Maskinindlæring kan engang kun være diskussionsemne for computerforskere og forskere. Nu er det imidlertid en teknologi virksomheder, der er ivrige efter at bruge. Behovet for maskinindlæring og kunstig intelligens (AI) styres af den massive mængde data, der genereres i dag. Statistikere kan få indsigt fra disse data. Men lydstyrken er så stor og vokser med en sådan hastighed, den bedste måde at klare det på er at bruge de samme maskiner, der er delvist ansvarlige for at oprette dataene.
$config[code] not foundMaskinindlæring uden for akademiet og specialiserede felter er at se øget adoption på grund af væksten af disse data. Men vigtigere er, at tilgængeligheden af magtfulde computere, skyteknologi, billig opbevaring og lave beregningsomkostninger gør det mere tilgængeligt.
Hvad er maskinlæring?
Simpelthen, maskine læring processer store mængder data og lærer fra det at gøre forudsigelser. Ved hjælp af algoritmer, der løbende lærer af de data, de præsenteres med, er det muligt for computere at finde indsigt uden at blive programmeret eller fortalte, hvor de skal se. Så lærer maskinen fra information baseret på sin algoritme eller model.
Dataene
Det er vigtigt at bemærke data i sig selv vil ikke producere noget. Det er et spørgsmål om at tegne de rigtige indsigter fra disse data. I tilfælde af gode (menneskelige) dataanalytikere kan man fange noget andet, man savner. På samme måde afhænger maskine læring succes af at producere den rigtige algoritme eller model for at få det bedste indsigt muligt fra informationen.
Når modellen er oprettet, giver den adgang til alle eksisterende og fremtidige datasæt, lader computeren fortsætte med at lære og forbedre sig selv. Større og komplekse datasæt kan analyseres for at få resultater, der er mere præcise ved hurtigere satser for at identificere muligheder og undgå risici.
Hvad kan du gøre med maskinundervisning?
Svaret er meget! Her er et par eksempler på virkelige eksempler fra nogle meget kendte mærker, og hvordan de bruger maskinindlæring.
Amazon anbefalinger
Amazon har næsten 250 millioner aktive kunder og titusindvis af produkter. At lave anbefalinger, der bruger mennesker, er ikke en mulighed, og det ville tage for evigt. Med maskinindlæring har Amazon formået at lave nøjagtige produktanbefalinger baseret på kundens interesse samt køb og browsing historie i meget nært real-time.
Google AdWords
Google er kendt for at have den bedste maskine læring og algoritmer overalt. Virksomheden har perfektiseret kunsten / videnskaben til at levere de rigtige oplysninger til sine brugere, og det er muliggjort i vid udstrækning muligt med meget avancerede maskinindlæringsmodeller.
Brug af maskinlæring
Det gode er, du behøver ikke være computerforsker til at bruge maskinindlæring, fordi der er udbydere derudover der vil gøre alt for dig.
Service-udøvere
Væksten i segmentet har fået mange virksomheder til at levere maskinindlæringstjenester. Her er nogle udbydere med løsninger, der starter med et gratis niveau, så du kan få dine fødder våde og bruge teknologien til din lille virksomhed. Men hvis du begynder at vokse, har de muligheder for at løse næsten enhver form for skala.
Den første er IBM Bluemix, en platform, der bruger Watson og så meget mere at levere en omfattende analyse løsning, der i øjeblikket er meget højt placeret i branchen.
Det andet selskab er BigML. Tjenesten leverer en lang række tjenester, der er nødvendige for en end-to-end maskine læring implementering, herunder uddannelse, certificering og et stort antal gratis ressourcer.
Amazon Machine Learning er en anden tjeneste, der er kendt for at være overkommelig for selv de mindste virksomheder.
Der er mange virksomheder, der leverer maskinindlæringstjenester, så vælg omhyggeligt og spørg så mange spørgsmål som muligt for at sikre, at de vil levere deres løfte om at imødekomme dine særlige behov.
Små virksomheder og maskinundervisning
Som en lille virksomhed tror du måske, at du ikke genererer nok data til at kræve maskinindlæring. Men der er flere data derude end du tror. Til at begynde med vil du bruge maskinindlæring til den industri, du er i. Så uanset om du har en restaurant, vintage tøjbutik eller lavet brugerdefinerede redskaber, er der mange data for hver sektor, der er let tilgængelig. Når du får generel information, kan du få flere granulære data baseret på din placering, typer af kunder, pris, materialer, marketing og meget mere.
Baseret på dataene kan du få en serviceudbyder til at oprette modeller, du kan distribuere for at give dig værdifuld indsigt. Du kan derefter bruge indsigterne til at udfylde opgørelsen i din virksomhed med de rigtige produkter og på det rigtige tidspunkt året rundt.
En af de bedste måder at komme i gang med maskinindlæring er at bruge den til markedsføring. Dette skyldes, at der er mange markedsføringsdata, og hvis du vælger oplysningerne omhyggeligt, er det muligt at få en model, der hurtigt vil levere resultater til din bestemte industri.
Maskinlæring til markedsføring
De bedste marketingløsninger er personlige. Det betyder ikke at bombardere dine nuværende og potentielle kunder med den samme kampagne igen og igen. Det betyder også at vide, hvornår de ikke er glade, så du kan handle før de fortæller dig, at de forlader. Levering af relevant markedsføring og adressering af deres bekymringer vil øge kundeloyalitet, engagement og udgifter.
Med maskinindlæring kan du bruge købsadfærd, besøg på hjemmesider, appbrug, kampagneresponser, præferencer og mange andre datapunkter for at få meget nøjagtige næste bedste action forudsigelser. Virksomheder har brugt det til kundesegmentering til at udtrække grupper af kunder, kundefordeling forudsigelse for at gennemføre proaktive forebyggende foranstaltninger og forventning om kundens levetidsprognose.
Betydningen af maskinlæring i dag og fremadrettet
Data genereres hurtigere end på noget andet tidspunkt i historien. Og tempoet vil kun stige, da flere mennesker får adgang til informations- og kommunikationsteknologi over hele verden. Dette vil kræve crunching disse data og giver mening af det hele. Med maskinindlæring er det nu muligt at få indsigt i en virksomhed eller enhver anden organisation har brug for hurtigt.
Maskinindlæring er et værktøj ligesom alle andre, og hvis du bruger det ordentligt, kan det betale udbytte. Gør det en del af din overordnede strategi for at gøre din virksomhed mere effektiv og produktiv.
Machine Learning Photo via Shutterstock
2 kommentarer ▼
