Co powinieneś wiedzieć o Machine Learning i jego zastosowaniu w biznesie

W dzisiejszych czasach przedsiębiorstwa stają przed jednymi z największych wyzwań. Klienci wymagają szybkich i niezawodnych usług przez cały czas. Oczekują również spersonalizowanych doświadczeń dopasowanych do ich potrzeb. Aby sprostać tym wymaganiom, firmy muszą wdrożyć rozwiązania, które potrafią wykrywać wzorce w danych, aby informować o działaniach, zamiast po prostu reagować na problemy w miarę ich pojawiania się. Na szczęście żyjemy obecnie w erze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Technologie te mogą rozwiązać wiele problemów biznesowych i przenieść firmę ze "znajomości" danych do "znajomości" tego, co dane oznaczają. Zobaczmy, jak działają te techniki i jakie korzyści przynoszą przedsiębiorstwom...

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji

4.8

(18 opinii)

Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego. Dowiedz się więcej

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), w której komputery wykorzystują dane do automatycznego tworzenia prognoz i poprawiania wyników. Uczenie maszynowe można zastosować do niezliczonych problemów biznesowych i może być pomocne w wielu dziedzinach, takich jak marketing, obsługa klienta, planowanie produktu i inne. Uczenie maszynowe jest podobne do sztucznej inteligencji w tym, że oba są sposobami budowania komputerów, które są inteligentniejsze i bardziej podobne do ludzi. Ale główną różnicą jest podejście. Podczas gdy AI obejmuje programowanie komputerów za pomocą reguł i instrukcji, uczenie maszynowe wykorzystuje dane do szkolenia komputerów w celu wykonywania zadań w sposób bardziej zbliżony do tego, w jaki uczą się ludzie. W przypadku uczenia maszynowego komputery otrzymują dane i są programowane tak, aby szukały wzorców i tworzyły połączenia. Następnie wykorzystują te wzorce i połączenia do rozwiązywania problemów w przyszłości. W przypadku AI programiści określają każdy krok, który komputer musi wykonać, aby rozwiązać problem.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy lub formuły, które są zestawem instrukcji dla komputera do naśladowania. Pomyśl o tym jak o przepisie dla komputerów, który pozwala im uczyć się i rozwiązywać problemy na własną rękę. Komputer pobiera dane i przetwarza je, aby znaleźć wzór. Następnie wykorzystuje ten wzór do rozwiązania określonego problemu. Jeśli dane się zmieniają, algorytm uczenia maszynowego jest na tyle elastyczny, że zmienia się wraz z nimi.

Użyjmy przykładu, aby zilustrować tę koncepcję. Wyobraź sobie, że prowadzisz piekarnię i chcesz przewidzieć, jakie produkty kupią klienci. Możesz stworzyć algorytm uczenia maszynowego i zasilić go danymi, takimi jak historia zakupów w przeszłości, wzorce pogodowe, zmiany cen i inne czynniki. Po przepuszczeniu danych przez algorytm, będzie on dokonywał prognoz i pokazywał, które produkty należy magazynować, aby zaspokoić popyt.

Kluczowe korzyści z uczenia maszynowego w biznesie

• Dokładność - Ponieważ algorytmy są zaprojektowane tak, aby się uczyć, z czasem stają się lepsze w identyfikowaniu wzorców. Dzięki temu są bardziej dokładne i niezawodne niż systemy oparte na regułach.


• Elastyczność - W przeciwieństwie do systemów opartych na regułach, które wymagają od ekspertów zmian i adaptacji, algorytmy uczenia maszynowego są wystarczająco elastyczne, aby zmieniać się wraz z danymi. Dzięki temu są idealne do wykorzystania w wielu sytuacjach biznesowych.


• Automatyzacja - Podobnie jak AI, uczenie maszynowe jest sposobem na wprowadzenie automatyzacji do przedsiębiorstw. Algorytmy mogą identyfikować wzorce w danych i wykorzystywać ten wgląd do informowania o działaniach. To sprawia, że są one idealne do powtarzalnych zadań, które w przeciwnym razie mogłyby wymagać interwencji człowieka.


• Efektywność kosztowa - Algorytmy stojące za uczeniem maszynowym są zaprojektowane tak, aby przyjmować dane i wykorzystywać je do tworzenia prognoz. Oznacza to, że nie wymagają one dużego wkładu ekspertów, co czyni je stosunkowo niedrogim rozwiązaniem.

Kurs Machine Learning - projektowanie sieci neuronowych

Zobacz kurs

Kurs Machine Learning - drzewa decyzyjne i lasy losowe

Zobacz kurs

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python

Zobacz kurs

Przykłady zastosowań uczenia maszynowego w różnych firmach

• Marketing - Większość firm polega na marketingu, aby przyciągnąć klientów i generować przychody. Ale ręczne przeglądanie danych i podejmowanie decyzji dotyczących kampanii może być czasochłonne. Uczenie maszynowe może pomóc zautomatyzować ten proces, dzięki czemu marketerzy mogą skalować swoje kampanie i przynosić większą wartość klientom.


• Obsługa klienta - Klienci oczekują, że firmy będą dostępne zawsze, gdy potrzebują pomocy. Ale przy ograniczonym personelu i zasobach może to stanowić wyzwanie. Uczenie maszynowe może pomóc zespołom obsługi klienta firm w zapewnieniu szybszej i dokładniejszej pomocy poprzez analizę przeszłych interakcji.


• Rozwój produktu - Tworzenie i wprowadzanie na rynek nowych produktów to skomplikowany proces. Firmy muszą wziąć pod uwagę kilka czynników i przewidzieć, co się sprzeda. Uczenie maszynowe może pomóc firmom w przyspieszeniu tego procesu poprzez analizę danych i identyfikację wzorców w zachowaniach konsumentów.


• Łańcuch dostaw - Towary i produkty podróżują wzdłuż łańcuchów dostaw, które często są złożone i angażują wiele różnych stron. Uczenie maszynowe może pomóc menedżerom łańcucha dostaw podejmować lepsze decyzje i koordynować działania.

Czy warto zainwestować we wdrożenie Machine Learning w swojej firmie?

Przedsiębiorstwa prawdopodobnie zauważą znaczące korzyści, gdy wdrożą uczenie maszynowe. Ale zanim zaczniesz wdrażać algorytmy, ważne jest, aby wziąć pod uwagę swoje dane. Jeśli chcesz wykorzystać uczenie maszynowe, będziesz potrzebował dobrych danych. Dane, które są kompletne, dokładne, terminowe i istotne, mogą pomóc algorytmom dokonywać lepszych przewidywań i zapewnić większą wartość dla Twojej firmy. Jeśli chcesz wdrożyć uczenie maszynowe, powinieneś najpierw zidentyfikować, gdzie ma sens wykorzystanie tej technologii. Musisz również wiedzieć, jak skutecznie wdrożyć uczenie maszynowe i co trzeba zrobić, aby to osiągnąć.

Wnioski

Uczenie maszynowe to potężna technologia, która może przynieść przedsiębiorstwom wiele korzyści. Dokładność, elastyczność i efektywność kosztowa to tylko kilka sposobów, w jakie uczenie maszynowe może pomóc w rozwiązywaniu problemów biznesowych. Teraz, gdy lepiej rozumiesz, czym jest uczenie maszynowe, możesz ocenić jego przydatność dla swojej firmy. Jeśli masz odpowiednie dane, możesz rozpocząć wdrażanie rozwiązań uczenia maszynowego, które pomogą rozwiązać problemy biznesowe i zapewnić wartość dla klientów.