Является ли машинное обучение будущим бизнеса?
Covid 19 стал плохой новостью и в конечном итоге изменил ход всех видов рабочих мест. Все виды организаций должны скорректировать свои графики в новой реальности, в которой мы живем. Во многих отчетах утверждается, что процент автоматизированных рабочих мест заметно возрастет в ближайшие годы. Машинное обучение и искусственный интеллект произведут серьезные преобразования в большинстве предприятий после Covid-19. Машинное обучение имеет свои преимущества и сейчас является горячей темой для бизнеса.
По данным Finances Online, 15% организаций уже начали использовать передовое машинное обучение для улучшения своего бизнеса. Каждый бизнес хочет оставаться впереди и поэтому использует различные модели для прогнозирования поведения человека, чтобы максимизировать свою прибыль. Машинное обучение помогает им построить хорошую модель, связанную с их бизнес-ориентацией. Машины будут работать с большим набором данных намного плавнее, чем человек, что ускорит темп работы. Машинное обучение даже позволяет получать более эффективные и точные результаты с большей оптимизацией.
eWards помогает предприятиям пройти весь этот процесс с помощью своего передового аналитического обучающего инструмента Prism. Prism поможет вам раскрыть истинный потенциал ваших данных. Он предоставляет вам правильные инструменты, которые помогут вашему бизнесу двигаться вперед в области аналитики и науки о данных.
Вот пять вещей, которые вы должны знать о машинном обучении:
- Компоненты машинного обучения. Все алгоритмы машинного обучения состоят из трех компонентов: представления, оценки и оптимизации. Prism — это облачный инструмент глубокого обучения, который поможет представить ваши данные на определенном языке, который будет оцениваться и оптимизироваться системой, чтобы дать нам результаты, которые помогут вам принимать бизнес-решения.
- Процесс обобщения. Одной из основных функций машинного обучения является обобщение данных. Обобщение важно. Причина в том, что каждый раз снова будут видны не те примеры, которые приведены в обучающем наборе. Если в кафе подают американский фаст-фуд, а также индийские закуски, в меню будет огромное разнообразие блюд. Каждый клиент не будет заказывать один и тот же набор продуктов питания. Могут быть изменения. Prism позволяет системе иметь общее представление обо всех различных комбинациях и типах данных, которые могут быть введены.
- Важность данных. Данные – ключевой компонент машинного обучения. Алгоритмы важны, но без таких сложных алгоритмов можно обойтись. Появляются новые технологии в алгоритмах, такие как глубокое обучение, но значение данных остается первостепенным. Данные о клиентах, которые собирает ваш бизнес, гораздо ценнее, чем алгоритмы в машине. Список гостей, сумма денег, которую они тратят, еда, которую они едят, и даже время, которое они обычно заходят в заведение, более ценны для предсказания будущих изменений.
- Возможность ошибки в машинном обучении. Системы машинного обучения выходят из строя в основном из-за человеческих ошибок, а не из-за каких-либо ошибок в данных. Человеческие ошибки, которые могут возникнуть во время обучения данных, приводят к сбою системы. Prism помогает вам управлять данными с помощью машинного обучения, тем самым сводя к минимуму вероятность ошибки при обработке данных.
- Преобразование данных и выбор функций. Самая важная и важная часть машинного обучения связана с преобразованием данных. Знакомясь с последними методами машинного обучения, можно интерпретировать машинное обучение как выбор и настройку алгоритмов. Prism помогает преобразовывать собираемые данные в форму, пригодную для машинного использования. Такая аналитика может помочь в дальнейшем развитии бизнеса, проведении кампаний, направленных на решение проблем.
В эти беспрецедентные времена в разгар глобальной пандемии машинное обучение будет играть ключевую роль для владельцев бизнеса в улучшении управления своим бизнесом. Благодаря автоматизации и меньшей потребности в ручном труде работать в нынешних условиях будет безопаснее.
Prism — это облачная система, которая помогает вам прогнозировать аномалии в вашей системе и, следовательно, принимать более обоснованные решения на будущее. Предоставляя графическое представление большого количества идей, это значительно упрощает процесс анализа данных.
"Связаться!"
