Прогрес машинного навчання забезпечується практично нескінченною кількістю доступних і недорогих сховищ даних, а також розробкою менш дорогих і ефективніших обчислень. Як результат, багато секторів зараз створюють потужніші моделі для аналізу складних даних, надаючи швидкі та точніші відповіді у великих масштабах.
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, в якій комп’ютери використовують алгоритми для розуміння даних і пошуку закономірностей — навичку, яку підприємства можуть використовувати різними способами.
Ось п’ять бізнес-додатків машинне навчання, яке дає значні переваги:
№1. Розширені чат-боти
Попередня версія чат-ботів подолала розрив у взаємодії між людьми та технологіями, дозволяючи людям спілкуватися з комп’ютерами за допомогою скриптових правил, які вказували чат-ботам, які дії виконувати залежно від ключових слів.
Однак машинне навчання і НЛП або обробка природної мови, інша галузь технології ШІ, дозволяють чат-ботам бути більш привабливими та ефективними. Ці новітні чат-боти краще реагують на вимоги користувачів і говорять більше як реальні люди, отже, вони більш продуктивні.
№2. Підтримка прийняття рішень
Іншою областю, де машинне навчання може допомогти організаціям перетворити безліч даних у значущі ідеї, які створюють цінність, є допомога у прийнятті рішень. Алгоритми, засновані на історичних даних або будь-яких відповідних джерелах даних, можуть оцінювати інформацію та переглядати різні можливі результати з обсягом і темпом, які люди не можуть досягти, дозволяючи їм давати пропозиції щодо правильного курсу дій.
Наприклад, технології підтримки клінічних рішень, які використовують машинне навчання для навчання лікарів щодо діагностики та вибору лікування у сфері охорони здоров’я, підвищують ефективність роботи опікунів і добробут пацієнтів.
№3. Рекомендаційні двигуни для клієнтів
Механізми рекомендацій клієнтів, які використовують машинне навчання для покращення роботи з клієнтами та створення спеціального досвіду, працюють на основі машинного навчання. Тут алгоритми аналізують точки даних про одного клієнта, як-от попередні покупки та інші джерела даних, такі як наявні запаси компанії, демографічні моделі та історія покупок інших клієнтів, щоб визначити, які рішення рекомендувати кожному конкретному споживачу.
Наприклад, YouTube використовує технології рекомендацій, щоб допомогти глядачам швидко знайти відео, які відповідають їхнім уподобанням.
№ 4. Стратегії ціноутворення, які змінюються з часом
Компанії можуть використовувати історичні дані про ціни та набори даних про різні інші змінні, щоб краще зрозуміти, як багато факторів впливають на споживчі витрати, наприклад період доби, клімат і пори року. Алгоритми машинного навчання можуть отримувати такі дані та інтегрувати їх з іншими даними про ринок і клієнтів, щоб допомогти компаніям динамічно встановлювати ціни на свої товари залежно від величезних і різноманітних змінних. Цей метод дозволяє компаніям оптимізувати дохід.
Найочевиднішим прикладом цієї змінної ціни є Стрімкі ціни Uber, що відбувається, коли багато клієнтів шукають подорожі одночасно.
№ 5. Виявлення шахрайства
Здатність машинного навчання розпізнавати тенденції та виявляти порушення, які відхиляються від цих закономірностей, робить його цінним інструментом для виявлення незаконних дій. В результаті фінансові організації роками ефективно застосовують машинне навчання в цій сфері.
Через це можна навчитися набагато більше різноманітні короткі онлайн-курси з впровадження ШІ.
Таким чином, очевидно, що, як і виробництво, роздрібна торгівля, охорона здоров’я, науки про життя, подорожі та фінансові послуги, багато інших галузей також отримали вигоду від прогресу машинного навчання, що робить його неминучим для прогресу в кожній діловій діяльності.
Що таке алгоритми машинного навчання для бізнес-додатків?
У цьому розділі ми розглянемо фундаментальні алгоритми машинного навчання, які задовольнять потреби вашого бізнесу.
№1. Регресія
Регресія — це базовий підхід машинного навчання для визначення зв’язку між принаймні двома змінними. Ці фактори можуть бути як залежними (від цілі), так і незалежними (прогнозуючими). Розуміння того, як змінні взаємодіють, допомагає у прогнозуванні, а також у виявленні часових рядів, причинно-наслідкових кореляцій і служить предиктором сили.
Методи регресії часто використовуються для пояснення чи прогнозування заданого числового значення з використанням минулих даних. А різноманітність регресійної моделі визначається типом і кількістю вхідних даних (змінних). Всього подібних моделей більше десяти. Найпоширенішими є проста лінійна та багатовимірна лінійна регресії.
№2. Кластеризація
Кластеризація — це метод ML для ідентифікації та групування точок даних у структури. Ці структури відображають величезні набори даних, які можна легко осягнути та маніпулювати ними, а нові ідеї можна отримати на основі згрупованих даних після моделювання кластеризації. Для кластеризації не потрібні мічені дані. Зрештою, він шукає шаблони, розпізнаючи спільні або порівнювані риси, а потім використовуючи ці шаблони для формування окремих кластерів.
#3. Глибоке навчання
Глибоке навчання (DL) — це гілка штучного інтелекту, яка імітує деякі тактики, які використовують люди під час навчання. Алгоритми DL замінюють нейронну мережу принаймні трьома рівнями, які розділяють проблеми на рівні даних, а потім вирішують їх. Ці алгоритми схожі на те, як працює наш мозок, коли ми вперше починаємо сприймати довкілля, вивчаємо слова та розпізнаємо нові об’єкти.
Глибоке навчання, як гілка машинного навчання, замінює алгоритми, засновані на багатошарових нейронних мережах, але відрізняється від типових методів AI/ML. Фундаментальна відмінність полягає в тому, що для моделей глибокого навчання не потрібні дані з набором релевантних характеристик – просто надання необроблених даних дозволяє алгоритму самостійно визначати релевантні характеристики. Моделі DL стають потужнішими, оскільки кількість даних, що використовуються для навчання, зростає. Отже, розвиток глибокого навчання виглядає так: шари нейронної мережі складаються з нейронів, які передають інформацію нейронам наступного рівня, і модель робить оцінку, коли вхід досягає вихідного рівня.
№4. Класифікація
Класифікація – це техніка машинного навчання, яка класифікує неструктуровані або структуровані дані. Його програма все ще корисна для фільтрації спаму, класифікації документів, автоматичного позначення тегами та ідентифікації дефектів. Класи в цьому контексті можна розглядати як мітки або цілі. Модель вивчає, як класифікувати свіжу інформацію, вивчаючи вхідні дані та зіставляючи мітки або цілі з даними.
Використовується 3 види класифікації:
- Двійкова класифікація
- Багатоміткова класифікація
- Багатоміткова класифікація
Як вибрати відповідний алгоритм машинного навчання для вашого бізнесу?
Ви дізналися про багато типів алгоритмів ML, тепер ви можете виконати цей крок за кроком, щоб вибрати відповідний алгоритм для вашої бізнес-програми:
- Визначте бізнес-завдання/проблему
- Вивчіть наявні дані
- Розгляньте найкращий показник оцінки та швидкість.
- Виберіть відповідну кількість функцій і параметрів.
- Використовуйте базову модель або більш просунуте рішення
Підводячи підсумок
З великою кількістю чудових алгоритмів машинного навчання легко бути приголомшеним. У результаті спробуйте застосувати підхід, який базується на даних або вирішенні проблем. Пам’ятайте, що кращі дані важливіші за алгоритм, який можна легко вдосконалити, збільшивши час навчання.
