Peržiūrėkite 4 mašininio mokymosi taikymo savo įmonėje privalumus

Kultūra duomenų valdomąja, tai yra, su duomenų orientacija pagrįstu valdymu, jis garantuoja konkurencinį pranašumą, sprendimų greitį ir anksčiau apibrėžtų strategijų peržiūras mašininis mokymasis ^ Dirbtinio intelekto poaibis, leidžiantis sistemoms mokytis iš duomenų, nustatyti modelius ir daryti prognozes nepasikliaujant iš anksto užprogramuotomis taisyklėmis ir IS yra vienas iš įrankių, prisidedančių prie viso proceso. 

Douglas Costa, Deal Group CTO, technologijų paslaugų konsultavimo įmonė ir, jis teigia, kad mašininis mokymasis įmonėms tapo nepakeičiamas. Prognozės sustiprina jo tezę: a Gartner jis atkreipė dėmesį, kad 75% įmonių 2025 metais kokiu nors būdu investuos į mašininį mokymąsi. 

“Mašininio mokymosi algoritmai vystosi, nes jie susiduria su daugiau informacijos Šiandien jis jau plačiai naudojamas sektoriuose, pavyzdžiui, elektroninės prekybos, finansų, sukčiavimo aptikimo, taip pat optimizuoti gamybos grandines ir parodyti individualizuotas rekomendacijas įvairiose” veiklos, Douglas atkreipia dėmesįJis taip pat paaiškina, kad mašininio mokymosi apdoroja duomenis dideliu mastu ir dideliu greičiu, generuojant įžvalgos kai neįmanoma pasiekti rankiniu būdu.“ Naudodami duomenis, įmonės gali padidinti efektyvumą, pagerinti klientų patirtį ir vairuoti” naujoves, sako jis.

Norėdami pabrėžti mašininio mokymosi svarbą, ekspertas atkreipia dėmesį į 4 naudojimo įmonėse privalumus:  

1. Automatizuoja procesus, sumažindamas pasikartojančias ir rankines užduotis: “Suteikia laiko komandai sutelkti dėmesį į strategiškesnę veiklą, kuriai reikia intelektualinių pastangų”, - sako Douglasas.  
2. Tikslios prognozės: mašininio mokymosi duomenys numato rinkos tendencijas, ateities poreikius ir vartotojų elgesį. 
3. Informacija pagrįsti sprendimai: tampa įmanoma neapdorotus duomenis konvertuoti į įžvalgos veiksmingi, kurie palaiko veiksmingesnius ir judresnius sprendimus”.  
4. Individualizuota patirtis: naudojant mašininį mokymąsi galima pasiūlyti aktualesnę ir individualesnę kliento kelionę”.  

Vykdytojas daro įspėjimą: “Modeliai yra tokie pat geri, kaip ir informacija, kuri jiems pateikiama, tačiau neišsami arba šališka informacija gali lemti netikslius ar žalingus rezultatus. Todėl reikia būti atsargiems siekiant užtikrinti vientisumą ir saugumą, taikant sprendimus, kurie patvirtina informacijos kokybę ir apsaugo sistemas nuo skaitmeninių grėsmių”, - daro išvadą CTO.