Машинное обучение (ML) извлекает конкретные уроки из необработанных данных для быстрого решения сложных, насыщенных данными бизнес-задач. Алгоритмы многократно обрабатывают огромные массивы данных, что позволяет компьютерам обнаруживать различные типы глубинных знаний без специальной подготовки для этого.
Машинное обучение развивается быстрыми темпами и управляется в основном новыми вычислительными технологиями.
В сообществе бизнес-аналитики инструменты искусственного интеллекта и многочисленные алгоритмы ML приобрели огромную популярность. Такие факторы, как удобный доступ к данным, более простая и быстрая емкость компьютера и недорогое хранение данных, привели к массовому буму в машинном обучении, которое активно применяется в промышленной роботизации. Поэтому владельцы бизнеса могут извлечь выгоду из знания того, как предприятия могут использовать его, чтобы применять то же самое в своих процессах.
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект в сфере бизнеса вызвали много шумихи. Маркетологам и аналитикам любопытно узнать о его преимуществах в отрасли и реализации.
Данный метод собирает полезные исходные знания и предлагает подробные тесты. И эти знания помогают решать динамические и насыщенные данными проблемы. Алгоритмы машинного обучения тоже учатся и обрабатываются на входе. Методология используется без необходимости обучения, чтобы найти разные перспективы.
Преимущества машинного обучения для бизнеса
1. Принятие бизнес-решений в режиме реального времени.
Каждая бизнес-организация полагается на информацию, полученную в результате анализа данных. Но сложно извлечь нужную информацию и принять решение по результатам. Машинное обучение использует преимущества алгоритмов ML. Он также учится на данных, которые уже используются. Результаты помогают принять правильное решение для бизнеса. Это позволяет компаниям превращать данные в знания, которые можно использовать.
2. Прогнозирующее обслуживание.
Производственные компании регулярно следуют схемам профилактического и корректирующего ремонта, которые часто являются дорогостоящими и неэффективными. Однако с появлением ML компании в этой области будут использовать его для раскрытия ценных наблюдений и тенденций, включенных в их данные о своих фабриках. Это признается в качестве профилактического обслуживания, которое помогает снизить риски непредвиденных проблем и снижает ненужные расходы. Исторические данные, инструмент визуализации рабочего процесса, гибкая аналитическая среда и цикл обратной связи могут использоваться для построения архитектуры ML.
3. Устранение ручного ввода данных.
Дублирующие и ненадежные записи являются одними из наиболее значительных проблем. Алгоритмы и прогнозирующие модели машинного обучения значительно предотвратят любые ошибки, вызванные ручным вводом данных. Программы ML используют обнаруженные данные для улучшения этих процессов. Поэтому сотрудники могут использовать свое время для выполнения задач, которые повышают ценность бизнеса.
4. Обнаружение спама.
Машинное обучение уже довольно давно используется для обнаружения спама. Компании по обслуживанию электронной почты исторически использовали ранее существовавшие, основанные на правилах методы, чтобы отсеять спам. Спам-фильтры, тем не менее, в настоящее время создают новые рекомендации, выявляя спам и подозрительные сообщения с использованием нейронных сетей.
5. Рекомендация продуктов.
Неконтролируемые исследования помогают в создании систем предложений на основе товаров. Большинство платформ электронной коммерции в настоящее время используют машинное обучение для выработки рекомендаций для товаров. Алгоритмы ML используют покупательский опыт потребителей, чтобы сбалансировать его с большим запасом активов, чтобы обнаружить секретные тенденции и связать сходные продукты. Такие товары затем рекомендуются потребителям и тем самым стимулируют покупки.
6. Финансовый анализ.
Теперь ML можно использовать в бизнес-анализе с большими объемами количественных и точных исторических данных. ML уже используется для управления портфелем, алгоритмической торговли, кредитного андеррайтинга и выявления мошенничества в финансах. Однако будущие приложения ML в сфере финансов будут включать в себя чат-ботов и другие интерфейсы для обеспечения безопасности, обслуживания клиентов и анализа настроений.
7. Распознавание образов.
Распознавание изображений, также известное как компьютерное зрение, способно создавать числовые и символические изображения, а также другие детали высокого размера. Это включает в себя интеллектуальный анализ данных, ML, распознавание образов и исследование информации о наборах данных. ML является важным аспектом распознавания изображений и используется предприятиями в различных отраслях.