Машинное обучение, возможно, когда-то было предметом обсуждения только для компьютерных ученых и исследователей. Теперь, однако, это технология, которую предприятия стремятся использовать. Потребность в машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ) обусловлена огромным количеством данных, генерируемых сегодня. Статистики могут получить представление из этих данных. Но объем настолько велик и растет с такой скоростью, лучший способ справиться с этим - использовать те же машины, которые частично отвечают за создание данных.
$config[code] not foundМашинное обучение за пределами академических и специализированных областей получает все большее распространение из-за роста этих данных. Но что более важно, доступность мощных компьютеров, облачных технологий, дешевого хранилища и низких вычислительных затрат.
Что такое машинное обучение?
Проще говоря, машинное обучение обрабатывает большие объемы данных и учится на них делать прогнозы. Используя алгоритмы, которые постоянно изучают данные, с которыми они представлены, компьютеры могут находить идеи, не программируясь и не сообщая, где их искать. Таким образом, машина учится на информации, основанной на ее алгоритме или модели.
Данные
Важно отметить, что данные сами по себе ничего не дадут. Это вопрос извлечения правильных идей из этих данных. В случае хороших (человеческих) аналитиков данных можно поймать то, что пропустил другой. Точно так же, в машинном обучении успех зависит от разработки правильного алгоритма или модели, чтобы получить наилучшее понимание информации.
После того, как модель создана, предоставление ей доступа ко всем существующим и будущим наборам данных позволяет компьютеру продолжать обучение и совершенствоваться. Большие и сложные наборы данных могут быть проанализированы для получения более точных результатов с более высокой скоростью, чтобы выявить возможности и избежать рисков.
Что вы можете сделать с машинным обучением?
Ответ очень много! Вот пара реальных примеров от некоторых очень известных брендов и того, как они используют машинное обучение.
Рекомендации Amazon
У Amazon почти 250 миллионов активных клиентов и десятки миллионов продуктов. Давать рекомендации, используя людей, не вариант, и это заняло бы вечность. Благодаря машинному обучению Amazon удалось дать точные рекомендации по продукту, исходя из интересов клиента, а также истории покупок и просмотра в режиме, близком к реальному.
Google AdWords
Google известен лучшим машинным обучением и алгоритмами где угодно. Компания усовершенствовала искусство / науку предоставления нужной информации для своих пользователей, и это стало возможным во многом благодаря высокоразвитым моделям машинного обучения.
Использование машинного обучения
Хорошо, что вам не нужно быть компьютерным специалистом, чтобы использовать машинное обучение, потому что есть поставщики услуг, которые сделают все для вас.
Поставщики услуг
Рост в этом сегменте привел многие компании к предоставлению услуг машинного обучения. Вот некоторые провайдеры с решениями, которые начинаются с бесплатного уровня, чтобы вы могли намочить ноги и использовать эту технологию для своего малого бизнеса. Но если вы начнете расти, у них есть варианты для решения практически любого типа масштаба.
Первым является IBM Bluemix, платформа, которая использует Watson и многое другое для предоставления комплексного аналитического решения, которое в настоящее время очень высоко оценивается в отрасли.
Вторая компания - BigML. Служба предоставляет множество услуг, необходимых для комплексного развертывания машинного обучения, включая обучение, сертификацию и большое количество бесплатных ресурсов.
Amazon Machine Learning - еще одна услуга, которая известна своей доступностью даже для самых маленьких компаний.
Есть много компаний, которые предоставляют услуги машинного обучения, поэтому выбирайте внимательно и задавайте как можно больше вопросов, чтобы убедиться, что они выполнят свое обещание по удовлетворению ваших конкретных потребностей.
Малый бизнес и машинное обучение
Как малый бизнес, вы можете подумать, что не генерируете достаточно данных, чтобы требовать машинного обучения. Но там больше данных, чем вы думаете. Начнем с того, что вы собираетесь использовать машинное обучение для отрасли, в которой вы работаете. Поэтому, независимо от того, есть ли у вас ресторан, магазин винтажной одежды или изготовление нестандартной посуды, для каждого сектора имеется множество данных, которые легко доступны. Как только вы получите общую информацию, вы можете получить более детальные данные, основанные на вашем местоположении, типах клиентов, ценах, материалах, маркетинге и многом другом.
На основе этих данных вы можете попросить поставщика услуг создать модели, которые вы можете развернуть, чтобы дать вам ценную информацию. Затем вы можете использовать эту информацию, чтобы наполнить инвентарь в вашем бизнесе нужными продуктами и в нужное время круглый год.
Один из лучших способов начать машинное обучение - использовать его для маркетинга. Это связано с тем, что существует много маркетинговых данных, и, если вы тщательно выберете эту информацию, можно получить модель, которая быстро предоставит результаты для вашей конкретной отрасли.
Машинное обучение для маркетинга
Лучшие маркетинговые решения персонализированы. Это означает, что вам не нужно снова и снова бомбардировать ваших текущих и потенциальных клиентов одной и той же кампанией. Это также означает, что нужно знать, когда они недовольны, поэтому вы можете принять меры, прежде чем они скажут вам, что уходят. Предоставление соответствующего маркетинга и решение их проблем увеличит лояльность клиентов, вовлеченность и расходы.
С помощью машинного обучения вы можете использовать поведение при покупке, посещение веб-сайтов, использование приложений, ответы на кампании, предпочтения и многие другие данные, чтобы получить высокоточные прогнозы следующих лучших действий. Предприятия используют его для сегментации клиентов, чтобы выделить группы клиентов, прогнозировать отток клиентов для реализации превентивных профилактических мер и прогнозирования стоимости жизни клиентов.
Важность машинного обучения сегодня и движение вперед
Данные генерируются быстрее, чем когда-либо в истории. И темпы будут только расти, поскольку все больше людей получают доступ к информационным и коммуникационным технологиям по всему миру. Это потребует обработки этих данных и осмысления всего этого. Благодаря машинному обучению теперь можно быстро получить представление о бизнесе или любой другой организации.
Машинное обучение - это инструмент, как и любой другой, и при правильном использовании он может приносить дивиденды. Сделайте это частью вашей общей стратегии, чтобы сделать ваш малый бизнес более эффективным и продуктивным.
Фото машинного обучения через Shutterstock
2 комментария ▼
