrijfsactiviteit onvermijdelijk is.
Wat zijn de machine learning-algoritmen voor zakelijke toepassingen?
In dit hoofdstuk zullen we de fundamentele Machine Learning-algoritmen doornemen die aan uw zakelijke behoeften zullen voldoen.
#1. regressie
Regressie is een fundamentele machine-learningbenadering voor het bepalen van de relatie tussen ten minste twee variabelen. Deze factoren kunnen zowel afhankelijk (van het doel) als onafhankelijk (voorspeller) zijn. Begrijpen hoe variabelen op elkaar inwerken, helpt bij het voorspellen, maar ook bij het detecteren van tijdreeksen, oorzaak-gevolgcorrelaties en het dienen als voorspeller van sterkte.
Regressietechnieken worden vaak gebruikt om een bepaalde numerieke waarde uit te leggen of te voorspellen met behulp van gegevens uit het verleden. En de diversiteit van het regressiemodel wordt bepaald door het type en de hoeveelheid invoergegevens (variabelen). Er zijn in totaal meer dan tien vergelijkbare modellen. De meest voorkomende zijn eenvoudige lineaire en multivariate lineaire regressie.
#2. clustering
Clustering is een ML-methode voor het identificeren en groeperen van gegevenspunten in structuren. Deze structuren weerspiegelen enorme datasets die gemakkelijk kunnen worden begrepen en gemanipuleerd, en nieuwe inzichten kunnen worden verkregen uit de gegroepeerde gegevens na clusteringmodellering. Clustering vereist geen gelabelde gegevens. Het zoekt immers naar patronen door gedeelde of vergelijkbare eigenschappen te herkennen en deze patronen vervolgens te gebruiken om onderscheidende clusters te vormen.
#3. Diep leren
Diep leren (DL) is een tak van kunstmatige intelligentie die enkele van de tactieken nabootst die mensen tijdens het leren gebruiken. DL-algoritmen vervangen een neuraal netwerk door ten minste drie lagen die problemen opdelen in dataniveaus en vervolgens oplossen. Deze algoritmen zijn vergelijkbaar met hoe onze hersenen functioneren wanneer we voor het eerst de omgeving waarnemen, woorden leren en nieuwe objecten herkennen.
Diep leren, als een tak van ML, vervangt algoritmen op basis van meerlaagse neurale netwerken, maar verschilt van typische AI/ML-technieken. Het fundamentele onderscheid is dat deep learning-modellen geen gegevens met een reeks relevante kenmerken vereisen. Door simpelweg ruwe gegevens te verstrekken, kan het algoritme zelf relevante kenmerken definiëren. DL-modellen worden krachtiger naarmate de hoeveelheid gegevens die voor training wordt gebruikt, groeit. De groei van deep learning ziet er dus als volgt uit: lagen van een neuraal netwerk bestaan uit neuronen die informatie overbrengen naar neuronen in de volgende laag, en het model oordeelt wanneer de invoer de uitvoerlaag bereikt.
#4. Classificatie
Classificatie is een machine learning-techniek die ongestructureerde of gestructureerde gegevens categoriseert. De toepassing is nog steeds nuttig voor spamfiltering, documentclassificatie, autotagging en defectidentificatie. Klassen kunnen in deze context worden gezien als labels of doelen. Het model leert nieuwe informatie te classificeren door de invoer te bestuderen en labels of doelen aan de gegevens toe te wijzen.
Er worden 3 soorten classificaties gebruikt:
- Binaire classificatie
- Multilabel classificatie
- Multilabel classificatie
Hoe selecteer ik het juiste ML-algoritme voor uw bedrijf?
U hebt de vele soorten ML-algoritmen leren kennen. U kunt nu dit stapsgewijze proces volgen om een geschikt algoritme voor uw bedrijfstoepassing te selecteren:
- Identificeer de zakelijke uitdaging/het probleem
- Onderzoek de beschikbare gegevens
- Overweeg de beste evaluatiestatistieken en -snelheid.
- Kies een geschikt aantal functies en parameters.
- Gebruik een basismodel of een meer geavanceerde oplossing
Afsluiten
Met zoveel geweldige Machine Learning-algoritmen om uit te kiezen, is het gemakkelijk om overweldigd te raken. Probeer daarom een datagedreven of probleemoplossende aanpak te hanteren. Onthoud dat betere gegevens belangrijker zijn dan een algoritme, dat gemakkelijk kan worden verbeterd door de trainingstijd te verlengen.
