Написано Аруной Паттам, руководителем направления AI Analytics & Data Science, Insights & Data, Азиатско-Тихоокеанский регион, Capgemini.
Машинное обучение — самая обсуждаемая технология искусственного интеллекта, и на то есть веские причины. У него есть потенциал для трансформации бизнеса. Однако машинное обучение — не панацея. Это требует глубокого понимания данных, алгоритмов и разработки моделей.
Также не менее важно понимать, когда и в каких ситуациях использовать машинное обучение. Не каждая задача требует использования сложного алгоритма, и не все данные подходят для такого подхода.
Важно понимать, когда машинное обучение может принести пользу и ускорить процессы или выявить корреляции, которые трудно выявить другими способами. Эти знания могут помочь предприятиям принимать более обоснованные решения и оптимизировать свою деятельность.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, когда следует использовать машинное обучение.
Итак, когда следует использовать машинное обучение?
# 1: У вас есть много данных, которые вам нужно понять?
Использование машинного обучения, когда у вас есть много данных, которые вам нужно осмыслить, является невероятно мощным инструментом. При наличии правильных алгоритмов машинное обучение может быстро выявлять закономерности в больших наборах данных и помогать вам извлекать из них ценные сведения.
Например, если у вас есть набор данных клиентов с покупательскими привычками, машинное обучение может определить, какие типы продуктов покупаются клиентами чаще всего и в какое время, а также любые корреляции между покупками и демографическими данными клиентов. Его также можно использовать для прогнозирования будущего покупательского поведения на основе прошлых тенденций.
# 2: Вам нужно автоматизировать задачи?
Использование машинного обучения для автоматизации задач может быть невероятно полезным для бизнеса, поскольку оно способно обрабатывать большие объемы данных и предоставлять точные результаты за долю времени, затрачиваемого людьми.
Например, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать миллиарды записей о транзакциях клиентов за считанные минуты и выявлять любые подозрительные действия, которые могут свидетельствовать о мошенничестве. Это помогает организациям экономить время и деньги, обеспечивая при этом безопасность финансовой информации своих клиентов.
№ 3: Вам нужно сделать что-то, что сложно или невозможно сделать людям?
Использование машинного обучения для выполнения задач, которые сложны или невозможны для человека, может стать мощным инструментом. Например, его можно использовать для автоматического обнаружения рака при медицинском сканировании или распознавания объектов на фотографиях с почти идеальной точностью. Даже более сложные задачи, такие как обработка естественного языка или автоматическое обнаружение аномалий на финансовых рынках, могут использовать подходы машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения следует рассматривать не как замену людям, а как их дополнение; способный анализировать данные, которые слишком сложны для людей в одиночку, освобождая при этом квалифицированных работников, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня, таких как решение проблем и творческое мышление. Работая вместе, машины и люди могут достичь гораздо больших высот, чем каждый из них по отдельности.
№ 4. Вам нужно принимать решения в режиме реального времени?
Когда дело доходит до принятия решений в режиме реального времени, машинное обучение может быть невероятно полезным. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы и статистические модели для обучения на основе данных и создания прогнозов или решений. Это особенно полезно, когда речь идет о быстром и точном принятии решений.
Например, машинное обучение можно использовать для обнаружения мошенничества в режиме реального времени. Обучив алгоритм на исторических данных о мошенничестве, он сможет более точно обнаруживать подозрительную активность, как только она происходит, и немедленно предупреждать соответствующих людей, чтобы они могли быстро и эффективно принять меры.
# 5: Вы хотите сделать персонализацию?
Использование машинного обучения для персонализации — отличный способ сделать работу с клиентами более приятной, поскольку клиенты могут получать индивидуальные рекомендации, наиболее актуальные для них. Используя алгоритмы машинного обучения, компании могут создавать персонализированный опыт, отвечающий индивидуальным потребностям и предпочтениям.
Например, розничный магазин может рекомендовать продукты на основе прошлых покупок или предлагать товары, аналогичные тем, которые были куплены другими покупателями со схожими интересами. Модели машинного обучения способны прогнозировать, какие продукты могут заинтересовать покупателя, и генерировать интеллектуальные рекомендации, которые максимизируют ценность как для продавца, так и для покупателя.
# 6: Вы хотите понять, как что-то работает?
Использование машинного обучения для понимания того, как что-то работает, — это мощный и эффективный способ понять внутреннюю работу сложных систем.
Например, машинное обучение можно использовать для анализа кредитных данных, выявляя факторы, влияющие на принятие или отклонение заявки. Понимая взаимосвязь между этими переменными, кредиторы могут принимать более обоснованные решения по заявкам. Кроме того, модели машинного обучения можно использовать для автоматического объяснения, почему заявка была одобрена или отклонена, обеспечивая более глубокое понимание процесса принятия решения.
# 7: Вы хотите что-то оптимизировать?
Использование машинного обучения, когда вы хотите что-то оптимизировать, является невероятно мощным инструментом во многих областях. Это может помочь компаниям повысить эффективность и сэкономить деньги, устраняя потребность в ручном труде и заменяя его автоматизированными процессами.
Например, алгоритмы машинного обучения можно использовать для поиска наиболее эффективного маршрута для водителя, что позволит ему осуществлять доставку максимально быстро и с минимальными затратами. Это не только улучшит удовлетворенность клиентов, но также снизит затраты на топливо и улучшит воздействие на окружающую среду за счет сокращения ненужного загрязнения от длинных маршрутов.
#8: Вы хотите что-то предсказать?
Использование машинного обучения, когда вам нужно что-то предсказать, является одним из самых мощных инструментов, доступных в современной науке о данных. Используя возможности алгоритмов прогнозирования, предприятия могут принимать более обоснованные решения на основе данных в реальном времени.
Например, модель прогнозирования можно использовать для прогнозирования оттока клиентов, что позволит вам заблаговременно обращаться к тем клиентам, которые с наибольшей вероятностью уйдут. Кроме того, модели машинного обучения можно использовать для выявления потенциальных клиентов и предоставления им персонализированной рекламы или предложений, адаптированных к их индивидуальным потребностям и предпочтениям.
Заключение:
Машинное обучение — невероятно мощный инструмент, который можно использовать по-разному: от обнаружения мошенничества до персонализации и прогнозной аналитики. Это важно для любого бизнеса, который хочет оставаться конкурентоспособным и максимально использовать свои данные.
Машинное обучение полезно в самых разных ситуациях. Если у вас есть проблема, с которой, по вашему мнению, могло бы помочь машинное обучение, стоит подумать о том, чтобы попробовать его.
В общем, вы должны использовать машинное обучение всякий раз, когда хотите автоматизировать процесс, оптимизировать существующую систему или предсказать будущее. Используя мощь алгоритмов машинного обучения, компании могут улучшить качество обслуживания клиентов и создать более эффективные и действенные процессы.
