Ознакомьтесь с 4 преимуществами применения машинного обучения в вашей компании

культура данные о вождении, То есть при управлении, основанном на ориентации данных, оно гарантирует конкурентное преимущество, скорость в решениях и пересмотры ранее определенных стратегий. Таким образом, машинное обучение – Подмножество искусственного интеллекта, позволяющего обучать системы на основе данных, выявлять закономерности и делать прогнозы, не завися от предварительно запрограммированных правил, – это один из инструментов, который вносит вклад в весь процесс. 

Дуглас Коста, технический директор группы сделок, Consulting Technology Services Consulting, В нем говорится, что машинное обучение стало незаменимым для компаний. Проекции усиливают его тезис: Гартнер В нем указывалось, что 75% компаний каким-то образом инвестируют в машинное обучение в 2025 году. 

“алгоритмы машинного обучения развиваются по мере того, как они подвергаются воздействию большего количества информации Сегодня, он уже широко используется в таких секторах, как электронная коммерция, финансы, обнаружение мошенничества, а также оптимизация производственных цепочек и показ персонализированных рекомендаций в различных видах деятельности ”, - указывает Дуглас. Он также объясняет, что машинное обучение обрабатывает данные в больших масштабах и с высокой скоростью, генерируя проницательность Довольно невозможно достать вручную. “Использование данных компании могут повысить эффективность, улучшить качество обслуживания клиентов и внедрить инновации”, — говорит он.

Чтобы подчеркнуть важность машинного обучения, специалист выделяет 4 преимущества использования в компаниях:  

1. Автоматизирует процессы за счет сокращения повторяющихся и ручных задач: “Для команды можно сосредоточиться на более стратегических действиях, требующих интеллектуальных усилий”, — оценивает Дуглас.  
2. Точные прогнозы: данные машинного обучения предвосхищают рыночные тенденции, будущие требования и поведение потребителей. 
3. Решения на основе информации: “Станет возможным преобразовывать необработанные данные в проницательность Действующие, которые поддерживают более эффективные и гибкие решения”.  
4. Персонализированный опыт: с машинным обучением можно предложить более актуальное и индивидуальное путешествие клиентов”.  

Исполнительный директор делает заметку: “Модели так же хороши, как информация, которой они питаются, но неполная или предвзятая информация может привести к неточным или вредным результатам. Вот почему в подходе к обеспечению целостности и безопасности необходима осторожность, с помощью решений, которые проверяют качество информации и защищают системы от цифровых угроз”, — заключает технический директор.