为您解析机器学习在企业中应用的4大优势

数据驱动型文化 ，, यही है, डेटा अभिविन्यास के आधार पर प्रबंधन के साथ, यह प्रतिस्पर्धात्मक लाभ, निर्णयों में गति और पहले से परिभाषित रणनीतियों के संशोधन की गारंटी देता है। इस तरह से, मशीन लर्निंग - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसेट जो डेटा से सीखने की प्रणालियों की अनुमति देता है, पैटर्न की पहचान करता है और पूर्व-क्रमादेशित नियमों पर निर्भर किए बिना भविष्यवाणियां करता है - पूरी प्रक्रिया में योगदान देने वाले उपकरणों में से एक है।. 

डगलस कोस्टा, डील ग्रुप के सीटीओ, टेक्नोलॉजी सर्विसेज कंसल्टिंग, इसमें कहा गया है कि कंपनियों के लिए मशीन लर्निंग अनिवार्य हो गई है। अनुमान उनकी थीसिस को सुदृढ़ करते हैं: गार्टनर इसने बताया कि 75% कंपनियां किसी तरह 2025 में मशीन लर्निंग में निवेश करेंगी।. 

“मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित होते हैं क्योंकि वे अधिक जानकारी के संपर्क में आते हैं आज, यह पहले से ही ई-कॉमर्स, वित्त, धोखाधड़ी का पता लगाने के साथ-साथ उत्पादन श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने और विभिन्न में व्यक्तिगत सिफारिशें दिखाने जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है” गतिविधियों, डगलस बताते हैं कि वह यह भी बताते हैं कि मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर और उच्च गति से डेटा संसाधित करता है, उत्पन्न करता है अंतर्दृष्टि बल्कि मैन्युअल रूप से पहुंचना असंभव है। “डेटा का उपयोग करके, कंपनियां दक्षता बढ़ा सकती हैं, ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकती हैं और नवाचार को आगे बढ़ा सकती हैं,” वे कहते हैं।.

मशीन लर्निंग के महत्व पर जोर देने के लिए, विशेषज्ञ कंपनियों में उपयोग करने के 4 लाभों पर प्रकाश डालता है:  

1. दोहराए जाने वाले और मैन्युअल कार्यों को कम करके प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है: “टीम के लिए बौद्धिक प्रयासों की आवश्यकता वाले अधिक रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होने के लिए समय प्राप्त किया जाता है”, डगलस का मूल्यांकन करता है।.  
2. सटीक भविष्यवाणियां: मशीन लर्निंग डेटा बाजार के रुझान, भविष्य की मांगों और उपभोक्ता व्यवहार का अनुमान लगाता है।. 
3. सूचना आधारित निर्णय: “कच्चे डेटा को परिवर्तित करना संभव हो जाता है अंतर्दृष्टि कार्रवाई योग्य, जो अधिक प्रभावी और चुस्त निर्णयों का समर्थन करते हैं”।.  
4. व्यक्तिगत अनुभव: मशीन लर्निंग के साथ अधिक प्रासंगिक और व्यक्तिगत ग्राहक यात्रा प्रदान करना संभव है”।.  

कार्यकारी एक नोट बनाता है: “मॉडल उतनी ही अच्छी होती हैं जितनी कि वे जिस जानकारी पर खिलाए जाते हैं, लेकिन अधूरी या पक्षपातपूर्ण जानकारी से गलत या हानिकारक परिणाम हो सकते हैं। यही कारण है कि अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के दृष्टिकोण में देखभाल की आवश्यकता है, ऐसे समाधानों के साथ जो सूचना की गुणवत्ता को मान्य करते हैं और डिजिटल खतरों के खिलाफ सिस्टम की रक्षा करते हैं”, सीटीओ का निष्कर्ष है।.