Машинное обучение — не новое имя в технологиях. Исторически концепция машинного обучения зародилась в 1943 году, когда Уолтер Питтс и нейробиолог Уоррен МакКаллох предприняли попытки математически отобразить мыслительные процессы и принятие решений в человеческом познании и опубликовали свои результаты в том же году. Однако машинное обучение, как его еще называют, превратилось из простой имитации людей в игры в решение сложных бизнес-задач, тем самым став основным инструментом в руках бизнесменов и женщин, ориентированных на получение прибыли, во всем мире.

Машинное обучение создает искусственную систему системного интеллекта, чтобы обучать себя с помощью данных, тем самым действуя как люди. В настоящее время машинное обучение позволяет руководителям бизнеса выполнять больше задач за меньшее время, тем самым имея достаточно времени, чтобы сосредоточиться на росте бизнеса.

В этом посте я поделюсь с вами мнениями 9 гуру технологической индустрии о том, как машинное обучение помогает бизнесу:

1. Помогает людям делать больше с меньшими ресурсами

Машинное обучение снижает стоимость прогнозирования, а прогнозирование лежит в основе всех бизнес-решений. Машинное обучение может помочь предпринимателям и владельцам бизнеса коренным образом изменить операционные модели с помощью дешевых прогнозов. Там, где предыдущий рост доходов может быть связан с переменными затратами из-за того, что требуется больше решений, ML может применяться, чтобы помочь предприятиям масштабироваться с меньшими затратами. — Шон Харрис (zebra.com)

2. Помогает автоматизировать рутинные задачи

Когда все говорят о нехватке ИТ-талантов, машинное обучение может стать незаменимым членом вашей команды. Машинное обучение может дать вам возможность автоматизировать рутинные ИТ-задачи, такие как мониторинг безопасности, аудит, обнаружение данных и классификация или отчетность, чтобы команда могла сосредоточиться на более стратегических задачах, которые вы всегда хотели выполнить, но никогда не имели возможности. — Илья Сотников, (Netwrix)

3. Помогает в управлении неструктурированными данными

Многие современные организации пытаются управлять растущими объемами неструктурированных данных. Машинное обучение быстро и эффективно структурирует и придает этим данным смысл, помогая принимать обоснованные решения, инвестиции и стратегии. - Чалмерс Браун, (срок)

4. Помогает более эффективно оценивать риски

Управление рисками представляет собой сложную бизнес-операцию. Необходимо учитывать бесчисленное множество переменных, и менеджеры вынуждены принимать сложные решения с ограниченными данными. Машинное обучение предлагает более полное понимание профиля рисков бизнеса в отношении мошенничества, ошибок, предотвращения убытков и других обязательств. Инструменты машинного обучения могут быть адаптированы к уникальным потребностям организации. — Моника Итон-Кардоне (Chargebacks911)

5. Помогает улучшить персонализацию

От Google до Facebook машинное обучение и искусственный интеллект помогают предпринимателям более разумно тратить свои рекламные доллары. Таргетинг и аналитика на основе ИИ избавляют компании от необходимости гадать, куда компаниям следует вкладывать свои деньги, позволяя маркетологам быстрее и лучше узнать свою целевую аудиторию, чем когда-либо прежде. — Доусон Уитфилд (Looka)

6. Помогает ускорить изучение желаний клиентов

Поскольку машинное обучение с каждым днем ​​становится все дешевле, оно становится доступным все большему количеству людей. Предприниматели и владельцы бизнеса могут использовать машинное обучение для более эффективной обработки данных о клиентах. Вы узнаете, какой тип пользователей с большей вероятностью превратится в клиентов, и каково поведение хороших клиентов. Более точное прогнозирование «сопутствующих товаров» поможет вам увеличить доход на одного клиента. — Викрам Джоши (pulsd)

7. Помогает повысить эффективность маркетинга

Машинное обучение способно резко улучшить ваши маркетинговые усилия. Например, машинное обучение может прогнозировать профили клиентов и отправлять им более целевые персонализированные сообщения. Чем более персонализированным будет маркетинговое сообщение для человека, тем больше вероятность того, что он заметит его и примет меры. — Томас Гриффин (OptinMonster)

8. Помогает выявлять тренды

Один из лучших способов использования машинного обучения — обнаружение тенденций в большом наборе данных, незаметных невооруженным глазом. Например, многие компании говорят о попытках уменьшить предвзятость в процессе найма. Подача всех данных о найме — от обзоров резюме до отзывов с интервью — в алгоритм машинного обучения может нарисовать четкую картину уровня предвзятости, которая существует в процессе. — Тигран Слоян, (CodeSignal)

9. Помогает предсказать, куда движется рынок

Машинное обучение можно использовать, чтобы предсказать, куда движется рынок и кто эти движущие силы. Его также можно использовать для выявления потенциальных ключевых партнеров для укрепления собственных позиций или выявления новых угроз. С точки зрения IP-ландшафта его можно использовать, чтобы порекомендовать, какую ИС лицензировать или создать, чтобы либо защитить свою позицию, либо атаковать конкурентов. — Хосе Мори (Liberty BioSecurity)

Как вы думаете, как машинное обучение помогло бы вашему бизнесу, если бы вы не начали им заниматься?

#машинное обучение #искусственный интеллект #бизнесмен #технарь #технологии