Машинное обучение быстро становится одной из важнейших тенденций в экосистеме корпоративного программного обеспечения. Сочетание закона Мура о производительности графических процессоров, роста объемов больших данных и эволюции технологических стеков, наконец, сделало обещание машинного обучения реальностью для многих предприятий. Однако перспективы машинного обучения выходят за рамки отдельной дисциплины и могут дать толчок следующей волне инноваций на предприятии.
В последнее десятилетие произошло возрождение инноваций в корпоративном программном обеспечении, основанное на таких тенденциях, как облачные технологии, мобильные технологии и большие данные. Поскольку эти технологии признаны основными возможностями, рынок обращает свое внимание на технологии, которые могут стать следующим важным событием в корпоративном программном обеспечении. Судя по текущим быстрорастущим технологическим тенденциям на рынке, машинное обучение, по-видимому, предлагает плавный путь к следующей волне инноваций на предприятии.
Существует множество факторов, способствующих внедрению технологий машинного обучения в корпоративных средах. Быстрая эволюция стеков машинного обучения, внедрение технологий больших данных, а также резкое увеличение объемов данных, обрабатываемых организациями, — это лишь некоторые из элементов, которые объединяются для внедрения более совершенных методов анализа данных. Чтобы технологическое движение стало трансформационной тенденцией на предприятии, оно должно сочетать сильное техническое ценностное предложение с такими элементами, как распространение, рыночная зрелость или стоимость внедрения. Судя по всему, у машинного обучения есть все ингредиенты, чтобы стать следующей силой следующей волны инноваций на предприятии.
5 причин, по которым машинное обучение изменит предприятие
Стеки машинного обучения наконец-то полезны
После почти 20 лет эволюции стеков машинного обучения они, наконец, достигли точки, в которой они широко применяются разработчиками и включаются в сторонние приложения. В этом смысле некоторые платформы и фреймворки машинного обучения, основанные на таких технологиях, как R и Python, пользуются большими и активными сообществами разработчиков, которые ускоряют уровень инноваций в области науки о данных.
Проблема с объемом данных
Взрыв объемов данных, хранящихся в организациях, резко повысил жизнеспособность и эффективность моделей машинного обучения. Как вы можете себе представить, контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения, как правило, более эффективны, поскольку они обрабатывают большие наборы данных.
Речь больше не идет о внутренних данных
В течение последних 30 лет корпоративные приложения создавались с использованием моделей реляционных баз данных, оптимизированных для хранения внутренних данных. Взрыв социальных и мобильных технологий полностью изменил этот сценарий, требующий от приложений обработки разнообразных наборов неструктурированных и частично структурированных данных. В этом контексте алгоритмы машинного обучения, как правило, очень эффективны для анализа больших объемов внешних данных и сопоставления их с внутренними источниками данных.
Дополнение информации знаниями
По мере увеличения объема информации, обрабатываемой организациями, модели машинного обучения станут необходимыми для извлечения интеллекта из этих источников данных с использованием таких методов, как статистическая регрессия, классификация или кластеризация. С этой точки зрения решения для машинного обучения становятся каналом для преобразования необработанной информации в знания, которые можно использовать в корпоративных бизнес-процессах.
Бесшовное распространение
Одна из лучших особенностей решений машинного обучения на предприятии заключается в том, что они могут использовать существующие каналы распространения как часть систем SaaS или других бизнес-приложений. В этом контексте системы SaaS могут быть дополнены конкретными моделями машинного обучения, чтобы обеспечить лучшее понимание и прогнозирование своих данных.
Машинное обучение для X-модели
Замените X на вашу любимую отрасль, и у вас будет надежная бизнес-модель;)
Быстрая эволюция стеков машинного обучения происходит не только на стороне платформы, но и в виде отраслевых решений, которые используют науку о данных для обеспечения дополнительных уровней понимания данных и интеллектуальных данных. В этой модели машинное обучение служит средством реализации расширенных возможностей, специфичных для предметной области. Ниже мы можем найти несколько примеров секторов, которые трансформируются за счет использования машинного обучения и науки о данных.
Маркетинг
Один из моих хороших друзей всегда шутит, что некоторые из лучших умов нашего поколения тратят свои дни на поиск лучших способов размещения рекламы. Это всего лишь один из лучших примеров того, как машинное обучение меняет маркетинг. Прогностическая оценка потенциальных клиентов или интеллектуальное размещение рекламы и контента — это некоторые из новых и популярных маркетинговых методов, которые активно полагаются на модели машинного обучения.
Продажи
Анализ прогнозов, анализ настроений клиентов, прогнозы оттока клиентов — вот лишь некоторые из примеров того, как машинное обучение разрушает традиционные процессы продаж. Эти методы начинают включаться в традиционные инструменты продаж, такие как CRM и ERP, для создания более интеллектуальных процессов продаж.
Безопасность
Машинное обучение лежит в основе инноваций нового поколения в сфере корпоративной безопасности. Такие методы, как анализ угроз безопасности и распознавание вредоносных шаблонов, активно используются в современных платформах безопасности, чтобы предоставить больше информации о потенциальных рисках безопасности в операциях предприятия.
Финансы
Финансовые технологии полностью разрушены появлением науки о данных и машинного обучения. Инвестиции в акции, высокочастотная торговля, финансовое планирование и т. д. — вот некоторые из наиболее инновационных вариантов использования машинного обучения в финансовой отрасли.
Оперативный мониторинг
Ведущие платформы в области производительности приложений и оперативного мониторинга начинают использовать машинное обучение для получения дополнительной информации о системных журналах или действиях приложений. Кроме того, многие из этих платформ начинают использовать машинное обучение для упреждающего прогнозирования сбоев в конкретных бизнес-процессах и соответствующей адаптации.
Следующее десятилетие инноваций на предприятии будет основано на машинном обучении
Машинное обучение обладает всеми характеристиками для того, чтобы стать одной из самых преобразующих сил в следующем поколении корпоративных программных решений. Несмотря на то, что пространство все еще находится на очень ранней стадии, мы уже наблюдаем трансформационное влияние, которое машинное обучение оказывает на несколько секторов предприятий. Поскольку пространство продолжает развиваться, мы должны начать видеть, что многие традиционные корпоративные программные системы полностью спроектированы с использованием методов машинного обучения. Впереди, безусловно, возможность на десятилетие.
