Практическое применение машинного обучения

Оцените материал
(0 голосов)

Машинное обучение (ML) перешло от нишевой технологии к тому, чтобы стать спасителем компаний в разных отраслях. Тем не менее, некоторые видят в нем технологию, которая является сверхраздутой и не приносит полезного эффекта.

Хотя эта позиция может быть несправедливой - в конце концов, технологии машинного обучения существуют уже много лет и успешно используются в своих нишах в прошлом – его применение в широком диапазоне может быть более сложным. Автоматизация процесса анализа и принятия решений может привести к огромному потенциалу улучшений в создании стоимости в бизнесе, помогая людям принимать более эффективные решения и повышать эффективность предприятия в целом. Задача состоит в том, как применить этот потенциал на практике.

 

Процесс создания ценности ML ... или что машинное обучение может сделать для вас?

Машинное обучение применяется для ускорения процесса определения шаблонов и применения этих шаблонов к новым наборам данных. Найдя корреляции в наборах данных, сотрудники могут принимать более обоснованные решения, руководствуясь этими данными. Однако инициативы машинного обучения должны начинаться с первоначальных наборов данных, которые могут быть использованы для надлежащего обучения алгоритмов.

 

Например, многие компании рассматривают способы улучшения эффективности своих продаж. Для небольших организаций достаточно просматривать списки клиентов и отслеживать такие тенденции, как успех с конкретными покупателями и компаниями на определенных рынках или на основе общих деловых потребностей. С небольшими наборами данных этот процесс может выполняться людьми, основанными на их понимании ситуации и опыте.

 

Однако для корпораций и промышленных предприятий объем данных, доступных на основе поведения клиентов, слишком велик и исходит из слишком большого количества источников одновременно. Для человека выявлять шаблоны в нескольких наборах данных, которые могут постоянно меняться, является сложной задачей; для машин обработать данные с требуемой скоростью намного проще.

 

Другая проблема заключается в том, что алгоритмы не создают себя сами. Традиционно получение точных и полезных алгоритмов основывалось на наличии достаточно большого набора данных, определении того, как эти данные были созданы, и специалиста по изучению данных, который мог бы обучать систему машинного обучения использовать данные. В прошлом это оставило бы доступным машинное обучение только для крупнейших предприятий, которые обладают и данными, и набором навыков для его использования.

 

Сегодня все больше компаний, чем когда-либо, создают наборы данных, которые могут использоваться для аналитики. Однако для того, чтобы эти данные были полезными для большего количества людей, требуется другой подход, чем полагаться на специалистов по изучению данных. Автоматизация машинного обучения направлена на то, чтобы сделать данные удобными для использования широкой и неспециализированной аудиторией. Благодаря упрощению анализа данных - и, самое главное, чтобы увидеть взаимосвязь между наборами данных - автоматизация машинного обучения потенциально может позволить использовать высокопрофессиональные аналитические возможности всеми сотрудниками.

 

Развивая ML  дальше ... что машинное обучение может сделать для всех?

Глядя на наш пример по продажам, узнав больше о моделях поведения клиентов, вы можете помочь сотрудникам отдела лучше ориентироваться на результат. Вместо того, чтобы тратить время на усилия, которые имеют статистически более низкие шансы на успех - или нацеливание на клиентов с меньшей вероятностью покупки - они могут быть направлены на клиентов, которые должны быть более восприимчивыми.

 

Теперь, принимая рекомендации по нацеливанию на конкретные типы клиентов или сделки, за которыми нужно гнаться, можно улучшить свои стратегии продаж, но эти рекомендации не будут успешными, если другие отделы не знают о них. Однако простого обмена данными не достаточно. Вместо этого, команды должны работать над тем, как они взаимодействуют с данными в первую очередь. Используя этот подход, проще привлечь больше людей и пользователей в сеть данных, а затем включить их собственные данные и проницательность в общую сеть  для ее увеличения. Это облегчает предоставление пользователям возможности принимать решения в составе группы с полным и надежным представлением о бизнесе для обеспечения правильного контекста каждого решения.

 

Предоставляя людям возможность вводить свои собственные данные для аналитики, а также для ключевых наборов данных, команды могут избежать некоторых проблем, возникающих при распространении аналитики по предприятию. Помогая людям готовить свои данные для анализа, автоматически упрощается создание дополнительных идей, которые проходят через ведомственные или другие границы. Машинное обучение может помочь автоматически распознавать данные в отчетах или наборах данных отдельных лиц, а затем создавать связи между ними. Показывая со временем, откуда пришла группа клиентов, и, сравнивая это с результатами продаж, можно продемонстрировать, где можно достичь наилучшей нормы прибыли.

 

Машинное обучение может быть применено путем связывания каждой записи клиента в разных наборах данных для построения более полной картины деятельности. Автоматизация процесса для описания каждой записи и характеристики клиента затем позволяет уделить больше внимания  целенаправленным усилиям и их результатам. Рассматривая такую цель компании, ​​как продажи, каждая задействованная команда может использовать аналитику для создания данных на основе информации, которая поступает. Это может помочь командам увидеть больше взаимосвязей, которые существуют в наборах данных, и которые идут через другие отделы или бизнес-подразделения .

 

Следуя этому упражнению по обнаружению данных, есть возможность рассмотреть, как эти данные используются на практике. Преобладание клиентов в определенном месте может указывать на локализованный спрос на продукт, который можно использовать, чтобы показать, что конкретный представитель по продажам работает хорошо. Проводя интеллектуальное профилирование для рекомендаций по объединению, используя  для быстрого исследования сеть аналитики и выборку источников данных, можно сократить «дурную работу» по обработке данных. В свою очередь, это может помочь аналитике и командам по обработке данных работать над тем, как понимать и делиться создаваемой информацией.

 

Этот процесс не так прост, как кажется. Начнем с того, что совместное использование правильных данных в первую очередь может стать проблемой. Для предприятий с десятками приложений - многие из которых могут содержать соответствующие данные - создание централизованного хранилища данных может быть затруднено. Наряду с этим данные будут постоянно обновляться. Результатом этого является то, что аналитика, запущенная в одной точке, может отличаться от аналитики в другой точке во времени, в зависимости от того, загружены ли обновленные наборы данных.

 

Вместо этого стоит посмотреть, как скомбинировать набор данных в сеть, которые затем могут автоматически обновляться с течением времени. По мере изменения любых данных эта новая версия данных может быть доступна для анализа либо людьми, либо алгоритмами. Проще говоря, каждый смотрит на одинаковую информацию с течением времени и использует ее для своих решений.

 

Когда компании начинают смотреть в сторону использования машинного обучения, вовлеченные команды могут увидеть, как они могут ускорить свои аналитические процессы. Затем это понимание может быть использовано для того, чтобы сосредоточиться на улучшении процессов, существующих в командах. Работая над тем, как получить больше информации из данных для всех в сети, аналитические команды могут помочь улучшить результаты и быстрее достичь желаемых конечных целей.

Прочитано 332 раз Последнее изменение Четверг, 09 Ноябрь 2017 21:46

Недавние публикации в блоге

5 производственных трендов промышленности в 2018 году
В прошлом году производственная отрасль потратила много времени на анализ:…
Воскресенье, 14 Январь 2018 00:00

5 вещей, которые вам нужно сделать, перед выходом на международный рынок
Поскольку украинские компании стремятся быть более конкурентоспособными, все больше и…
Воскресенье, 26 Ноябрь 2017 00:00

Развитие мобильности предприятия для повышения производительности
Цифровая эволюция трансформирует каждый аспект нашего мира, нарушая традиционные бизнес-модели…
Пятница, 17 Ноябрь 2017 00:00

Практическое применение машинного обучения
Машинное обучение (ML) перешло от нишевой технологии к тому, чтобы…
Четверг, 09 Ноябрь 2017 00:00

Как машинное обучение совершенствует производство
Машинное обучение революционизирует производственную отрасль. Почему? Потому что его основная…
Среда, 01 Ноябрь 2017 00:00

Формирование лояльности клиентов на рынке B2B
Наступает эпоха ориентации на клиента. Производители в каждой отрасли понимают,…
Среда, 25 Октябрь 2017 00:00

О нас

АО «КАУЧУК» - производство РТИ, ремкомплектов, сырых резиновых смесей.

Серийное производство резинотехнических изделий для автомобилестроительных заводов. Мы поставляем комплектующие на узлы большинства конвейеров, в том числе МАЗ, ГАЗ, ЗИЛ, ЗАЗ.

Производим и предлагаем более 1000 наименований РТИ и ремкомплектов в фирменной упаковке для ремонта и комплектации автомобильной, сельхозтехники и спецтехники.

Контактная информация

+380 629 474 007 – приёмная

+380 629 474 001 – отдел сбыта, маркетинга и рекламы

+380 67 000 1997

+380 95 048 1000

+380 93 621 1120

 sbit@kauchuk.ua

Skype kauchuk_15

Акционерное общество «Каучук»

87504, Украина, г.Мариуполь, ул. Вузовская, 1-А

 Т/с 26001000120470 в ПАО «Укрсоцбанк»,

Код МФО 300023, Код ОКПО 13507918 

Индивидуальный налоговый № 135079105817

Свидетельство о регистрации плательщика НДС № 100335870

НАША РАССЫЛКА

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы всегда быть в курсе свежих новостей и спецпредложений.

Ваш email:
Имя/Предприятие: