Машинное обучение может сделать предприятие лидером отрасли за счет оптимизации процессов и увеличения отдачи. Машинное обучение подходит для любой организации, и вот почему.
Вы слышали о терминах искусственный интеллект и машинное обучение? Или, правильнее будет спросить, сколько из вас о них не слышали. Не так ли? Интерес к AI и ML неуклонно растет с годами. Многие организации уже начали инвестировать в технологии машинного обучения для улучшения своих бизнес-операций.
Однако очень важно понимать, что такое машинное обучение, зачем вашему бизнесу нужно машинное обучение и какие технологии вам стоит внедрить. Чтобы упростить вам задачу, в этом блоге мы объясним различные аспекты машинного обучения.
В современном мире недостатка в данных нет. В 2020 году мир генерировал около 2,5 квинтиллиона байтов данных каждый день. Каждый пользователь создавал 1,7 МБ данных в секунду. Данные доступны в режиме реального времени для обработки и анализа. Это помогает организациям по всему миру получать точную информацию и использовать ее для принятия решений.
Но как обрабатываются эти данные? Сбор, очистка и анализ больших данных вручную невозможен и требует слишком много времени и усилий. Инструменты искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения помогают заменить ручную обработку данных.
Модели машинного обучения могут обрабатывать данные в режиме реального времени, выявлять закономерности и делиться ценными сведениями, которые помогают предприятиям оптимизировать свои повседневные бизнес-операции. В последние годы показатели внедрения машинного обучения улучшились во всех частях мира. Глобальный уровень внедрения машинного обучения составляет 45%, а еще 21% изучают методы машинного обучения, чтобы начать работу в ближайшее время.
Есть несколько практических применений и преимуществ использования машинного обучения в бизнесе. Возникла необходимость инвестировать в искусственный интеллект и инструменты машинного обучения, чтобы перестроить бизнес-процессы и конкурировать на рынке. И МСП, и крупные предприятия должны понимать, что такое машинное обучение и как оно может изменить их бизнес к лучшему.
Но сначала начнем с основ. В первом разделе мы узнаем больше о машинном обучении, определении, модели, цели и многом другом.
Обзор машинного обучения
Машинное обучение — это приложение ИИ, которое помогает системам читать и понимать огромные объемы данных. Машинное обучение используется для разработки программ, которые могут обрабатывать и анализировать данные для предоставления прогнозов и выводов.
Основная цель использования машинного обучения — дать компьютеру возможность изучать и понимать данные в различных формах. Короче говоря, машинное обучение помогает компьютерам обрабатывать данные так же, как это делает человеческий разум.
Предприятия разрабатывают модели машинного обучения, адаптированные для работы с данными, собираемыми для достижения успеха в бизнесе.
Является ли машинное обучение искусственным интеллектом или машинное обучение — это то же самое, что и искусственный интеллект?
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Концепция машинного обучения заключается в том, чтобы дать машинам возможность учиться и адаптироваться посредством самообучения. Он посвящен статистическим методам и алгоритмам, которые учат компьютер понимать и обрабатывать данные. Это означает, что хотя машинное обучение можно назвать ИИ, обратное неверно. Это приложение искусственного интеллекта, в котором машина обучена думать и принимать решения как человек.
Искусственный интеллект включает в себя больше компонентов, чем машинное обучение. Это более широкая тема. Искусственный интеллект призван сделать компьютеры достаточно умными, чтобы решать сложные задачи без вмешательства человека. Другими словами, Искусственный интеллект создает интеллектуальные машины, а машинное обучение обучает эти машины, чтобы они стали эффективными и точными.
Модели машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения широко классифицируются на контролируемое и неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение и машинное обучение с подкреплением.
1. Контролируемое обучение
Эта модель использует знания прошлого и реализует их на новых данных с помощью помеченных примеров. Он используется для прогнозирования будущих результатов и тенденций. Вход сопоставляется с выходом на основе заданного примера пары вход-выход.
Модель регрессии:
Модель регрессии - это когда выходные данные непрерывны и далее подразделяются на следующие подкатегории:
1. Линейная регрессия
Здесь вы найдете линию, которая лучше всего соответствует этим данным, когда вы рисуете график с осями X и Y. Множественная линейная регрессия (где определяется плоскость наилучшего соответствия) и полиномиальная регрессия (где находится кривая наилучшего соответствия) являются расширением этой модели.
2. Нейронная сеть
Мы слышим о нейронных сетях чаще, чем о других моделях. Это серия алгоритмов для распознавания нескольких взаимосвязей и базовых связей между наборами данных. Нейронные сети жизненно важны для глубокого обучения. Каждый узел соединен с другим для отправки данных по сети. Сеть обучается с использованием огромных наборов данных и со временем становится точной. Алгоритм поиска Google — лучший пример нейронной сети. Эта модель была разработана, чтобы напоминать операции и мыслительные процессы человеческого разума.
3. Дерево решений
Это популярная модель, в которой каждый вопрос/предположение является узлом. Вероятные ответы на каждый вопрос приведут к большему количеству вопросов (узлов), и вы, наконец, получите ответы (называемые листьями). Этот метод рассматривает все возможные условия, прежде чем дать окончательный ответ. Чем больше у вас узлов, тем лучше будет ваше решение. Однако этот метод не всегда точен из-за различных факторов.
4. Случайный лес
Это набор деревьев решений. Однако на каждом шаге дерева решений выбираются случайные подмножества переменных. Затем выбирается среднее значение прогнозов для каждого дерева. Окончательное решение выбирается в зависимости от того, сколько прогнозов похожи (одинаковы). Это модель, основанная на большинстве, которая пытается устранить риск индивидуальной ошибки.
Модель классификации:
Модель классификации - это когда выходные данные не непрерывны, а дискретны. Он использует логистическую регрессию вероятности исходов в два. Выходное значение должно быть либо 0, либо 1. Деревья решений, случайные леса и нейронные сети также являются частью модели классификации. Единственная разница заключается в изменении выхода.
2. Неконтролируемое обучение
Информация, используемая для обучения алгоритма, не маркируется и не классифицируется по четким категориям. Это помогает выявить скрытые закономерности в наборах данных и найти корреляцию между событиями. Модель не используется для получения конкретных результатов. Скорее, он используется для понимания данных и получения из них выводов. Неконтролируемое обучение подразделяется на:
Кластеризация
Это модель, в которой точки данных сгруппированы по разным параметрам. Существуют различные методы кластеризации (k-средних, средний сдвиг, на основе плотности, иерархический), и каждая модель использует свой метод. Однако конечный результат одинаков. Кластеризация используется для сегментации клиентов.
Уменьшение размерности
Это модель, в которой количество случайных величин уменьшается с использованием набора определенных принципов. Это позволяет создать более простую модель машинного обучения, поскольку использование меньшего количества входных параметров напрямую приведет к меньшему количеству параметров для анализа.
Обнаружение аномалий
Как следует из названия, эта модель занимается обнаружением необычных точек данных в наборах данных и их выделением. Это также известно как обнаружение выбросов, когда редкие и подозрительные события/элементы идентифицируются на основе того, насколько они отличаются от большинства данных.
Ассоциация майнинга
Эта модель помогает идентифицировать элементы в наборах данных, которые часто встречаются и имеют связь/общую точку. Алгоритм использует операторы if/then для поиска и выделения событий/элементов, которые, по-видимому, имеют какую-то связь друг с другом. События могут казаться независимыми, но образуют закономерность, если смотреть на них с более широкой точки зрения.
Является ли машинное обучение частью науки о данных?
Да, машинное обучение — это часть науки о данных. Термин «наука о данных» включает все аспекты машинного обучения, в то время как машинное обучение включает только часть науки о данных. Наука о данных также связана с использованием интеллектуального анализа данных и визуализации.
3. Полуконтролируемое обучение
Как следует из названия, он объединяет две предыдущие модели обучения и использует для обучения размеченные и неразмеченные данные. Эта модель используется для повышения точности алгоритма. Алгоритмы полууправляемого обучения основаны на различных типах предположений, таких как предположение о непрерывности, предположение о кластерах, предположение о многообразии, генеративные модели и т. д.
Обнаружение мошенничества с использованием минимума данных
Эта модель используется в сфере финансов и электронной коммерции для обнаружения мошеннических транзакций, несмотря на ограниченное количество примеров. Это помогает предотвратить и сократить потери из-за поддельных и мошеннических транзакций.
Разметка данных
Небольшие наборы данных используются для обучения алгоритмов применению меток к наборам данных, которые затем применяются к более крупным наборам. Алгоритм маркировки данных помогает сотрудникам маркировать и маркировать наборы данных как изображения, видео, аудио, текст и т. д. для легкой идентификации.
Машинный перевод (MT)
Алгоритмы учат автоматически переводить данные/текст с одного языка на другой, даже если нет словаря слов. Понимание слов, тона и намерения контента необходимо для получения правильного перевода. МП считается подобластью компьютерной лингвистики, в которой используется программное обеспечение машинного обучения для понимания данных и их контекста.
4. Машинное обучение с подкреплением (RL)
Усиленное обучение — одна из основных парадигм машинного обучения, в которой алгоритм обучается принимать последовательность решений. Он использует метод проб и ошибок, чтобы определить лучший способ повысить производительность программы или найти решение проблемы. Обратная связь используется для внесения необходимых исправлений и приближения к идеальному состоянию.
Управление ресурсами
Модели RL помогают предприятиям тщательно распределять ограниченные ресурсы для достижения поставленной цели. Управление ресурсами помогает отделам кадров эвристически использовать входные данные. Он также используется в лабораториях во время программ тестирования.
Робототехника
Роботов учат имитировать действия человека и выполнять повседневные задачи с помощью обучения с подкреплением. Обобщение — это концепция глубокого обучения, которая определяет, насколько хорошо модель может адаптироваться к новым и невидимым данным. Это обобщение необходимо для выполнения роботами своих задач на предприятии. Алгоритмы RL помогают использовать прошлые данные для обучения роботов понимать даже новые данные и выполнять соответствующие действия.
Алгоритмы RL классифицируются как:
- На основе модели (полагаться на динамику среды для моделирования) и без модели (использовать метод проб и ошибок для обучения)
- В соответствии с политикой (извлечение ценности из текущей политики) и вне политики (обучающая ценность на основе прошлой/другой политики)
Алгоритм Q-обучения
Q-Learning — это алгоритм RL без моделей и политик. Неполитика также известна как жадная политика.
Состояние-Действие-Награда-Состояние-Действие (SARSA)
Это похоже на Q-Learning, за исключением того, что SARSA является алгоритмом политики.
Сеть Deep Q (DQN)
Одним из недостатков Q-обучения является то, что оно не может работать с обобщениями. Если он столкнется с невидимыми данными, алгоритм Q-Learning не будет знать, что делать. DQN решает эту проблему с помощью нейронной сети.
Технология машинного обучения?
Машинное обучение — это набор технологий, помогающих упростить сложные задачи и автоматизировать процессы. Это помогает при оценке данных понять скрытые закономерности, помогающие принимать более взвешенные решения.
Математика для машинного обучения
Основными элементами машинного обучения являются математика, статистика и язык программирования. При разработке модели машинного обучения вам нужно будет использовать базовые математические и статистические концепции, чтобы обеспечить успех.
Линейная алгебра и исчисление — две фундаментальные математические концепции, используемые в машинном обучении. Другими необходимыми понятиями являются вероятность, описательная статистика и статистика вывода. Математика не менее важна и для науки о данных. Это помогает в разработке лучшего алгоритма для предоставления точных прогнозов и идей.
Является ли машинное обучение хорошей карьерой?
Абсолютно! Машинное обучение — хороший выбор карьеры в настоящее время. В 2019 году компания Indeed опубликовала отчет, в котором машинное обучение было названо одной из лучших профессий с точки зрения спроса, роста и заработной платы. В период с 2015 по 2018 год количество объявлений о вакансиях в области машинного обучения увеличилось на 344%. Учитывая тенденции, спрос на инженеров по машинному обучению в ближайшие годы будет только расти. Существуют различные карьерные возможности для роста и достижения успеха, если вы выберете машинное обучение. Однако вам необходимо хорошо разбираться в концепциях и быть увлеченным своей работой.
Сложно ли машинное обучение?
И да, и нет. Машинное обучение кажется сложным, потому что оно включает в себя слишком много элементов, таких как математика, статистика и анализ, язык программирования, фреймворки и различные модели машинного обучения, из которых можно выбирать. Помимо вышеперечисленного, другой проблемой является доступ к инструментам разработки и отладки (хотя существует несколько наборов инструментов с открытым исходным кодом).
Тем не менее, когда вы присоединяетесь к курсу по машинному обучению, вы обнаружите, что вещи имеют смысл, и поймете концепции, если потратите на них больше времени. Базовые курсы не делают вас экспертом, а дают лишь шанс получить работу начального уровня.
Цель машинного обучения
Основная цель использования машинного обучения — выявить скрытый паттерн в данных и сделать точные прогнозы на основе этих паттернов. Обработка огромного объема данных для получения значимой и ценной информации, выявления тенденций и выявления закономерностей — вот причины, по которым различные отрасли используют машинное обучение.
Фактическая цель машинного обучения меняется в зависимости от отрасли и бизнеса, который его внедряет. Тем не менее машинное обучение является эффективным методом анализа данных, автоматизации повторяющихся процессов и принятия более эффективных решений за меньшее время. Предприятия могут стать лидерами отрасли, внедрив машинное обучение лучше, чем их конкуренты.
Мы узнаем больше о роли машинного обучения в бизнесе и других отраслях в следующих разделах.
Разработка модели машинного обучения
Существуют различные методы разработки модели машинного обучения для предприятия. Следующие пять основных подходов используются инженерами по машинному обучению и поставщиками услуг.
1. Наборы инструментов
Наборы инструментов машинного обучения имеют открытый исходный код и легко доступны разработчикам для создания модели машинного обучения. Вы можете спроектировать универсальную или конкретную модель. PyTorch (разработанный Facebook), TensorFlow (разработанный Google), Keras (разработанный Google и представляющий собой набор инструментов более высокого уровня) и Scikit-learn (родной для Python) — популярные и наиболее предпочтительные наборы инструментов машинного обучения для Python.
2. Платформы машинного обучения
Auto ML и ML Ops — это два способа использования платформ машинного обучения для доступа к необходимым инструментам для разработки модели машинного обучения для вашего предприятия.
3. Блокноты по науке о данных
Термин «блокнот» относится к обширной среде в стиле документов, в которой модели науки о данных создаются и тестируются на предприятии.
4. Аналитические платформы
Если вы уже инвестировали в бизнес-аналитику и аналитику данных, вы можете использовать те же системы для разработки моделей машинного обучения.
5. МЛааС
Машинное обучение как услуга — это облачный подход к внедрению машинного обучения в бизнесе. Вы можете купить или арендовать облачный набор инструментов или ноутбуки DS, чтобы разработать модель машинного обучения исключительно для нужд вашего бизнеса.
Давайте посмотрим, как машинное обучение может помочь вашему бизнесу расти и получить конкурентное преимущество перед другими.
Что машинное обучение может сделать для вашего бизнеса?
Машинное обучение извлекает ценную информацию из необработанных данных для поиска решений сложных проблем с данными. Это помогает МСП стать более гибкими и масштабируемыми за счет улучшения бизнес-операций и использования рыночных возможностей. Машинное обучение может помочь вашему бизнесу следующими способами:
- Избавьтесь от ручного ввода данных в системы за счет автоматизации процесса. Это снижает риск человеческой ошибки при вводе и анализе данных.
- Анализ поведения клиентов, чтобы понять, какие продукты/услуги они ищут. Это позволяет вам эффективно управлять отношениями с клиентами и повышать их удовлетворенность бизнесом.
- Откройте для себя информацию и шаблоны, которые помогут проанализировать состояние машин на заводе и предложить профилактическое обслуживание для предотвращения поломок и отказов. Это приводит к увеличению рабочего времени и минимизации потерь.
- В сочетании с интеллектуальным анализом данных вы можете прогнозировать покупательские тенденции клиентов и оценивать их пожизненную ценность. Это помогает в сегментации клиентов.
- Используйте чат-боты для круглосуточного обслуживания клиентов. Чат-боты также используются, чтобы помочь сотрудникам выполнять свою работу вовремя без ущерба для качества.
- Повысьте кибербезопасность, разработав новые технологии безопасности, которые обнаруживают и предотвращают кибератаки на предприятие. Защитите системы и личные устройства сотрудников, чтобы обеспечить всестороннюю защиту.
Чтобы машинное обучение помогло бизнесу стать лучше во всех аспектах, компании необходимо внести необходимые изменения в свои процессы, системы и культуру работы.
Что такое сервисы квантового машинного обучения?
Квантовое машинное обучение — это сочетание квантовых вычислений и традиционных алгоритмов машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы использовать методы машинного обучения для разработки новых квантовых алгоритмов и сокращения квантовых кодов ошибок. Консультационные компании по машинному обучению предлагают услуги, помогающие предприятиям использовать машинное обучение для эффективной работы на квантовых компьютерах.
Как подготовить вашу компанию к машинному обучению
Одна из причин, по которой компаниям не удается максимально эффективно использовать машинное обучение, заключается в том, что они не готовы внедрять модели в свой бизнес.
- Начните с каталогизации бизнес-процессов и решений, которые необходимо принимать ежедневно. Это зависит от отрасли, к которой принадлежит ваша компания.
- Автоматизация и машинное обучение могут дать результаты, когда вещи определены и имеют конкретную цель. Работайте с более мелкими и простыми задачами для реализации модели на начальных этапах.
- Машинное обучение не обязательно применять на предприятии для каждого отдельного решения. Выбирайте с умом и не усложняйте, когда доступно более простое решение.
- Используйте машинное обучение как часть процесса принятия решений. Используйте машинное обучение, чтобы понимать данные и их влияние на решения.
- Вам не всегда нужно копать глубоко и усложнять вопросы для ваших сотрудников. Пусть машинное обучение работает с необработанными данными, пока сотрудники продолжают выполнять свою работу.
- Вносите изменения постепенно с течением времени. Помните, что цифровая трансформация — это непрерывный процесс, и его нельзя навязывать сотрудникам.
Компании сочтут выгодным нанять инженеров по машинному обучению из Индии, чтобы преодолеть разрыв и использовать машинное обучение в повседневных операциях для повышения общей производительности. DataToBiz — известная компания по обработке и анализу данных, которая предоставляет модели оффшорных групп машинного обучения для услуг машинного обучения организациям по всему миру.
Является ли машинное обучение наукой о данных или машинное обучение и наука о данных — это одно и то же?
Машинное обучение и наука о данных — это не одно и то же. Машинное обучение — это только один аспект науки о данных. Однако машинное обучение вписывается в концепции науки о данных. Команде по науке о данных требуется инженер по машинному обучению для работы над алгоритмами и моделями. Однако наука о данных является гораздо более широкой концепцией и включает в себя визуализацию и представление данных. Машинное обучение используется, чтобы помочь машинам учиться на основе исторических данных и данных в реальном времени, чтобы лучше обрабатывать большие данные. Можно сказать, что в то время как наука о данных занимается обработкой данных в целом, машинное обучение ограничено алгоритмами и статистикой, используемыми для понимания данных.
Действительно ли машинное обучение полезно?
Короткий ответ: да. Машинное обучение действительно полезно не только в одной отрасли, но и во многих из них. Каждая отрасль и каждая компания используют разные модели машинного обучения, соответствующие характеру их работы.
Машинное обучение позволяет легко упростить сложные задачи и работать с большим объемом данных за меньшее время. Это отличное решение для выполнения повторяющихся задач без ручного вмешательства.
Почтовая служба США, Netflix, банки и финансовые учреждения, исследовательские центры и организации здравоохранения и т. д. используют модели машинного обучения в различных методах для выявления закономерностей, поиска решений, прогнозирования будущих тенденций и принятия решений.
Давайте рассмотрим некоторые важные способы, которыми машинное обучение помогает различным отраслям.
Зачем нам нужно машинное обучение
Действительно, зачем вашему бизнесу машинное обучение? Мы уже видели, как модели машинного обучения могут помочь изменить ваше предприятие к лучшему. Но вам должно быть интересно, есть ли что-то еще, не так ли? Тогда найдем ответы на вопрос.
- Машинное обучение позволяет выполнять больше работы с меньшими ресурсами. Изменив операционную модель, вы разработаете рентабельный процесс, дающий лучшие результаты.
- ML помогает взглянуть на наборы данных в другом свете. Нет необходимости делать крупные инвестиции и внедрять модели машинного обучения на предприятии, не понимая, что требуется вашему бизнесу.
- Машинное обучение — отличный способ управлять неструктурированными данными и использовать их для принятия решений.
- Машинное обучение может расширить возможности прогнозного моделирования, чтобы найти ответы на то, что произойдет дальше, и как вы можете быть готовы к этому.
- Не все проблемы могут быть решены людьми в одиночку. Именно здесь может вмешаться машинное обучение, обработать данные и найти решение.
Есть еще много причин инвестировать в машинное обучение для вашего бизнеса. Машинное обучение может улучшить ваши бизнес-процессы и увеличить отдачу.
Машинное обучение и ИИ – одно и то же?
ИИ – это более широкая концепция, в которой используются машинное обучение, глубокое обучение, "обработка естественного языка" и другие методы для поиска решений сложных проблем с данными. Короче говоря, машинное обучение – это разновидность ИИ, в которой машинам предоставляются данные, и их просят разобраться в них.
Давайте рассмотрим некоторые важные способы, которыми машинное обучение помогает различным отраслям.
Примеры машинного обучения: отраслевые варианты использования
Следующие примеры показывают нам, как машинное обучение является универсальной концепцией, которую компания может использовать в любом секторе.
Правительство
Машинное обучение помогает государственным учреждениям улучшать кибербезопасность, киберразведку, ускорять логистику и снижать количество отказов. Это достигается за счет повышения эффективности работы.
Здравоохранение и медицина
От изучения режимов сна с использованием данных датчиков в режиме реального времени до обнаружения раковых клеток в организме человека и анализа изображений машинное обучение в медицинской отрасли помогает врачам лучше лечить пациентов. Это помогает снизить смертность.
Производство
Использование роботов для управления тяжелой техникой и профилактическое обслуживание машин — две области, в которых обрабатывающая промышленность использует модели машинного обучения.
Финансы
Будь то банки или страховые компании, финансовые учреждения теперь полагаются на модели машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций. Это помогает создать более безопасную среду для онлайн-транзакций. Финансовые консультанты используют машинное обучение для определения идеальных инвестиционных планов.
Маркетинг и продажи
Машинное обучение широко используется в маркетинговых продажах для повышения удовлетворенности клиентов. Модели машинного обучения помогают понять, чего клиент ожидает от вашего бизнеса.
электронная коммерция и розничная торговля
Говорят, что будущее розничной торговли связано с электронной коммерцией. А лучший способ привлечь и удержать клиентов — предлагать продукты на основе их истории покупок, поисковых запросов, симпатий и антипатий. Машинное обучение поможет вам в этом.
Транспорт и логистика
Машинное обучение и искусственный интеллект успешно оптимизировали цепочки поставок и логистику для нескольких компаний. Будь то перемещение товаров со склада в конечный пункт назначения или выбор кратчайшего маршрута для минимизации времени, затрачиваемого на транспортировку, машинное обучение теперь является важнейшей частью управления логистикой.
Нефти и газа
AI и ML помогают находить новые источники энергии, прогнозировать отказы датчиков, анализировать месторождения полезных ископаемых и так далее. Но самое главное, он используется для создания более безопасных условий для работников.
Фармацевтическая индустрия
Машинное обучение трансформирует фармацевтическую промышленность, став неотъемлемой частью исследований и разработок новых лекарств, автоматизации производства и управления цепочками поставок.
Образование
Искусственный интеллект продвигается вперед в сфере образования,
- помощь административному персоналу в автоматизации их задач,
- Помощь учителям в создании смарт-контента
- Помощь учащимся в разработке индивидуального учебного плана
- Устранение географических барьеров
- Повышение вовлеченности учащихся и т. д.
Изменит ли машинное обучение вашу организацию?
Да, машинное обучение изменит вашу организацию к лучшему, но только если вы инвестируете в внедрение правильной модели машинного обучения. Машинное обучение может повысить эффективность вашего бизнеса, начиная от сегментирования клиентов и заканчивая обнаружением мошеннических транзакций и оптимизацией логистики.
Примеры реализации машинного обучения
Как вы можете реализовать машинное обучение в реальном мире? Рассмотрим несколько примеров ниже.
Распознавание речи
Машинное обучение и обработка естественного языка используются вместе для преобразования речи в текст без потери смысла содержимого. Голосовой поиск и домашние помощники — два примера, с которыми большинство знакомы. Голосовые помощники также используются на предприятиях, чтобы помочь сотрудникам улучшить качество своей работы и закончить ее за меньшее время.
Распознавание изображений
Будь то анализ медицинских изображений для выявления опасных для жизни заболеваний или маркировка людей с помощью распознавания лиц в социальных сетях, распознавание изображений является широко используемой моделью машинного обучения в реальном мире.
Извлечение данных
Машинное обучение может извлекать структурированные данные из неструктурированных данных. Он может автоматизировать процесс аннотирования наборов данных, которые используются для прогнозной аналитики.
Розничный анализ
Машинное обучение используется вместе с компьютерным зрением для изучения видео с камер наблюдения и выявления полок в розничном магазине с наибольшей и наименьшей проходимостью. Это помогает ритейлерам понять, какие продукты более прибыльны, а какие нужно больше продвигать, чтобы увеличить продажи.
Что такое облачные службы квантового машинного обучения?
Облачные службы квантового машинного обучения помогают компаниям тестировать свои квантовые алгоритмы на реальных квантовых компьютерах, расположенных в облаке. Создание квантовых схем дорого и сложно. Облачные сервисы — это экономичный вариант для тестирования и развертывания квантовых алгоритмов на предприятии без риска потери.
Машинное обучение все еще востребовано?
Машинное обучение по-прежнему очень востребовано на рынке. Будущее принадлежит компаниям, которые используют машинное обучение и искусственный интеллект как неотъемлемую часть своего бизнеса. За последние несколько лет спрос на инженеров по машинному обучению вырос.
По данным FinancesOnline, приложения машинного обучения получают самое большое финансирование ИИ на мировом рынке. Ожидается, что мировой рынок машинного обучения вырастет на 42,08% в год в период с 2018 по 2024 год. За последние четыре года спрос на ИИ и машинное обучение вырос примерно на 75%.
С учетом того, что несколько малых, средних и крупных предприятий по всему миру внедряют машинное обучение, мы можем с уверенностью сказать, что машинное обучение по-прежнему востребовано и будет оставаться востребованным в течение значительного времени.
Давайте посмотрим, как приложения машинного обучения помогают предприятиям достигать своих целей и стали бесспорным активом для нескольких растущих компаний.
Практические приложения машинного обучения для бизнеса
В конечном счете, успех вашей компании зависит от того, насколько хорошо вы внедряете модели машинного обучения и используете полученные знания для принятия решений. Основное внимание здесь уделяется внедрению машинного обучения в основные бизнес-процессы.
Перейти в облако
Использование облачных сервисов машинного обучения сэкономит вам деньги при внедрении машинного обучения в вашем бизнесе. Машинное обучение стоит дорого. Но это становится доступным благодаря использованию дешевого облачного хранилища и тщательному выбору инструментов машинного обучения. Мы часто наблюдаем это в здравоохранении, ритейле и логистике.
Предиктивная аналитика
Хотя прогнозный анализ не всегда требует машинного обучения, их сочетание даст вам определенное преимущество на конкурентном рынке. Использование внешней информации в режиме реального времени поможет вам использовать волатильность рынка в своих интересах.
Сравните и отследите закономерности
Шаблоны важны в наборах данных, будь то розничная торговля, банковское дело или здравоохранение. Машинное обучение может обрабатывать исторические данные и данные в реальном времени за меньшее время, чтобы выявлять закономерности, которые нелегко отследить с помощью ручного анализа.
Оптимизация
Производственная и транспортная отрасли должны оптимизировать свои ресурсы и увеличить объем производства. Как еще можно найти оптимальный маршрут доставки товара или узнать точное время перемещения товара со склада в распределительные центры? Машинное обучение позволяет вам быть на шаг впереди других.
Научите системы быть лучше
Настройка системы машинного обучения на основе данных требует времени, усилий, денег и навыков. Но это обновляет ваши бизнес-процессы и делает вас одним из лучших.
Наем услуг консалтинговой компании по машинному обучению гарантирует, что вы инвестируете в модели машинного обучения, которые правильно подходят для вашего бизнеса. Вы можете свести к минимуму риск, оптимизировать ресурсы и повысить окупаемость инвестиций, используя оффшорные услуги машинного обучения, предлагаемые DataToBiz. Компания верит в предоставление высокоэффективных решений в области искусственного интеллекта и обработки данных для решения множества бизнес-проблем и улучшения стратегии.
Как машинное обучение улучшает рабочие процессы в компаниях
Привлечения клиентов
Чат-боты на основе искусственного интеллекта и машинного обучения привлекают клиентов и собирают данные, которые помогают улучшать продукты и услуги компании. Это также снимает нагрузку с групп обслуживания клиентов и позволяет им сосредоточиться на основных проблемах.
Удержание клиентов
Понимание мыслительных процессов клиентов является ключом к их удержанию. Машинное обучение анализирует данные из различных источников, чтобы предвидеть следующие шаги клиентов и не давать им уйти к конкурентам.
Автоматизированные финансы
Управление счетами и платежами — трудоемкая работа на любом предприятии. Машинное обучение помогает автоматизировать процесс после понимания и распознавания того, когда и как платежи отправляются/получаются.
Умный найм
Как убедиться, что вы наняли подходящего человека для этой работы? Вы уверены, что здесь нет личной предвзятости? Машинное обучение предлагает решение. Модель машинного обучения может отбирать и отбирать кандидатов на основе заранее определенных критериев.
Ускорьте исследования
В наши дни у компаний нет преимущества тратить годы на исследование продукта. Вы должны быть быстрыми и эффективными и предлагать продукты/услуги, которые нужны вашим клиентам.
Важность машинного обучения и искусственного интеллекта
Машинное обучение ориентировано на решение. Даже когда параметры не поддаются полному измерению (удовлетворенность клиентов, узнаваемость бренда и т. д.), алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать необработанные данные для выявления закономерностей и тенденций, которые помогают прийти к окончательному решению.
Машинное обучение также работает с большими данными. Большие объемы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных систем, называются большими данными. Машинное обучение позволяет легко обрабатывать огромные объемы данных за меньшее время.
Искусственный интеллект не ограничивается какой-либо отраслью. Это обширная и универсальная концепция, которая помогает согласовать видение и миссию бизнеса с процессами, которым следует компания, и культурой работы на предприятии.
Использование всего потенциала ИИ на предприятии
Как убедиться, что ваше предприятие использует ИИ в полной мере? Существует так много способов использовать AI и ML в бизнесе, что в первые дни это может быть ошеломляющим. Ниже приведены некоторые области, с которых можно начать внедрение AI и ML в бизнес:
Персонализация
Клиенты любят персонализированные продукты и услуги. Будь то предложения продуктов (Amazon) или предложения фильмов (Netflix), покажите клиентам, что вы заботитесь об их симпатиях и антипатиях.
Управление данными
В наши дни предприятия имеют доступ к такому большому количеству данных, что хранение и управление данными стало проблемой. Решение кроется в ИИ и облачных хранилищах. Разделяйте данные, сохраняйте только то, что вам нужно, и удаляйте остальное.
Обучение машинному обучению
Алгоритмы машинного обучения теперь могут обучаться сами и повышать точность прогнозов. Компания DeepMind, принадлежащая Google, разработала систему для обучения нейронных сетей с помощью моделирования. Говорят, что это приближает машинное обучение к большему количеству людей.
Обнаружение киберугроз
По мере развития технологий хакеры стали более эффективно атаковать организации и отдельных лиц с целью кражи данных и денег. AI и ML играют центральную роль в обнаружении киберугроз и их нейтрализации до того, как хакеры получат доступ к вашим системам.
Управление рисками
Есть много областей, которые необходимо охватить в управлении рисками. Обнаружение мошенничества, предотвращение кризиса, повышение безопасности на рабочем месте, предотвращение потери денег, управление обязательствами и т. д. относятся к управлению рисками и могут эффективно управляться с помощью моделей машинного обучения, разработанных для этой цели.
Чтобы предприятие стало бизнесом, полностью основанным на искусственном интеллекте, важно понимать, как машины и сотрудники (люди) работают и взаимодействуют друг с другом. Для руководства и сотрудников крайне важно адаптироваться к меняющейся рабочей среде и соответствующим образом корректировать свои процедуры.
Поскольку у каждой организации есть свой способ внедрения ИИ, становится еще более необходимым иметь гибкий и плавный рабочий процесс. Полное раскрытие потенциала ИИ на предприятии возможно, когда руководство имеет полное представление о том, что нужно бизнесу и как этого можно достичь. Использование услуг компаний AL и ML, таких как DataToBiz, делает процесс более плавным и увеличивает вероятность успеха.
Важность машинного обучения в бизнесе
Что делает машинное обучение таким важным для бизнеса, будь то малый и средний бизнес или крупное предприятие?
Принятие решений в режиме реального времени
Без машинного обучения вы не сможете обрабатывать большие данные в режиме реального времени и принимать решения на основе фактов и инсайтов. Полученные данные могут быть включены в основные бизнес-процессы, чтобы предоставить сотрудникам разных уровней возможность принимать решения, связанные с их работой.
Повышение производительности
Машинное обучение повышает производительность систем и сотрудников, приводя их в соответствие с бизнес-миссией. Это помогает быстрее достигать целей.
Повышение производительности
Машинное обучение помогает повысить общую производительность вашего бизнеса — от повышения производительности сотрудников до сокращения цикла разработки продукта.
Разработка бизнес-модели
МСП может конкурировать с крупным предприятием только тогда, когда у него есть правильная бизнес-модель, которая отличает его от остальных. Машинное обучение — это билет, позволяющий раскрыть ваш потенциал и разработать бизнес-модель/модель обслуживания для вашей компании.
Снижение затрат
Машинное обучение помогает оптимизировать использование ресурсов, тем самым снижая стоимость инвестиций, необходимых для повседневных операций и производства.
Как реализовать машинное обучение в Python
Python — лучший язык программирования для реализации машинного обучения. Его легко освоить, и он преподается как часть вводного курса информатики. Его можно использовать для создания полноценного приложения, в отличие от R, который работает с базами данных. Также легко получить доступ к библиотекам Python и обратиться за помощью к сообществу, если вы застряли.
- Начните с установки платформ Python и SciPy. Вам необходимо установить библиотеки scipy, matplotlib, numpy, sklearn и pandas.
2. Затем загрузите наборы данных в Python, импортировав модули, функции и объекты. Суммируйте набор данных, получив его размеры, просматривая фактические данные, статистическую сводку и распределение классов.
3. EDA и очистка данных необходимы и выполняются перед анализом данных. Исследовательский анализ данных — это первый шаг, за которым следует очистка данных, хотя некоторые следуют в обратном порядке. EDA и очистка данных включают в себя:
- Импорт набора данных
- Идентификация функций и столбцов
- Идентификация типов данных этих функций
- Выявление наблюдений
- Проверка на пустые ячейки
- Проверка категориальных признаков
- Использование каждой функции для запуска очистки данных
- Изменение порядка набора данных
4. Перейти к визуализации данных с использованием различных графиков. Оцените алгоритмы, создав проверочный набор данных, протестировав и построив модель.
5. Выберите базовую модель и сделайте прогнозы. Оцените эти прогнозы и проверьте отчет о классификации.
Вышеуказанные шаги — это всего лишь схема того, как реализовать машинное обучение в Python. Вам необходимо изучить язык программирования, прежде чем вы начнете работать над моделями ML с помощью Python.
Что такое облачные службы квантового машинного обучения?
Облачные сервисы квантового машинного обучения помогают компаниям тестировать свои квантовые алгоритмы на реальных квантовых компьютерах, расположенных в облаке. Создание квантовых схем дорого и сложно. Облачные сервисы — это экономичный вариант для тестирования и развертывания квантовых алгоритмов на предприятии без риска потери.
Преимущества машинного обучения
Мы увидели несколько преимуществ использования машинного обучения в бизнесе. Давайте рассмотрим еще несколько, чтобы понять, почему эксперты говорят, что AI и ML — это наше будущее.
1. Постоянное совершенствование
Машинное обучение помогает вам постоянно улучшать свой бизнес и становиться лучше, точно так же, как алгоритмы учатся сами по себе, чтобы стать более точными.
2. Уменьшите вмешательство человека
Когда вы автоматизируете повторяющиеся задачи, вы уменьшаете степень участия человека в процессе. Это экономит время сотрудников и позволяет им сосредоточиться на основной работе. Это также уменьшает количество человеческих ошибок, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, пока не стало слишком поздно.
3. Обработка множества данных
Модели машинного обучения могут работать со структурированными и неструктурированными данными. Большие данные обычно имеют разные форматы. Алгоритмы машинного обучения без проблем обрабатывают все виды данных одновременно.
4. Настройка моделей машинного обучения
Модели машинного обучения разрабатываются для конкретных целей. Мало того, предприятия могут настраивать модели в соответствии со своими конкретными требованиями или создавать новую модель с нуля.
5. Готов использовать новые возможности
Машинное обучение позволяет вашим бизнес-процессам и сотрудникам быть готовыми решать любые задачи и использовать новые возможности раньше, чем ваши конкуренты. Вы всегда будете готовы изучить рынок и расширить свой бизнес.
Что такое службы квантового машинного обучения с открытым исходным кодом?
Инструменты и службы квантового машинного обучения с открытым исходным кодом помогают быстро создавать прототипы и развертывать модели квантового машинного обучения. Предприятиям предоставляются необходимые инструменты и инфраструктура, необходимые для объединения квантовых вычислений и машинного обучения. Использование ресурсов с открытым исходным кодом поможет предприятиям сэкономить деньги при работе с моделями квантового машинного обучения.
Влияние машинного обучения на общество
Мы говорили о важности и использовании машинного обучения в различных отраслях для целей бизнеса. Давайте кратко рассмотрим влияние машинного обучения на общество.
- Разработка интеллектуальных игр, в которых пользователи играют против машины, которая учится на своих ошибках и становится лучше с каждой игрой.
- Беспилотные автомобили или беспилотные автомобили могли выйти на рынок с задержкой. Но автомобили наверняка останутся и изменят взгляд людей на транспорт.
- Использование роботов для замены людей на опасных для жизни работах. В отличие от людей, на роботов не влияет тепло, шум и запах, и они не устают через несколько часов.
- Здравоохранение, оказываемое пациентам, совершенствуется благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту.
- Такие платформы, как Netflix, Amazon Prime, Spotify и т. д., используют ваш поиск для создания списка шоу, которые вы хотели бы посмотреть. Даже ваши развлечения планируются алгоритмами машинного обучения.
- Умные домашние устройства обеспечивают домашнюю безопасность (умные замки, умное освещение и т. д.), чтобы сделать ваш дом безопасным местом для вас и вашей семьи.
Машинное обучение и искусственный интеллект будут только продвигаться вперед и очень скоро станут неизбежной частью нашей жизни.
Заключение
Искусственный интеллект и машинное обучение никуда не денутся. Мир меняется, и единственный способ справиться с изменениями — приспособиться к ним.
Означает ли это, что шумиха вокруг машинного обучения оправдана? Стоит ли машинное обучение вложений и усилий?
Большинство экспертов в этой области говорят, что да. Машинное обучение действительно того стоит. Однако ваш успех зависит от того, насколько хорошо вы понимаете машинное обучение и используете его для преодоления трудностей и достижения своих бизнес-целей. Использование модели машинного обучения практически без понимания того, что она делает для вашего бизнеса, может принести больше вреда, чем пользы.
Проведите исследование, поговорите с экспертами и узнайте, как и где машинное обучение может быть внедрено в ваш бизнес и какие результаты оно принесет. Окончательное решение должно зависеть от степени положительных изменений, которые может принести машинное обучение, и от последующей окупаемости инвестиций, которую вы получите от него.
