एक संस्कृतिडेटा संचालित, यानी, डेटा-आधारित प्रबंधन के साथ, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सुनिश्चित करता है, निर्णयों और पूर्व निर्धारित रणनीतियों की समीक्षाओं में तेजी. इस प्रकार, ओमशीन लर्निंग – कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमुच्चय जो डेटा से सीखने वाले सिस्टमों को सक्षम बनाता है, पैटर्न की पहचान करना और पूर्वानुमान करना बिना पूर्व-प्रोग्राम किए गए नियमों पर निर्भर किए – यह पूरे प्रक्रिया में योगदान देने वाले उपकरणों में से एक है.
डगलस कोस्टा, ग्रुप डील के सीटीओ, तकनीकी सेवा परामर्श, यह दावा किया गया है कि मशीन लर्निंग कंपनियों के लिए अनिवार्य हो गया है. प्रक्षिप्तियाँ आपके सिद्धांत को मजबूत करती हैं: एकगार्टनरयह बताया गया कि 2025 में 75% कंपनियाँ किसी न किसी रूप में मशीन लर्निंग में निवेश करेंगी.
"मशीन लर्निंग के एल्गोरिदम अधिक जानकारी के संपर्क में आने के साथ विकसित होते हैं". आज, यह पहले से ही ई-कॉमर्स जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, वित्त, धोखाधड़ी की पहचान में, इसके अलावा उत्पादन श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने और विभिन्न गतिविधियों में व्यक्तिगत सिफारिशें दिखाने के लिए, डगलस अंकित करें. वह यह भी बताता है कि मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर और उच्च गति में डेटा को संसाधित करता है, उत्पन्न करनाअवबोधनपहले मैन्युअल रूप से पहुंचना असंभव था. "डेटा का उपयोग करते समय", कंपनियाँ दक्षता बढ़ा सकती हैं, ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाना और नवाचार को बढ़ावा देना, टिप्पणी करें
मशीन लर्निंग के महत्व पर जोर देने के लिए, विशेषज्ञ कंपनियों में उपयोग के 4 लाभों पर जोर देते हैं
- प्रक्रियाओं को स्वचालित करें ताकि दोहराए जाने वाले और मैनुअल कार्यों को कम किया जा सके: "टीम को अधिक रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय मिलता है जो बौद्धिक प्रयासों की मांग करती हैं", डगलस का मूल्यांकन करें.
- सटीक पूर्वानुमान: मशीन लर्निंग के डेटा बाजार के रुझानों की भविष्यवाणी करते हैं, भविष्य की मांगें और उपभोक्ताओं के व्यवहार.
- सूचनाओं पर आधारित निर्णय: "कच्चे डेटा को परिवर्तित करना संभव हो जाता हैअवबोधनक्रियाशील, जो अधिक प्रभावी और त्वरित निर्णयों का आधार बनाते हैं.
- व्यक्तिगत अनुभव: मशीन लर्निंग के साथ ग्राहक की यात्रा को अधिक प्रासंगिक और व्यक्तिगत बनाना संभव है.
कार्यकारी एक नोट करते हैं: "मॉडल उतने ही अच्छे हैं जितनी जानकारी से उन्हें पोषित किया जाता है", हालांकि अधूरी या पक्षपाती जानकारी गलत या हानिकारक परिणामों का कारण बन सकती है. इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए दृष्टिकोण में सावधानी बरतना आवश्यक है कि अखंडता और सुरक्षा बनी रहे, सॉल्यूशंस के साथ जो जानकारी की गुणवत्ता को मान्य करते हैं और सिस्टम को डिजिटल खतरों से बचाते हैं, सीटीओ को पूरा करें.
