Благодаря известности машинного обучения многие компании в настоящее время испытывают спрос на приложения машинного обучения для своего бизнеса. В большинстве таких случаев ответ остается отрицательным. Но почему?

Одним из преимуществ облака является то, что оно позволяет вашему бизнесу получить почти неограниченное хранилище и вычислительную мощность для получения важной информации из данных, которые собирают ваши устройства или датчики. И службы аналитики больших данных, и решения для машинного обучения могут стать мощным оружием в достижении этой цели. Но все еще существует путаница, означают ли они и когда лучше всего использовать один из двух.

В какой-то момент машинное обучение берет огромное количество данных и генерирует полезные идеи, которые могут помочь компаниям. Это может означать улучшение процессов, создание лучшего опыта, сокращение затрат или даже открытие новых бизнес-моделей.

Тем не менее, многие организации могут получить ряд преимуществ и от традиционной аналитики данных, не используя более сложные приложения машинного обучения.

Традиционные способы анализа данных отлично объясняют нам данные. Мы можем легко создавать отчеты или модели того, что произошло в прошлом или что происходит сегодня, и можем извлечь полезную информацию для применения в наших организациях.

Аналитика данных может помочь нам в количественном выражении и отслеживании наших целей, обеспечить более разумное принятие решений, а затем предоставить средства для измерения успеха с течением времени.

Итак, зачем нам машинное обучение?

Сегодняшние модели данных представляют собой типичную традиционную аналитику данных, которая часто является статической и имеет ограниченное применение с упоминанием быстро меняющихся и неструктурированных данных. Когда дело доходит до IoT, в основном важно определить взаимосвязь между несколькими входными сигналами датчиков и внешними факторами, которые быстро создают миллионы точек данных.

В то время как традиционный анализ данных нуждается в модели, построенной на прошлых данных и мнениях экспертов, чтобы установить связь между переменными, машинное обучение начинается с выходных переменных, например. экономит энергию, а затем автоматически ищет переменные-предикторы и их взаимодействия друг с другом.

В заключение, машинное обучение важно, когда мы знаем, чего хотим, но не знаем важных входных переменных для принятия этого решения. Итак, мы даем коду машинного обучения цели, а затем он опирается на данные, какие моменты важны для достижения этой цели.

Хорошим примером машинного обучения является приложение Google. Дата-центры Google должны оставаться прохладными, поэтому им требуется достаточное количество энергии для надлежащего функционирования их систем охлаждения. Поэтому Google решил повысить свою эффективность с помощью консалтинга по аналитике больших данных и машинного обучения. Для этого с 120 переменными, влияющими на систему охлаждения, например. вентиляторы, скорости, насосы, окна и т. д. они построили модель с классическим подходом, где они использовали аналитику и машинное обучение и сократили потребление почти на 15%. Это сэкономит им сотни миллионов долларов в ближайшие годы.

Более того, машинное обучение также важно для точного прогнозирования будущих событий. Там, где модели данных строятся с использованием традиционной статичной аналитики данных, коды машинного обучения постоянно совершенствуются с течением времени по мере поступления и усвоения большего количества данных. Это означает только то, что коды машинного обучения могут предсказывать будущее, видеть, что происходит, и сравнивать их с прогнозами, а затем просто подстраиваться, чтобы стать более точными и точными.

Что ж, ответ на вопрос ясен, стоит попробовать машинное обучение для своего бизнеса, чтобы повысить эффективность, сэкономить на затратах и ​​времени.