Машинное обучение и искусственный интеллект приобрели известность в последние годы, когда Google, Microsoft Azure и Amazon представили свои платформы облачного машинного обучения. Но, что удивительно, мы сталкиваемся с машинным обучением, даже не подозревая об этом. Чаще всего используются теги изображений с помощью Facebook и обнаружение спама поставщиками электронной почты. Теперь Facebook автоматически помечает загруженные изображения, используя технику распознавания лиц (изображений), а Gmail распознает шаблон или выбранные слова для фильтрации спам-сообщений. Давайте рассмотрим некоторые важные бизнес-задачи, которые решает машинное обучение.
Проблемы, решаемые машинным обучением
1. Ручной ввод данных
Неточность и дублирование данных являются серьезными бизнес-проблемами для организации, желающей автоматизировать свои процессы. Алгоритмы машинного обучения (ML) и алгоритмы прогнозного моделирования могут значительно улучшить ситуацию. Программы машинного обучения используют обнаруженные данные для улучшения процесса по мере выполнения дополнительных вычислений. Таким образом, машины могут научиться выполнять трудоемкие задачи по документированию и вводу данных. Кроме того, работники умственного труда теперь могут тратить больше времени на решение более важных задач. Компания Arria, основанная на искусственном интеллекте, разработала технологию обработки естественного языка, которая сканирует тексты и определяет взаимосвязь между концепциями для написания отчетов.
2. Обнаружение спама
Обнаружение спама - самая ранняя проблема, решенная машинным обучением. Четыре года назад поставщики услуг электронной почты использовали уже существующие методы, основанные на правилах, для удаления спама. Но теперь спам-фильтры сами создают новые правила с помощью машинного обучения. Благодаря «нейронным сетям» в своих спам-фильтрах, Google теперь может похвастаться 0,1% спама. Подобные мозгу «нейронные сети» в своих спам-фильтрах могут научиться распознавать нежелательную почту и фишинговые сообщения, анализируя правила на огромном количестве компьютеров. Помимо обнаружения спама, веб-сайты социальных сетей используют машинное обучение для выявления и фильтрации злоупотреблений.
3. Рекомендация продукта.
Обучение без учителя позволяет создать систему рекомендаций, основанную на продуктах. Учитывая историю покупок клиента и большой запас продуктов, модели машинного обучения могут идентифицировать те продукты, в которых этот покупатель будет заинтересован и которые, вероятно, купят. Алгоритм выявляет скрытые закономерности среди элементов и фокусируется на группировании похожих продуктов в кластеры. Модель этого процесса принятия решений позволила бы программе давать рекомендации клиенту и мотивировать покупки продукта. У предприятий электронной коммерции, таких как Amazon, есть такая возможность. Facebook использует обучение без учителя вместе с подробностями о местоположении, чтобы рекомендовать пользователям связываться с другими пользователями.
4. Профилактическое обслуживание
Производственная промышленность может использовать искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для обнаружения значимых закономерностей в производственных данных. Практика корректирующего и профилактического обслуживания дорогостоящая и неэффективная. В то время как профилактическое обслуживание сводит к минимуму риск непредвиденных отказов и уменьшает количество ненужных действий по профилактическому обслуживанию.
Для профилактического обслуживания может быть построена архитектура машинного обучения, которая состоит из исторических данных об устройствах, гибкой среды анализа, инструмента визуализации рабочего процесса и цикла обратной связи по операциям. Платформа машинного обучения Azure предоставляет пример моделирования авиационного двигателя событий безотказной работы, чтобы продемонстрировать процесс моделирования профилактического обслуживания. Предполагается, что актив имеет прогрессирующую модель деградации. Эта закономерность отражается в измерениях сенсора объекта. Чтобы предсказать будущие отказы, алгоритм машинного обучения изучает взаимосвязь между значением датчика и изменениями значений датчика с историческими отказами.
Прочтите полную и обновленную статью о еще нескольких примерах использования машинного обучения в бизнесе, в которую входят:
✓ Медицинская диагностика
✓ Сегментация клиентов и прогнозирование жизненной ценности
✓ Финансовый анализ
✓ Распознавание изображений (компьютерное зрение)
Если вы готовы узнать больше о том, как машинное обучение можно применить в вашем бизнесе, мы будем рады поговорить с вами. Для получения дополнительной информации просмотрите наши услуги Data Science and Analytics.
