Видите эти волшебно светящиеся кусочки нейронов? Вот как выглядит нейронная сеть, созданная инженерами данных, просто имитирующая человеческий мозг. А теперь представьте, какие удивительно тонкие и умные они в своей работе! Итак, давайте углубимся в детали.
Новая модная технология под названием «Машинное обучение» относительно недавно появилась в широкой среде ИТ. Мало кто знает, что около 80% владельцев корпораций и владельцев бизнеса уже используют его для увеличения продаж. Чтобы предоставить больше статистики, около 49% (или более) предпринимателей используют его, чтобы уменьшить вредные факторы в форме любой поддельной деятельности, такой как спонсируемый контент, поддельные подписчики или обзоры, рост влиятельных лиц, неспособность оценить реальную рентабельность инвестиций и т. д.
На самом деле, его можно с пользой применить к любому типу бизнеса, которым вы можете заниматься, если знать его потенциал в работе с огромными объемами Данных и основанными на них Прогнозами или Классификациями.
У каждой компании, предприятия или интернет-магазина есть интересующая аудитория, которая якобы может стать клиентом, если внимательно изучить их пользовательское поведение и предпочтения. Ключ к такой мощной возможности находится в руках экспертов по машинному обучению, которые могут разработать надлежащий алгоритм, помогающий коммерческому сайту получить больше просмотров, или создать проницательный механизм рекомендаций и предоставить пользователям лучшее. предложения.
Это лишь некоторые возможности, на которые способно машинное обучение, давайте углубимся в то, где оно может служить инструментом для получения большей прибыли или достижения более высокой производительности, если ваш бизнес годами остается в стагнации.
Так что же вы можете получить, работая с тем огромным количеством цифр и статистики, которые ваша компания накапливала в течение некоторого времени и которые кажутся совершенно неуправляемыми? Ответ — много чего.
После создания нейронные сети извлекают уроки из входных данных, а затем генерируют важную информацию для решения многих бизнес-задач, связанных с информацией. Главное, что отличает их от статических алгоритмов, это то, что однажды обученные, они сами продолжают процесс и продолжают открывать нераскрытые инсайты, значительно упрощают вычислительные операции, повышают масштабируемость бизнеса, предсказывают поведение клиентов (а значит, вы можете видеть полную возможный образ будущих деловых отношений со всеми клиентами), разделить клиентов на типы, избежать нежелательных расходов на обслуживание, когда в нем нет необходимости, с помощью так называемого «предупредительного обслуживания» (прогнозировать, когда может произойти сбой в бизнесе и, следовательно, планируйте превентивные меры до того, как это произойдет), что полезно не только для бизнес-аналитики, но и для гарантии предотвращения отказов оборудования.
Обнаружение любого типа вредоносной или неразборчивой информации, такой как спам, также относится к компетенции специалистов по машинному обучению. Мы работали над специальными заказами по обнаружению тенденций и классификации текста с помощью NLP (обработки естественного языка), метода, позволяющего алгоритму понимать письменный язык и соответствующим образом сортировать тексты, где наша команда специалистов по машинному обучению вместе с ведущий разработчик СДП-Украина успешно помог нашей компании-заказчику значительно улучшить свои показатели. Мы сделали это, отфильтровав тенденции, которые могут принести наибольшую пользу нашим клиентам, и извлекая активность других компаний, связанную с этими тенденциями, оценивая их ROMI — результаты этого предоставляются нашим клиентам для рассмотрения, как они получать больше прибыли. Но это только один из способов, с помощью которых подобные задачи, основанные на понимании письменной речи (НЛП), могут дать полезные для бизнеса результаты.
Говоря о мошенничестве, аналитика на основе машинного обучения включает алгоритмы с адаптивными компонентами для создания оценок мошенничества и получения регулярно меняющегося поведения мошенников. Как только машинное обучение участвует в анализе огромных объемов данных о транзакциях, таких как записи сведений о звонках, транзакции в торговых точках, торговая деятельность, оно может найти «подозрительные» шаблоны и определить их как мошенническую деятельность. Если вы хотите, чтобы мошенничество было обнаружено не через неделю, а прямо на месте — хорошо обученный алгоритм его обнаруживает в большинстве случаев.
Другой пример того, что может дать анализ ML, — это оценка надежности претендентов на получение кредита. Возьмем две разные фирмы — одну с низкой прибылью и небольшой суммой денег в долг, а другую — с большой прибылью и большим спросом на кредит. Какая из этих фирм имеет меньший риск не погасить кредит? Принимаются во внимание и многие другие факторы финансовой информации по обеим фирмам, но, как бы ни было сложно справиться с таким большим количеством данных, машинное обучение способно оценить все и свести все вместе к общей оценке для каждой компании. Если фирма в вашей цепочке поставок близка к банкротству, вы будете автоматически уведомлены, когда будет построен надлежащий алгоритм оповещения.
Однако не все задачи, особенно сложные, могут быть решены только средствами машинного обучения, и здесь необходимо сочетание работы алгоритма и человеческого понимания для получения конечного требуемого результата. Привлечение продвинутых статистиков, специалистов по прогнозному моделированию, специалистов по данным и других, обладающих «способностью соединять науку, искусство, технологии и деловую хватку», будет правильно интерпретировано человеческим разумом.
Обеспокоены, как уменьшить затраты на хранение запасов? Машинное обучение может помочь вам и здесь, проанализировав, сколько погрузочно-разгрузочного оборудования и работодателей для его эксплуатации вам может понадобиться в вашем бизнес-плане. Какие предметы уже являются «сухостойкой древесиной» и их лучше не носить с собой, чтобы добавить дополнительные расходы? Основываясь на имеющейся информации, вы узнаете ответ.
Проанализировать рыночную корзину, чтобы узнать, какие товары одни и те же люди, скорее всего, купят в одном и том же месте, судя по их покупкам — это задача специалистов по данным, которые знают, где искать.
Машинное обучение чрезвычайно полезно для обнаружения аномалий в реальном времени, в отличие от статистических алгоритмов, которые не могут выполнять альтернативные действия в случае, если какие-либо шаблоны демонстрируют новый тип поведения. Используются специальные методы, чтобы научить алгоритм определять выбросы в режиме реального времени, чтобы вы могли немедленно реагировать на них. Своевременно полученная информация может повлиять на ценные решения, например, вы не хотите идентифицировать своих клиентов после покупки товара где-то еще, кроме вашего веб-сайта, поэтому поведение клиента в Интернете следует оценивать вовремя.
Другое дело — поисковые платформы Business Intelligence. Слышали ли вы о способе Amazon получать ответы для людей, не создавая их вручную заранее? Это результат работы алгоритмов машинного обучения, которые корректируют поисковые подсказки в соответствии с тем, что спрашивают люди. То, как продукты отображаются в вашем личном кабинете, также меняется — макеты домашнего экрана Amazon различны для каждого человека, если они зависят от поведения и выбора пользователя.
Одной из самых интересных задач для анализа данных являются прогнозы на основе машинного обучения. Независимо от того, пытаетесь ли вы оценить будущие ежемесячные продажи, оптимизировать свою цепочку поставок или выбрать оптимальную цену на гостиничные номера, все дело в предсказании будущего с использованием данных из прошлого. Любая необходимая информация может быть извлечена, если предоставлено достаточно данных. Поэтому, если у вас достаточно исторических данных, чтобы строить прогнозы, специалисты по данным приложат к этому свои руки и умы.
Методы ML (машинного обучения) не только способны выполнять отличную аналитику данных, прогнозы и классификации, но также могут дать вам дополнительные глаза и уши в виде любых типов функций распознавания и обнаружения. Представьте, что у вас есть владелец огромного предприятия с тысячами сотрудников в нескольких городах или, может быть, даже странах — следить за ежедневной деятельностью персонала может быть крайне хлопотно. Распознавание изображений и компьютерное зрение являются важными инструментами для достижения этих целей. Можете ли вы вспомнить времена, когда приложению для обнаружения предметов требовалось время, чтобы распознать, что находится в фокусе камеры? Теперь им нужно всего несколько миллисекунд.
Разве вы не знаете, что будущее уже наступило? Машинное обучение и искусственный интеллект находятся на одном пути, чтобы научить машины делать что-то в условиях без присмотра. Беспилотный автомобиль Google — это только начало, и если однажды вы захотите подумать о том, чтобы получить симпатичного автоматизированного робота для своей компании, будьте уверены, что сможете. Но на данный момент позвольте машинному обучению работать с вашими данными.
