Прогресс машинного обучения подпитывается практически бесконечным объемом доступных и недорогих хранилищ данных, а также развитием менее дорогостоящих и более эффективных вычислений. В результате во многих секторах в настоящее время создаются более мощные модели для анализа сложных данных, в то же время предоставляя быстрые и более точные ответы в больших масштабах.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры используют алгоритмы для понимания данных и поиска закономерностей — навык, который предприятия могут использовать различными способами.
Вот пять бизнес-приложений машинное обучение, которые приносят значительные преимущества:
№1. Продвинутые чат-боты
Ранняя версия чат-ботов преодолела разрыв во взаимодействии между людьми и технологиями, позволив людям общаться с компьютерами с помощью скриптовых правил, которые указывали чат-ботам, какие действия выполнять в зависимости от ключевых слов.
Однако машинное обучение и NLP или обработка естественного языка, еще одна ветвь технологии искусственного интеллекта, позволяют чат-ботам быть более привлекательными и эффективными. Эти новейшие чат-боты лучше реагируют на требования пользователей и говорят как настоящие люди, а значит, более продуктивны.
№ 2. Поддержка при принятии решения
Еще одна область, в которой машинное обучение может помочь организациям преобразовать множество данных в осмысленные идеи, создающие ценность, — это помощь в принятии решений. Алгоритмы, основанные на исторических данных или любых релевантных источниках данных, могут оценивать информацию и обрабатывать различные возможные результаты в объеме и темпе, с которыми люди не могут справиться, что позволяет им давать предложения по правильному курсу действий.
Например, технологии поддержки принятия клинических решений, использующие машинное обучение для обучения врачей методам диагностики и выбора лечения в сфере здравоохранения, повышают эффективность работы медицинских работников и благополучие пациентов.
№3. Механизмы рекомендаций для клиентов
Механизмы рекомендаций клиентам, которые используют машинное обучение для улучшения качества обслуживания клиентов и создания индивидуального опыта, основаны на машинном обучении. Здесь алгоритмы анализируют данные об одном клиенте, такие как прошлые покупки и другие источники данных, такие как существующие акции компании, демографические модели и истории покупок других клиентов, чтобы определить, какие решения рекомендовать каждому конкретному потребителю.
Например, YouTube использует технологии механизма рекомендаций, чтобы помочь зрителям быстро находить видео, соответствующие их предпочтениям.
№ 4. Стратегии ценообразования, которые меняются со временем
Компании могут использовать исторические данные о ценах и наборы данных по различным другим переменным, чтобы лучше понять, как различные факторы влияют на потребительские расходы, такие как период дня, климат и сезоны. Алгоритмы машинного обучения могут брать такие данные и интегрировать их с другими рыночными и клиентскими данными, чтобы помочь компаниям динамически оценивать свои товары в зависимости от обширных и разнообразных переменных. Этот метод позволяет компаниям оптимизировать доходы.
Наиболее очевидный пример такого переменного ценообразования: Цены на выбросы Uber, что происходит, когда многие клиенты одновременно ищут поездки.
№ 5. Обнаружение мошенничества
Способность машинного обучения распознавать тенденции и обнаруживать нарушения, которые отклоняются от этих моделей, делает его ценным инструментом для выявления незаконных практик. В результате финансовые организации годами эффективно применяют машинное обучение в этой области.
Можно узнать намного больше через доступны различные короткие онлайн-курсы по внедрению ИИ.
Таким образом, очевидно, что, как и производство, розничная торговля, здравоохранение, медико-биологические науки, путешествия и финансовые услуги, многие другие отрасли также извлекли выгоду из достижений в области машинного обучения, что делает его неизбежным для прогресса в каждом бизнесе.
Каковы алгоритмы машинного обучения для бизнес-приложений?
В этой главе мы рассмотрим основные алгоритмы машинного обучения, которые удовлетворят потребности вашего бизнеса.
№ 1. Регрессия
Регрессия — это базовый подход машинного обучения для определения связи как минимум между двумя переменными. Эти факторы могут быть как зависимыми (от цели), так и независимыми (предиктор). Понимание того, как взаимодействуют переменные, помогает в прогнозировании, а также в обнаружении временных рядов, причинно-следственных корреляций и служит предиктором силы.
Методы регрессии часто используются для объяснения или прогнозирования заданного числового значения с использованием прошлых данных. А разнообразие регрессионной модели определяется типом и количеством входных данных (переменных). Всего насчитывается более десяти подобных моделей. Наиболее распространенными являются простая линейная и многомерная линейная регрессия.
№ 2. Кластеризация
Кластеризация — это метод машинного обучения для идентификации и группировки точек данных в структуры. Эти структуры отражают обширные наборы данных, которые можно легко понять и которыми можно легко управлять, а новые идеи можно получить из сгруппированных данных после кластерного моделирования. Кластеризация не требует размеченных данных. В конце концов, он ищет закономерности, распознавая общие или сопоставимые черты, а затем используя эти закономерности для формирования отдельных кластеров.
№3. Глубокое обучение
Глубокое обучение (ГО) — это ветвь искусственного интеллекта, которая имитирует некоторые тактики, используемые людьми во время обучения. Алгоритмы глубокого обучения заменяют нейронную сеть как минимум тремя слоями, которые делят проблемы на уровни данных, а затем решают их. Эти алгоритмы похожи на то, как работает наш мозг, когда мы впервые начинаем воспринимать окружающую среду, учить слова и распознавать новые объекты.
Глубокое обучение, как ветвь ML, заменяет алгоритмы, основанные на многослойных нейронных сетях, но отличается от типичных методов AI/ML. Фундаментальное отличие заключается в том, что для моделей глубокого обучения не требуются данные с набором соответствующих функций — простое предоставление необработанных данных позволяет алгоритму самостоятельно определять соответствующие функции. Модели глубокого обучения становятся все более мощными по мере роста объема данных, используемых для обучения. Итак, рост глубокого обучения выглядит так: слои нейронной сети состоят из нейронов, которые передают информацию нейронам следующего слоя, и модель выносит суждение, когда вход достигает выходного слоя.
№4. Классификация
Классификация — это метод машинного обучения, который классифицирует неструктурированные или структурированные данные. Его применение по-прежнему полезно для фильтрации спама, классификации документов, автоматической пометки и выявления дефектов. Классы в этом контексте можно рассматривать как метки или цели. Модель учится классифицировать новую информацию, изучая входные данные и сопоставляя метки или цели с данными.
Применяются 3 вида классификации:
- Бинарная классификация
- Многоуровневая классификация
- Многоуровневая классификация
Как выбрать подходящий алгоритм машинного обучения для вашего бизнеса?
Вы узнали о многих типах алгоритмов ML, теперь вы можете следовать этому пошаговому процессу, чтобы выбрать подходящий алгоритм для вашего бизнес-приложения:
- Определите бизнес-задачу/проблему
- Изучите доступные данные
- Рассмотрим лучший показатель оценки и скорость.
- Выберите подходящее количество функций и параметров.
- Используйте базовую модель или более продвинутое решение
Подводя итог
С таким количеством замечательных алгоритмов машинного обучения легко растеряться. В результате попробуйте использовать подход, основанный на данных или решении проблем. Помните, что более качественные данные важнее алгоритма, который можно легко улучшить, увеличив время обучения.
