Культураданные управляются, то есть, с управлением, основанным на данных, обеспечивает конкурентное преимущество, скорость в принятии решений и пересмотре заранее определенных стратегий. Таким образом, омашинное обучение – подмножество Искусственного Интеллекта, которое позволяет системам обучаться на основе данных, идентификация паттернов и осуществление прогнозов без зависимости от заранее заданных правил – это один из инструментов, который способствует всему процессу.
Дуглас Коста, CTO группы Deal, консультационные услуги в области технологий, утверждает, что машинное обучение стало незаменимым для компаний. Прогнозы подтверждают вашу тезу: аГартнеруказал, что 75% компаний будут инвестировать так или иначе в машинное обучение в 2025 году.
Алгоритмы машинного обучения развиваются по мере того, как они подвергаются большему количеству информации. Сегодня, он уже широко используется в таких секторах, как электронная коммерция, финансы, в обнаружении мошенничества, кроме оптимизации производственных цепочек и предоставления персонализированных рекомендаций в различных сферах, пунктуация Дуглас. Он также объясняет, что машинное обучение обрабатывает данные в больших объемах и на высокой скорости, генерируяидеираньше невозможно было достичь вручную. "При использовании данных, компании могут повысить эффективность, улучшить клиентский опыт и стимулировать инновации, комментировать
Чтобы подчеркнуть важность машинного обучения, специалист подчеркивает 4 преимущества использования в компаниях
- Автоматизация процессов за счет сокращения повторяющихся и ручных задач: "Команда получает больше времени для сосредоточения на более стратегических задачах, требующих интеллектуальных усилий", оценка Дугласа.
- Точные прогнозы: данные машинного обучения предсказывают рыночные тенденции, будущие требования и поведение потребителей.
- Решения, принимаемые на основе информации: «становится возможным преобразовать необработанные данные видеидействия, которые обосновывают более эффективные и быстрые решения.
- Персонализированный опыт: с помощью машинного обучения возможно предложить более актуальное и индивидуализированное путешествие клиента.
Исполнительный директор делает оговорку: "Модели так же хороши, как и информация, которой они питаются", однако неполная или предвзятая информация может привести к неточным или вредным результатам. Поэтому необходимо осторожно подходить к вопросу, чтобы гарантировать целостность и безопасность, с решениями, которые подтверждают качество информации и защищают системы от цифровых угроз, завершил CTO.
