Автор Аакаш Трипати

В наши дни аналитика является неотъемлемой частью бизнеса, независимо от его размера. Брокеры по недвижимости анализируют поведение покупателей и предысторию, чтобы выяснить, как скоро можно будет закрыть сделку с недвижимостью. Бренды потребительских товаров используют Analytics для оценки своей эффективности по сравнению с конкурирующими брендами. Amazon и Netflix используют Analytics, чтобы порекомендовать зрителям, что следует купить или посмотреть дальше. Вне зависимости от того, реализована ли она с помощью чисто человеческого интеллекта, например брокеров, или машинного интеллекта, как Netflix, аналитика широко распространена в современном бизнес-ландшафте. Такие статьи, как Ученый по данным — самая сексуальная профессия 21 века вызывают огромный ажиотаж вокруг аналитики как профессии.

Аналитика часто используется как синоним различных терминов — искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО) и так далее. Этот пост посвящен тому, как машинное обучение помогло повысить качество аналитики во всем мире. Внедряя все более совершенные алгоритмы и автоматизацию, машинное обучение ускорило и точно настроило многие процессы, для выполнения которых ранее требовался человеческий интеллект.

Одним из примеров полезности машинного обучения в аналитике социальных сетей является его вклад в анализ тем социальной болтовни. Наиболее простое и широко используемое приложение ML для обнаружения/анализа тем использует алгоритм Скрытого распределения Дирихле (LDA) для текстовых данных из различных соответствующих источников. LDA был разработан как алгоритм уменьшения размерности, который представляет собой процесс уменьшения количества рассматриваемых случайных переменных путем определения набора основных переменных. Этот алгоритм приобрел популярность в сообществе обработки естественного языка (NLP) для моделирования тем, поскольку он использует распределения вероятностей, основанные на статистической выборке Гиббса, для сокращения текстовых корпусов до заранее определенного количества тем.

Еще одно применение аналитики, в котором машинное обучение показало свое превосходство, — это корпоративная аналитика; с проверенными вариантами использования в различных отраслях:

  • Анализ потребительской корзины с использованием Априорного алгоритма
  • Анализ настроений с глубокой долгой кратковременной памятью (LSTM) и слоями внимания
  • Распознавание изображений с помощью сверточных нейронных сетей
  • Классификация текстов
  • Расширение традиционных инструментов бизнес-аналитики с использованием ИИ, таких как iSeek.ai и Ruths.ai.

Традиционные методы корпоративной аналитики компилируют корпоративные данные в заранее определенные показатели. Вместо этого с помощью машинного обучения и автоматизации предприятия начали полностью раскрывать потенциал своих данных для производства более качественных продуктов, улучшения потребительского опыта и оптимизации своих процессов для снижения затрат.

Новые технологии улучшают аналитику каждый день, сокращая вмешательство человека и улучшая выводы на основе данных, чтобы рекомендовать бизнесу более действенные рекомендации. Эти технологии также помогают в оптимизации процессов, управлении цепочками поставок и обнаружении аномалий, тем самым повышая как прибыль, так и качество обслуживания. Think Bumblebee позволяет компаниям оптимально использовать все виды структурированных и неструктурированных данных; сильно поддерживается отраслевыми знаниями и объективом исследования потребителей.