Як ви хотіли б зв'язатися з нами?
  • Russian
  • Ukrainian
ruuk +380 50 417 3929 sbit@kauchuk.ua Пн - Пт 08:30 - 17:00 87504, м. Маріуполь, ул. Вузівська, 1-А
Сертифікат
ISO 9001:2015
Сертифікат
IATF 16949:2016
+380 67 000 1997
+380 95 048 1000
СКАЧАТИ ПРАЙС

Практичне застосування машинного навчання

Завод РТИ "КАУЧУК" > Блог > Практичне застосування машинного навчання

Машинне навчання (ML) перейшло від нишевой технології до того, щоб стати рятівником компаній в різних галузях. Тим не менш, деякі бачать в ньому технологію, яка є сверхраздутою і не приносить корисного ефекту.


Хоча ця позиція може бути несправедливою – в кінці кінців, технології машинного навчання існують вже багато років і успішно використовуються в своїх нішах в минулому – його застосування в широкому діапазоні може бути більш складним. Автоматизація процесу аналізу і прийняття рішень може привести до величезного потенціалу поліпшень в створенні вартості в бізнесі, допомагаючи людям приймати більш ефективні рішення і підвищувати ефективність підприємства в цілому. Завдання полягає в тому, як застосувати цей потенціал на практиці.

Процес створення цінності ML … або що машинне навчання може зробити для вас?

Машинне навчання застосовується для прискорення процесу визначення шаблонів і застосування цих шаблонів до нових наборам даних. Знайшовши кореляції в наборах даних, співробітники можуть приймати більш обґрунтовані рішення, керуючись цими даними. Однак ініціативи машинного навчання повинні починатися з початкових наборів даних, які можуть бути використані для належного навчання алгоритмів.

Наприклад, багато компаній розглядають способи поліпшення ефективності своїх продажів. Для невеликих організацій достатньо переглядати списки клієнтів і відстежувати такі тенденції, як успіх з конкретними покупцями і компаніями на певних ринках або на основі загальних ділових потреб. З невеликими наборами даних цей процес може виконуватися людьми, заснованими на їх розумінні ситуації і досвіді.

Однак для корпорацій і промислових підприємств обсяг даних, доступних на основі поведінки клієнтів, занадто великий і виходить з дуже великої кількості джерел одночасно. Для людини виявляти шаблони в декількох наборах даних, які можуть постійно змінюватися, є складним завданням; для машин обробити дані з необхідною швидкістю набагато простіше.

Інша проблема полягає в тому, що алгоритми не створюють себе самі. Традиційно отримання точних і корисних алгоритмів грунтувалося на наявності досить великого набору даних, визначенні того, як ці дані були створені, і фахівця з вивчення даних, який міг би навчати систему машинного навчання використовувати дані. У минулому це залишило б доступним машинне навчання тільки для найбільших підприємств, які мають і даними, і набором навичок для його використання.

Сьогодні все більше компаній, ніж коли-небудь, створюють набори даних, які можуть використовуватися для аналітики. Однак для того, щоб ці дані були корисними для більшої кількості людей, потрібно інший підхід, ніж покладатися на фахівців з вивчення даних. Автоматизація машинного навчання спрямована на те, щоб зробити дані зручними для використання широкої і неспеціалізованій аудиторією. Завдяки спрощенню аналізу даних – і, найголовніше, щоб побачити взаємозв’язок між наборами даних – автоматизація машинного навчання потенційно може дозволити використовувати високопрофесійні аналітичні можливості всіма співробітниками.

Розвиваючи ML далі … що машинне навчання може зробити для всіх?

Дивлячись на наш приклад з продажу, дізнавшись більше про моделі поведінки клієнтів, ви можете допомогти співробітникам відділу краще орієнтуватися на результат. Замість того, щоб витрачати час на зусилля, які мають статистично нижчі шанси на успіх – або націлювання на клієнтів з меншою ймовірністю покупки – вони можуть бути спрямовані на клієнтів, які повинні бути більш сприйнятливими.

Тепер, беручи рекомендації по націлюванню на конкретні типи клієнтів або угоди, за якими потрібно гнатися, можна поліпшити свої стратегії продажів, але ці рекомендації не будуть успішними, якщо інші відділи не знають про них. Однак простого обміну даними не досить. Замість цього, команди повинні працювати над тим, як вони взаємодіють з даними в першу чергу. Використовуючи цей підхід, простіше залучити більше людей і користувачів в мережу даних, а потім включити їх власні дані і проникливість в загальну мережу для її збільшення. Це полегшує надання користувачам можливості приймати рішення в складі групи з повним і надійним поданням про бізнес для забезпечення правильного контексту кожного рішення.

Надаючи людям можливість вводити свої власні дані для аналітики, а також для ключових наборів даних, команди можуть уникнути деяких проблем, що виникають при поширенні аналітики по підприємству. Допомагаючи людям готувати свої дані для аналізу, автоматично спрощується створення додаткових ідей, які проходять через відомчі або інші кордону. Машинне навчання може допомогти автоматично розпізнавати дані в звітах або наборах даних окремих осіб, а потім створювати зв’язку між ними. Показуючи згодом, звідки прийшла група клієнтів, і, порівнюючи це з результатами продажів, можна продемонструвати, де можна досягти найкращої норми прибутку.

Машинне навчання може бути застосоване шляхом зв’язування кожного запису клієнта в різних наборах даних для побудови більш повної картини діяльності. Автоматизація процесу для опису кожного запису і характеристики клієнта потім дозволяє приділити більше уваги цілеспрямованим зусиллям і їх результатами. Розглядаючи таку мету компанії, як продажі, кожна задіяна команда може використовувати аналітику для створення даних на основі інформації, яка надходить. Це може допомогти командам побачити більше взаємозв’язків, які існують в наборах даних, і які йдуть через інші відділи або бізнес-підрозділи.

Слідуючи цій вправі по виявленню даних, є можливість розглянути, як ці дані використовуються на практиці. Переважання клієнтів в певному місці може вказувати на локалізований попит на продукт, який можна використовувати, щоб показати, що конкретний представник з продажу працює добре. Проводячи інтелектуальне профілювання для рекомендацій по об’єднанню, використовуючи для швидкого дослідження мережу аналітики і вибірку джерел даних, можна скоротити «погану роботу» по обробці даних. У свою чергу, це може допомогти аналітиці та командам по обробці даних працювати над тим, як розуміти і ділитися створюваної інформацією.

Цей процес не такий простий, як здається. Почнемо з того, що спільне використання правильних даних в першу чергу може стати проблемою. Для підприємств з десятками додатків – багато з яких можуть містити відповідні дані – створення централізованого сховища даних може бути ускладнене. Поряд з цим дані будуть постійно оновлюватися. Результатом цього є те, що аналітика, запущена в одній точці, може відрізнятися від аналітики в іншій точці в часі, в залежності від того, чи завантажені оновлені набори даних.

Замість цього варто подивитися, як скомбінувати набір даних в мережу, які потім можуть автоматично оновлюватися з плином часу. У міру зміни будь-яких даних ця нова версія даних може бути доступна для аналізу або людьми, або алгоритмами. Простіше кажучи, кожен дивиться на однакову інформацію з плином часу і використовує її для своїх рішень.

Коли компанії починають дивитися в бік використання машинного навчання, залучені команди можуть побачити, як вони можуть прискорити свої аналітичні процеси. Потім це розуміння може бути використано для того, щоб зосередитися на поліпшенні процесів, існуючих в командах. Працюючи над тим, як отримати більше інформації з даних для всіх в мережі, аналітичні команди можуть допомогти поліпшити результати і швидше досягти бажаних кінцевих цілей.