Strojové učení může být kdysi tématem diskuze pouze pro vědce v oboru výpočetní techniky a výzkumníky. Nyní je však technologie, kterou podniky touží používat. Potřeba strojového učení a umělé inteligence (AI) je řízena velkým množstvím dat, která jsou dnes generována. Statistici mohou získat z těchto údajů přehled. Ale objem je tak velký a rostoucí s takovou rychlostí, nejlepším způsobem, jak se vypořádat s tím, je používat stejné stroje, které jsou částečně zodpovědné za vytváření dat.
$config[code] not foundStrojové učení mimo akademickou i specializovanou oblast vidí zvýšené přijetí kvůli růstu těchto údajů. Ještě důležitější však je dostupnost výkonných počítačů, technologií cloud, levné úložiště a nízké výpočetní náklady.
Co je strojové učení?
Jednoduše řečeno, strojové učení zpracovává velké množství dat a naučí se jim předpovědět. Pomocí algoritmů, které se neustále učí z dat, které jsou prezentovány, je možné, že počítače získají informace, aniž by byly naprogramovány, nebo jim řekli, kam mají vypadat. Takže stroj se učí z informací založených na jeho algoritmu nebo modelu.
Data
Je důležité si uvědomit, že údaje samy o sobě nebudou produkovat nic. Jde o to, abychom z těchto údajů získali správné údaje. V případě dobrých (lidských) analytiků údajů může někdo chytit něco jiného, co chybí. Podobně při úspěchu v strojovém učení závisí na tom, zda se z informací vytvoří správný algoritmus nebo model.
Jakmile byl model vytvořen a umožnil mu přístup ke všem stávajícím i budoucím sadám dat, počítač se může dále učit a zlepšovat sám. Větší a složitější datové sady lze analyzovat tak, aby získaly výsledky, které jsou přesnější a rychlejší, aby se zjistily příležitosti a předešlo se riziku.
Co můžete dělat s učením strojů?
Odpověď je hodně! Zde uvádíme několik reálných příkladů z některých velmi známých značek a způsobu používání strojního učení.
Doporučení Amazonu
Amazon má téměř 250 milionů aktivních zákazníků a desítky milionů produktů. Učinit doporučení pomocí lidí není volba a to bude trvat navždy. Díky strojnímu učení se společnosti Amazon podařilo předložit přesné doporučení k produktu na základě zájmu zákazníka, stejně jako nákupu a historie prohlížení ve velmi blízké době.
Google AdWords
Google je známý tím, že má kdekoli nejlepší počítačové učení a algoritmy. Společnost zdokonalila umění / vědu o poskytování správných informací pro své uživatele a je z velké části možné pomocí vysoce pokročilých modelů strojového učení.
Použití učení stroje
Dobrá věc je, že nemusíte být počítačový vědec, který používá strojové učení, protože tam jsou poskytovatelé služeb, kteří budou dělat všechno pro vás.
Poskytovatelé služeb
Růst segmentu vedl mnoho společností k tomu, aby poskytovali služby strojového učení. Zde jsou někteří poskytovatelé s řešeními, která začínají volnou vrstvou, takže můžete mít nohy mokré a používat technologii pro vaši malou firmu. Pokud však začnete růst, mají možnosti, jak řešit prakticky jakýkoli typ měřítka.
První je IBM Bluemix, platforma, která využívá společnost Watson a mnohem více, aby poskytla komplexní řešení pro analýzu, které je v současné době vysoce hodnoceno v tomto odvětví.
Druhou společností je BigML. Tato služba poskytuje celou řadu služeb potřebných pro zavádění strojů, včetně vzdělávání, certifikace a velkého množství volných zdrojů.
Amazon Machine Learning je další služba, která je známá jako cenově dostupná i pro nejmenší podniky.
Existuje mnoho společností, které poskytují služby strojního učení, proto si pečlivě vybírejte a zeptejte se co nejvíce otázek, abyste se ujistili, že splní svůj slib zaměřený na řešení vašich konkrétních potřeb.
Malé podniky a strojní učení
Jako malý podnik si možná myslíte, že nevytváříte dostatečné množství dat, které by vyžadovaly strojové učení. Ale tam je více dat, než si myslíte. Začněte s tím, že využijete strojní učení pro odvětví, ve kterém se nacházíte. Ať už máte restauraci, vinobraní obchod, nebo si vyrobíte vlastní nádobí, je k dispozici mnoho dat pro každé odvětví, které jsou snadno dostupné. Jakmile obdržíte obecné informace, získáte podrobnější údaje na základě vaší polohy, typů zákazníků, ceny, materiálů, marketingu a mnohem více.
Na základě těchto údajů můžete poskytovateli služeb vytvořit modely, které můžete nasadit, aby vám poskytly cenné informace. Poté můžete použít náhledy pro vyplnění inventáře ve firmě se správnými produkty a ve správném čase po celý rok.
Jeden z nejlepších způsobů, jak začít s automatizovaným učením, je použít pro marketing. Důvodem je to, že existuje mnoho marketingových údajů, a pokud si pečlivě zvolíte informace, je možné mít model, který rychle přinese výsledky pro vaše konkrétní odvětví.
Strojové učení pro marketing
Nejlepší marketingové řešení jsou personalizované. To znamená ne bombardovat své současné a potenciální zákazníky se stejnou kampaní znovu a znovu. To také znamená vědět, když nejsou šťastní, takže můžete podniknout kroky, než ti řeknou, že odjíždějí. Poskytování relevantního marketingu a řešení jejich obav zvýší loajalitu zákazníků, angažovanost a výdaje.
Pomocí strojového učení můžete použít nákupní chování, návštěvy webových stránek, využití aplikací, reakce na kampaně, preference a mnoho dalších datových bodů, abyste získali velmi přesné další předpovědi nejlepších akcí. Firmy ji využily pro segmentaci zákazníků, aby získaly skupiny zákazníků, předpovědi zákazníků, aby prováděly proaktivní preventivní opatření a předvídatelnost hodnot zákazníků.
Význam strojního učení dnes a pohybu vpřed
Data se generují rychleji než kdykoli jinde v historii. A tempo se bude zvyšovat, protože více lidí získá přístup k informačním a komunikačním technologiím po celém světě. To bude vyžadovat zkrácení těchto údajů a zmapování toho všeho. Díky strojnímu učení je nyní možné rychle získat přehled o podnikání nebo jakékoliv jiné organizaci.
Strojové učení je nástroj stejně jako každý jiný a pokud ho používáte správně, může vyplácet dividendy. Udělejte z něj součást vaší celkové strategie, abyste zvýšili efektivitu a produktivitu svého malého podniku.
Strojní učení fotografie pomocí programu Shutterstock
2 Komentáře ▼
