회사에서 머신러닝을 적용하면 얻을 수 있는 4 가지 장점을 확인해 보세요

문화 데이터 기반, 즉, 데이터 지향에 기반한 관리를 통해 경쟁 우위, 의사 결정 속도 및 이전에 정의된 전략의 수정을 보장합니다 머신 러닝 ^시스템이 사전 프로그래밍된 규칙에 의존하지 않고 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하고 예측을 할 수 있게 해주는 인공 지능의 하위 집합 & IS는 전체 프로세스에 기여하는 도구 중 하나입니다. 

Douglas Costa, Deal Group의 CTO, 기술 서비스 컨설팅 및, 그는 기계 학습이 기업에 없어서는 안 될 존재가되었다고 말합니다.예측은 그의 논문을 강화합니다: a 가트너 그는 2025 년에 75%의 기업이 어떤 방식으로든 머신러닝에 투자할 것이라고 지적했다. 

“기계 학습 알고리즘은 더 많은 정보에 노출됨에 따라 진화합니다. 오늘날 전자 상거래,금융, 사기 탐지뿐만 아니라 생산 체인을 최적화하고 다양한 활동에서 개인화 된 권장 사항을 보여주는 등의 분야에서 이미 널리 사용되고 있습니다.”라고 Douglas 는 지적합니다. 또한 기계 학습은 대규모 및 고속으로 데이터를 처리하여 생성한다고 설명합니다 인사이트 일단 수동으로 달성하는 것이 불가능하면.“데이터를 사용함으로써 기업은 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하며 혁신을 주도할 수 있습니다.”라고 그는 말합니다.

기계 학습의 중요성을 강조하기 위해 전문가는 기업에서 사용하는 4 가지 장점을 지적합니다:  

1. 반복적이고 수동적인 작업을 줄여 프로세스를 자동화: “팀이 지적 노력이 필요한 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다”라고 Douglas 는 말합니다.  
2. 정확한 예측: 머신러닝 데이터는 시장 동향, 미래 수요, 소비자 행동을 예측합니다. 
3. 정보 기반 결정: “raw 데이터를 로 변환하는 것이 가능해집니다 인사이트 보다 효과적이고 민첩한 결정을 지원하는 실행 가능”.  
4. 맞춤형 경험: 기계 학습을 통해 보다 적절하고 개별화된 고객 여정을 제공할 수 있습니다”.  

경영진은 다음과 같이 경고합니다: “모델은 공급되는 정보만큼 좋지만 불완전하거나 편향된 정보는 부정확하거나 해로운 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 정보의 품질을 검증하고 디지털 위협으로부터 시스템을 보호하는 솔루션을 통해 무결성과 보안을 보장하기 위한 접근 방식에 주의가 필요합니다.”라고 CTO는 결론지었습니다.