Strojno učenje je nekad moglo biti tema razgovora samo za računalne znanstvenike i istraživače. Sada, međutim, to je tehnologija koju tvrtke žele iskoristiti. Potreba za strojnim učenjem i umjetnom inteligencijom (AI) potaknuta je masovnom količinom podataka koji se generiraju danas. Statistike mogu dobiti uvid iz tih podataka. No, volumen je toliko velik i raste takvom brzinom, da je najbolji način da se uhvatite u koštac s istim strojevima koji su dijelom odgovorni za stvaranje podataka.
$config[code] not foundStrojno učenje izvan akademske zajednice i specijaliziranih područja doživljava sve veće usvajanje zbog rasta tih podataka. No, još važnije, dostupnost moćnih računala, cloud tehnologije, jeftinog skladištenja i niskih troškova izračunavanja čini pristupačnijim.
Što je strojno učenje?
Jednostavno rečeno, strojno učenje obrađuje velike količine podataka i iz toga uči kako bi napravilo predviđanja. Koristeći algoritme koji neprekidno uče iz podataka s kojima su predstavljeni, moguće je da računala pronađu uvide bez da su programirana ili rečena gdje da ih traže. Tako stroj uči iz informacija na temelju svog algoritma ili modela.
Podatak
Važno je napomenuti da podaci sami po sebi neće proizvesti ništa. To je pitanje ispravnog uvida iz tih podataka. U slučaju dobrih (ljudskih) analitičara podataka, može se uhvatiti nešto što nedostaje. Slično tome, uspjeh strojnog učenja ovisi o izradi pravog algoritma ili modela kako bi se dobio najbolji mogući uvid iz informacija.
Nakon što je model stvoren, dajući mu pristup svim postojećim i budućim skupovima podataka, računalo će nastaviti s učenjem i usavršavanjem. Veći i složeniji skupovi podataka mogu se analizirati kako bi se dobili točniji i brži rezultati kako bi se identificirale mogućnosti i izbjegli rizici.
Što možete učiniti s strojnim učenjem?
Odgovor je mnogo! Evo nekoliko primjera iz nekih vrlo poznatih marki i načina na koji koriste strojno učenje.
Preporuke za Amazon
Amazon ima gotovo 250 milijuna aktivnih korisnika i desetke milijuna proizvoda. Davanje preporuka osobama nije opcija i trajalo bi zauvijek. Uz strojno učenje, Amazon je uspio izraditi precizne preporuke proizvoda na temelju interesa kupaca, kao i povijesti kupovine i pregledavanja u vrlo stvarnom vremenu.
Google AdWords
Google je poznat po tome što ima najbolje strojno učenje i algoritme bilo gdje. Tvrtka je usavršila umjetnost / znanost o pružanju pravih informacija svojim korisnicima, a to je u velikoj mjeri omogućeno vrlo naprednim modelima strojnog učenja.
Korištenje strojnog učenja
Dobra stvar je da ne morate biti računalni znanstvenik da biste koristili strojno učenje jer postoje pružatelji usluga koji će učiniti sve za vas.
Pružatelji usluga
Rast u tom segmentu doveo je mnoge tvrtke do pružanja usluga strojnog učenja. Ovdje su neki pružatelji usluga s rješenjima koja počinju s besplatnim stupom tako da možete dobiti noge mokrim i koristiti tehnologiju za vaše malo poduzeće. Ali ako počnete rasti, oni imaju mogućnosti da se pozovu na bilo koju vrstu skale.
Prvi je IBM Bluemix, platforma koja koristi Watson i još mnogo toga za isporuku sveobuhvatnog analitičkog rješenja koje je trenutno vrlo visoko rangirano u industriji.
Druga tvrtka je BigML. Usluga nudi niz usluga potrebnih za implementaciju end-to-end strojnog učenja, uključujući obrazovanje, certifikaciju i veliki broj besplatnih resursa.
Amazon Machine Learning je još jedna usluga koja je poznata po pristupačnosti čak i za najmanju tvrtku.
Postoje mnoge tvrtke koje pružaju usluge strojnog učenja, pa pažljivo birajte i postavite što je više moguće pitanja kako biste bili sigurni da će ispuniti svoja obećanja za rješavanje vaših posebnih potreba.
Mala poduzeća i strojno učenje
Kao mala tvrtka možda mislite da ne generirate dovoljno podataka da biste zahtijevali strojno učenje. Ali postoji više podataka nego što mislite. Za početak ćete koristiti strojno učenje za industriju u kojoj se nalazite. Bez obzira na to imate li restoran, trgovinu vintage odjeće ili izradite prilagođena pomagala, postoji mnogo podataka za svaki sektor koji je lako dostupan. Kada dobijete opće informacije, možete dobiti detaljnije podatke na temelju svoje lokacije, vrste klijenata, cijene, materijala, marketinga i još mnogo toga.
Na temelju podataka možete dobiti od davatelja usluga modele koje možete postaviti kako biste dobili vrijedne uvide. Potom možete iskoristiti uvid kako biste popunili inventar u svom poslovanju s pravim proizvodima iu pravo vrijeme tijekom cijele godine.
Jedan od najboljih načina da započnete s strojnim učenjem je da ga koristite za marketing. To je zato što postoji mnogo marketinških podataka, a ako pažljivo odaberete informacije, moguće je da imate model koji će brzo dati rezultate za vašu određenu industriju.
Strojno učenje za marketing
Najbolja marketinška rješenja su personalizirana. To znači da nećete bombardirati trenutne i potencijalne klijente istom kampanjom iznova i iznova. To također znači znati kada nisu sretni, tako da možete poduzeti akciju prije nego što vam kažu da odlaze. Davanje relevantnog marketinga i rješavanje njihovih problema povećat će lojalnost kupaca, angažman i potrošnju.
Pomoću strojnog učenja možete koristiti ponašanje pri kupnji, posjete web-lokacijama, korištenje aplikacija, odgovore na kampanje, postavke i mnoge druge podatke kako biste dobili vrlo precizna predviđanja najboljih akcija. Tvrtke su ga koristile za segmentaciju klijenata kako bi izdvojili grupe kupaca, predviđanje kupaca za implementaciju proaktivnih mjera prevencije i predviđanje vrijednosti za život korisnika.
Važnost strojnog učenja danas i kretanja naprijed
Podaci se generiraju brže nego u bilo kojem drugom trenutku u povijesti. A tempo će se samo povećati kako više ljudi dobije pristup informacijskim i komunikacijskim tehnologijama širom svijeta. To će zahtijevati skraćivanje ovih podataka i smisao svega toga. Uz strojno učenje, sada je moguće brzo dobiti uvid u poslovanje tvrtke ili bilo koje druge organizacije.
Strojno učenje je alat kao i svaki drugi, a ako ga pravilno koristite, možete isplatiti dividende. Učinite to dijelom vaše cjelokupne strategije kako bi vaše malo poduzeće postalo učinkovitije i produktivnije.
Strojno učenje Fotografija preko Shutterstocka
2 Komentari ▼
