Прикладной искусственный интеллект и передовое машинное обучение заняли первое место в рейтинге Gartner Стратегический технологический тренд номер один в 2017 году. Множество технологий подпадает под сферу ИИ и машинного обучения, но, говоря упрощенно, это по сути технологии, которые позволяют машинам выполнять задачи, обычно выполняемые людьми. Это включает в себя глубокое обучение, нейронные сети, обработку естественного языка и другие передовые системы, которые используют алгоритмы для обучения и прогнозирования результатов.
На данном этапе игры компании не должны задаваться вопросом, нужна ли им аналитика, а скорее решают, какое решение лучше всего подходит для их конкретных бизнес-потребностей. Искусственный интеллект и машинное обучение меняют способ взаимодействия с данными для выполнения расширенной аналитики. Произошел революционный толчок к созданию отчетов в реальном времени, поскольку компании хотят видеть показатели производительности в режиме реального времени.
Предиктивная аналитика позволяет компаниям принимать более точные обоснованные решения, поскольку она использует текущие и исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Это позволяет лучше понять поведение клиентов и может помочь определить потенциальные возможности и риски для компании. Это может сделать бизнес-процессы более эффективными и повысить уровень уверенности в принятии решений.
При этом машинное обучение и прогнозная аналитика — это не волшебная кнопка, а универсальный продукт, подходящий для всех. Он предлагает новый способ мышления о проблемах и требует сочетания человеческого мышления и машинного анализа. Легко увлечься тенденциями искусственного интеллекта и предиктивной аналитики, но важно всегда помнить о конечной цели и задаваться вопросом, как и принесет ли модель машинного обучения дополнительную ценность для вашей организации. Это требует обширных проб и ошибок, и даже самые лучшие наборы данных и модели не всегда гарантируют идеальные прогнозы. Если бы это было так, мы бы праздновали нашу первую женщину-президента.
Заключение
В конце концов, искусственный интеллект и машинное обучение чрезвычайно сложны в реализации, но могут дать довольно интересные результаты. Прежде чем с головой погрузиться в построение моделей и обучающих наборов данных, важно убедиться, что у вас есть свои утки в ряду, когда дело доходит до управления данными, и спросить себя, как прогностическая модель может повысить ценность вашего бизнеса.
