С каждым днем компании стремятся автоматизировать свои процессы. Организации внедрили автоматизированные процессы в обслуживании клиентов, производстве, маркетинге, сборе данных и здравоохранении, и это лишь некоторые из них. В основе автоматизации лежит машинное обучение. Машинное обучение — это разновидность ИИ, основанная на концепции, согласно которой системы/машины могут учиться на данных и выявлять шаблоны для принятия решений с минимальным вмешательством человека.
Машинное обучение помогает организациям ускорить свой рост и оптимизировать свои бизнес-процессы, такие как производство, обслуживание клиентов, управление цепочками поставок и маркетинг. Кроме того, это повышает вовлеченность сотрудников и повышает удовлетворенность клиентов.
В этом блоге мы рассмотрим различные типы методов машинного обучения и выясним, зачем бизнесу нужно машинное обучение. Впоследствии мы рассмотрим, как Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI является идеальным инструментом машинного обучения для бизнеса.
Классификация методов машинного обучения
В целом, алгоритмы машинного обучения можно классифицировать как «обучение с учителем» или «обучение без учителя». Термин «надзор» здесь относится не к вмешательству человека, а скорее к существованию обучающего набора данных с «правильными» значениями, на которых машина может учиться. Мы можем дополнительно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от их цели и системы, к которой они применяются. Они следующие:
Обучение с учителем. В этом методе алгоритмы обучаются с помощью помеченных примеров, таких как входные данные, где вы знаете желаемый результат. Например, оборудование может иметь точки данных, помеченные либо «F» (неудачно), либо «P» (пройдено). Алгоритм обучения собирает набор входных данных и соответствующих правильных выходных данных. Алгоритм обучается, сравнивая свой фактический результат с правильным выводом, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель.
Неконтролируемое обучение. Этот метод можно использовать для данных, у которых отсутствуют исторические метки. Пользователь не предоставляет системе «правильный ответ». Ожидается, что алгоритм выяснит, что представлено. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти структуру внутри. Неконтролируемое обучение хорошо работает с транзакционными данными. Он широко используется в маркетинговых кампаниях, поскольку помогает маркетологам сегментировать своих клиентов на основе сходных характеристик.
Обучение с учителем под наблюдением. Его применение и цель такие же, как и у обучения с учителем. Однако для обучения он использует как неразмеченные, так и размеченные данные. Обычно он включает небольшой объем размеченных данных со значительным объемом неразмеченных данных. Организации могут выбрать этот метод, поскольку сбор и анализ размеченных данных требует значительных затрат. Полуконтролируемое обучение облегчает прогнозирование, регрессию и классификацию.
Обучение с подкреплением. Хотя обучение с подкреплением похоже на обучение с учителем, оно направлено на получение максимального вознаграждения, а не просто на получение «правильных» ответов на проблему. Этот метод помогает внедрить машинное обучение в игры, робототехнику и навигацию. Алгоритмы определяют следующую точку действия путем проб и ошибок и решают, какие действия принесут наибольшую выгоду. Обучение с подкреплением состоит из трех основных компонентов:
- Агент: относится к лицу, принимающему решение, или к обучающемуся.
- Среда. Сюда входит все, с чем взаимодействует агент.
- Действия: включает в себя все, что может сделать агент.
Двигаясь дальше, давайте посмотрим, как машинное обучение помогает предприятиям в разных отраслях.
Почему компании не могут позволить себе пропустить автобус машинного обучения
Машинное обучение не только помогает организациям оптимизировать свои процессы, но и повысить эффективность производства за счет снижения затрат и повышения точности. Ниже приведены некоторые преимущества машинного обучения, которые делают его обязательным для предприятий.
- Более плавное управление цепочками поставок. Организации, занимающиеся массовым производством, транспортировкой и розничной торговлей, часто сталкиваются с проблемами в управлении цепочками поставок. К обещаниям бизнеса добавляется взаимозависимость управления цепочками поставок от каждого связующего фактора. Задержка в одном элементе приводит к полной задержке всего процесса. Машинное обучение помогает организациям с контекстуальным анализом логистических данных прогнозировать и снижать риски цепочки поставок.
- Персонализация обслуживания клиентов. Ключом к удовлетворению клиентов является эффективное обслуживание клиентов. Благодаря машинному обучению организации внедрили чат-ботов, которые заменяют людей. Чат-боты сочетают в себе исторические данные обслуживания клиентов, НЛП и алгоритмы, чтобы взаимодействовать в почти человеческой форме гораздо быстрее. Вы можете узнать больше о чат-ботах в нашем блоге Introduction to Alibaba Cloud Intelligent Service Robot.
- Отбор подходящих кандидатов. В ходе опроса, проведенного компанией Ideal, более 50 % рекрутеров заявили, что составление короткого списка подходящих кандидатов было самой сложной частью их работы в качестве рекрутеров. Современное программное обеспечение использует машинное обучение для быстрого сканирования тысяч заявлений о приеме на работу и составления списка подходящих кандидатов. Он также может автоматически помечать необъективные формулировки в описаниях вакансий и выявлять подходящих кандидатов, которых рекрутеры упускают из виду, потому что они не соответствуют традиционным ожиданиям.
- Выявление мошенничества. В своем глобальном обзоре экономических преступлений и мошенничества за 2018 г. компания PwC отметила, что 49 % глобальных организаций сталкивались с экономическими преступлениями и мошенничеством. С помощью построения моделей на основе информации из социальных сетей, исторических транзакций и других внешних источников данных алгоритмы машинного обучения могут использовать распознавание образов для выявления исключений, аномалий и выбросов. Организации могут применять алгоритмическую безопасность машинного обучения в самых разных ситуациях.
- Измерение воздействия бренда. Измерение воздействия бренда помогает организациям оценить узнаваемость бренда продукта или услуги. Однако это легче сказать, чем сделать. При этом организации часто допускают распространенные ошибки. Когда предприятия автоматизируют программу для измерения узнаваемости бренда, результаты получаются быстрее, релевантнее и точнее. Используя расширенное распознавание изображений, пользователи могут отслеживать позиции логотипа бренда, которые появляются в видеозаписи спортивного события, например футбольного матча.
В следующем разделе мы рассмотрим машинное обучение Alibaba Cloud, его функции и отрасли, которые могут использовать его для оптимизации своих общих процессов.
Платформа облачного машинного обучения Alibaba для искусственного интеллекта (PAI)
В марте 2017 года на своей ежегодной конференции Computing Conference Shenzhen Summit компания Alibaba Cloud объявила об обновлении своей платформы машинного обучения PAI до PAI 2.0. Во время объявления д-р Цзинжэнь Чжоу, главный научный сотрудник Alibaba Cloud, упомянул, что PAI направлен на то, чтобы сделать программу искусственного интеллекта Alibaba Cloud эффективным инструментом, помогающим предприятиям и людям решать практические проблемы в режиме реального времени. Являясь первой в Китае платформой машинного обучения, PAI обещает повысить качество медицинских услуг и поддержать внедрение интеллектуального производства.
Платформа облачного машинного обучения Alibaba — это универсальная высокопроизводительная платформа машинного обучения, которая включает в себя предварительную обработку данных, обычные алгоритмы машинного обучения, разработку функций, оценку моделей, структуру глубокого обучения и службу прогнозирования. С помощью своих кластеров GPU и CPU PAI может предоставить пользователям эффективные вычисления для данных уровня PB.
Четыре ключевые особенности Alibaba Cloud PAI
- Масштабные вычислительные мощности. Alibaba Cloud PAI работает на базе крупномасштабного вычислительного движка Alibaba Cloud и Apsara. Он предоставляет чрезвычайно масштабные возможности распределенных вычислений, позволяя пользователям ежедневно выполнять вычислительные задачи на уровне петабайт.
- Инновационные и разнообразные алгоритмы. PAI включает более 100 наборов алгоритмов, которые обеспечивают регрессию, нейронные сети, предварительную обработку данных, классификацию, прогнозирование, статистический анализ, оценку, проектирование признаков и архитектуру глубокого обучения.
- Архитектура глубокого обучения. Вся вычислительная архитектура Alibaba Cloud PAI оптимизирована для нескольких сред глубокого обучения. Он также поддерживает функцию развертывания API одним щелчком мыши, что решает проблему интеграции и моделирования сервисов.
- Дружественный интерфейс. Как и все сервисы Alibaba Cloud, возможности визуализации данных PAI позволяют разработчикам быстро включать компоненты в рабочие процессы с помощью удобных функций перетаскивания. Это очень помогает повысить эффективность построения и отладки моделей.
Чтобы лучше понять возможности Alibaba Cloud PAI, давайте рассмотрим сценарии его применения в следующем разделе.
Сценарии применения PAI Alibaba Cloud
- Обработка неструктурированных данных. Для организаций обработка данных всегда представляет собой проблему, обработка неструктурированных данных добавляет еще один уровень к этой проблеме. Alibaba Cloud PAI может обрабатывать неструктурированные данные, чтобы сделать возможной идентификацию изображений и распознавание речи с помощью алгоритма совместной фильтрации и алгоритма классификации.
- Анализ текста.Сети новостного вещания постоянно стремятся предоставлять своей целевой аудитории новости в режиме реального времени, соответствующие их потребностям. Они могут сделать это возможным благодаря способности PAI реализовать классификацию новостей и извлечение текстовых ключевых слов с помощью таких алгоритмов, как TF-IDF, LDA, TF-IDF и Doc2Vector.
- Прогнозирование.PAI может способствовать своевременному и точному прогнозированию заболеваний, погоды и фондовых бирж. Это возможно благодаря его алгоритму регрессии и классификации.
- Relationship Mining:Организации могут усилить контроль над финансовыми рисками с помощью способности платформы обеспечивать обширное связанное распространение подграфов и меток. Кроме того, PAI также может сделать возможным анализ социальных отношений в социальных сетях. Он предлагает K-CORE, максимальный подграф соединения и распространение тегов.
Итак, кто может использовать Alibaba Cloud PAI? Давайте узнаем это в следующем разделе.
Кто может извлечь выгоду из Alibaba Cloud PAI?
Подобно различным продуктам и услугам Alibaba Cloud, Alibaba Cloud API имеет несколько функций и преимуществ. Его применение не ограничивается сектором или отраслью. Его дизайн таков, что он может принести пользу организациям из разных секторов.
Следующие организации могут извлечь большую выгоду из Alibaba Cloud PAI:
- Государственные органы. В большинстве стран местные органы власти несут ответственность за коммунальные услуги и безопасность. Такие критически важные сервисы не могут обойтись без машинного обучения, так как они имеют несколько источников данных, которые полезны для критически важной информации, полученной с помощью интеллектуального анализа данных. PAI может помочь этим агентствам обнаруживать мошенничество, прогнозировать погоду и повышать безопасность за счет распознавания лиц.
- Финансовые учреждения и организации. Финансовые учреждения, такие как банки, финансовые компании и фондовые биржи, могут использовать PAI для выявления закономерностей и тенденций в данных, предотвращения мошенничества, выявления инвестиционных возможностей и прогнозирования финансовых результатов.
- Здравоохранение. Здравоохранение быстро внедряет искусственный интеллект и машинное обучение. Можно наблюдать рост носимых устройств и датчиков вокруг нас. Эти устройства и датчики оценивают состояние здоровья пациента в режиме реального времени и предлагают актуальный и точный диагноз и возможные меры. Кроме того, PAI также может помочь экспертам в области здравоохранения прогнозировать тенденции, связанные с заболеваниями, с помощью информации, обрабатываемой платформой.
- Транспорт.PAI может значительно улучшить транспортные услуги, особенно в современных перегруженных городах. Он анализирует данные для выявления тенденций и закономерностей, чтобы сделать маршруты более эффективными и прибыльными, прогнозируя потенциальные проблемы, тем самым увеличивая прибыльность бизнеса.
Вывод
ИИ и большие данные меняют наш образ жизни и функционирование отраслей. Предприятия ищут инновационные способы повышения эффективности своих бизнес-процессов и, в конечном итоге, ускорения роста своего бизнеса. Машинное обучение является одной из таких технологических инноваций, которая находится в авангарде применения технологий в бизнесе. Это решение, созданное путем интеграции ИИ и больших данных.
В этом блоге мы рассмотрели базовую концепцию машинного обучения, его различные методы и преимущества машинного обучения для бизнеса. Мы также узнали об Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI), платформе машинного обучения, которая недавно была обновлена, чтобы обслуживать больше отраслей по всему Китаю. Чтобы узнать больше о PAI, вы можете посетить http://www.alibabacloud.com/product/machine-learning.
Ссылка:
