Краткое объяснение машинного обучения и того, как организация может извлечь выгоду из включения этой новой технологии в бизнес-решения.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) могут показаться некоторым из нас чуждыми концепциями, но на самом деле они включены в технологии, которые нас окружают, и мы, скорее всего, используем их в нашей повседневной жизни, без даже осознавая это.

Некоторые часто используемые области, в которых можно найти приложения AI и ML, включают:

  • смартфоны
  • электронное письмо
  • социальная сеть
  • покупки в интернет магазине
  • банковское дело и финансы
  • "здравоохранение"
  • образование
  • поездка на работу

Чтобы привести пару базовых примеров того, как искусственный интеллект и машинное обучение помогают нам каждый день, давайте рассмотрим, как мы путешествуем из одного места в другое.

Каждый раз, когда вы используете глобальную систему позиционирования (GPS), приложение для совместного использования пассажиров, такое как Uber или Lyft, или летите, чтобы добраться туда, где вам нужно быть, вы пожинаете некоторые из многих преимуществ AI и ML. Такие приложения, как Google Maps и Waze, используют ИИ для включения данных с наших смартфонов и других пользователей, чтобы определить лучшие маршруты для нас, в то время как Uber и Lyft находят оптимальные маршруты для своих водителей и внедряют ML в ценообразование, сокращая время ожидания пассажиров, выбирая дополнительные райдеры, адекватно вписывающиеся в маршруты, и обнаружение мошенничества. Коммерческие пилоты используют автопилот (что стало возможным с помощью ИИ) чаще, чем они фактически управляют самолетом самостоятельно, что просто показывает нам, насколько надежна эта технология.

Теперь некоторым из вас может быть интересно…. 🤔 В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением? Вот краткий обзор основных различий между AI и ML:

Искусственный интеллект против машинного обучения

Во-первых, важно знать, что, хотя все машинное обучение - это ИИ, не весь ИИ - это машинное обучение. Искусственный интеллект сам по себе позволяет машинам приспосабливаться, рассуждать и предлагать решения. Машинное обучение, с другой стороны, представляет собой приложение искусственного интеллекта, которое позволяет системам учиться и совершенствоваться на собственном опыте. И под своим опытом я, конечно же, подразумеваю использование большого количества существующих данных (а иногда и синтетических данных)!

Хорошо, давайте перейдем к делу, вероятно, поэтому вы в первую очередь читаете этот пост в блоге:

Преимущества использования машинного обучения в бизнесе

Для небольшого пояснения: в бизнес-контексте ИИ и бизнес-аналитика объединяются для создания алгоритмов машинного обучения, которые анализируют огромные объемы данных, чтобы находить закономерности и делать прогнозы, которые имеют чрезвычайно высокую вероятность быть точными. Эти прогнозы можно использовать для улучшения масштабируемости организации, а также ее операций. Машинное обучение можно включить в бизнес-практику во всех мыслимых отраслях. Итак, если в вашей организации есть данные любого типа, существует почти бесконечное количество способов, которыми технология может помочь вам в принятии эффективных бизнес-решений.

Имея множество доступных данных, машинное обучение стало более точным, чем когда-либо, а непрерывный приток данных вокруг нас только гарантирует, что его точность будет продолжать расти. И, чтобы дать вам некоторое представление о том, сколько данных на самом деле, примите во внимание следующую информацию:

  • 1,7 МБ данных создавалось каждую секунду каждым человеком в течение 2020 года.
  • 2,5 квинтиллиона байтов данных производятся людьми каждый день.
  • К 2025 году мы будем генерировать около 463 эксабайт данных каждый день.

Источник: https://techjury.net/blog/how-much-data-is-created-every-day/#gref

Чтобы заставить вас задуматься о том, как можно использовать машинное обучение в своем бизнесе….

Бизнес-приложения машинного обучения

Вы можете внедрить технологию машинного обучения для анализа истории покупок ваших клиентов и прогнозирования их поведения, что позволит вам предоставить им соответствующие рекомендации по продуктам и специальные предложения, которые могут привести к дополнительным продажам. Эта технология может помочь техническим специалистам быть в курсе дел в сфере обслуживания, решая многие сложности, связанные с планированием, такие как выбор лучших маршрутов и определение приоритетности встреч, а также позволяет легко прогнозировать затраты, связанные с крупными инфраструктурными проектами. В области транспорта ML может прогнозировать такие вещи, как количество топлива и пробег, которые флот может ожидать на своих маршрутах в течение определенного периода времени. Это может значительно улучшить меры профилактического обслуживания, которые снижают риски на производстве и позволяют поставщикам медицинских услуг ставить более точные диагнозы на основе исторических данных. Помимо возможности персонализированного взаимодействия с клиентами, машинное обучение также предлагает профессиональным банковским специалистам гораздо более точную оценку рисков и дает им возможность обеспечить расширенное обнаружение и предотвращение мошенничества. В конечном итоге использование машинного обучения высвободит много времени ваших сотрудников, чтобы они могли тратить его на другие важные задачи, с которыми машины пока не могут справиться, что в целом значительно повысит эффективность работы.

При всем вышесказанном, как вы решите использовать свои данные, зависит от вас (или, возможно, от кого-то еще в вашей организации), но настоятельно рекомендуется включить машинное обучение в свои процессы, чтобы вести хорошо информированный бизнес. решения, которые с чрезвычайно высокой вероятностью приведут к желаемым результатам.

Я знаю, что все это звучит великолепно, но держу пари, вы, наверное, задаетесь вопросом, как вообще начать процесс включения машинного обучения в стратегию работы с данными вашей компании.

Вот где мы вступаем!

DataLakeHouse

DataLakeHouse использует мощь облака данных и сочетает его с расширенными возможностями машинного обучения, чтобы предлагать предложения на основе данных и невероятно полезную бизнес-аналитику, причем по цене намного ниже, чем у других поставщиков. Но это лишь малая часть того, что может предложить платформа. И, как мы уже упоминали, он на 100% ориентирован на Снежинку. Дополнительные функции включают, но не ограничиваются:

  • Мост синхронизации данных (ELT), который позволяет объединить все ваши данные
  • Настраиваемые финансовые календари для точной отчетности и аналитики
  • Словарь метаданных, где пользователи могут вводить логику для использования в будущем.
  • Подтверждение проверки данных, гарантирующее, что данные были правильно доставлены в цель
  • Предварительно созданные отраслевые аналитические модели для упрощения анализа за счет предоставления конкретной информации, которая обычно востребована
  • Единая структура данных для просмотра и агрегирование данных для клиентов, что позволяет персонализировать маркетинг и получать отдельные аналитические данные.
  • Совместное использование данных, позволяющее пользователям выбирать, какими данными они хотят поделиться с другими внутренними и внешними пользователями.

Возможность принимать решения на основе данных в наши дни бесценна и абсолютно необходима. Хотя платформа еще официально не запущена, вы можете подписаться на нашу бета-программу и получить доступ к списку ожидания, чтобы стать частью этого меняющего игру подхода к открытию новых возможностей с вашими данными на нашем веб-сайте - https: //www.datalakehouse. io /