Да, совершить этот великолепный прыжок возможно. На долгом и трудном пути к сквозной цифровой трансформации предприятия машинное обучение в сочетании с большими данными предлагает ступеньку для перехода от бизнес-аналитики (BI) к искусственному интеллекту (AI).

Новая тенденция в цифровую эпоху программное обеспечение на основе ИИ станет основной движущей силой корпоративных систем, служа ключевым компонентом корпоративной бизнес-стратегии. Тем не менее, машинное обучение будет частью ИТ-стратегии искусственного интеллекта в будущем. На самом деле, это уже некоторое время относится к CxO.

Дело в том, что технологии бизнес-аналитики, которые предоставляют исторические данные для получения информации и шаблонов, не способны учиться и совершенствоваться. В результате они требуют вмешательства человека, чтобы делать выводы и обнаруживать закономерности. С другой стороны, технологии машинного обучения предоставляют системам возможность прогнозировать результаты бизнеса на основе статистических моделей.

Машинное обучение включает в себя системы, которые могут учиться на данных. Это улучшает процесс принятия бизнес-решений и помогает прогнозировать результаты.

Типы машинного обучения

Методы машинного обучения применяются к различным бизнес-системам. Они широко классифицируются ниже.

Обучение с учителем: оно используется, когда доступен «достаточный объем» исторических данных для оценки или прогнозирования специфического для бизнеса показателя, связанного с результатами. Этот индикатор называется предикторной переменной. Для прогнозирования используются такие алгоритмы, как линейная регрессия, деревья регрессии и деревья решений. При этом типе обучения модели обучаются с использованием исторических данных, которые помечены в соответствии с ожидаемым прогнозом или оценками. Эти помеченные данные используются моделями для обучения. Отсюда и термин контролируемое обучение.

Обучение без учителя. Само обучение без учителя, как следует из названия, не требует предикторов или размеченных данных. Он используется для поиска скрытых или трудно поддающихся расшифровке шаблонов данных или для кластеризации похожих данных. Такие алгоритмы, как K-means, можно использовать для обучения без учителя.

Полуконтролируемое обучение.Это сочетание методологии контролируемого и неконтролируемого обучения. Полууправляемое обучение наиболее полезно, когда немаркированные данные выше, чем помеченные. Он нашел применение в распознавании речи, классификации веб-страниц и многом другом.

Каждая из вышеперечисленных категорий имеет несколько статистических алгоритмов, которые можно применять для решения бизнес-проблем или прогнозирования результатов бизнеса. На приведенной ниже диаграмме представлены наиболее часто используемые методы и алгоритмы.

Рисунок 1: Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования бизнес-показателей.

Инструменты и технологии

В рамках статистического анализа данных и машинного обучения сегодня доступно множество инструментов и технологий. Некоторые из известных библиотек включают Microsoft Azure Machine Learning (AML), R & Python, API прогнозирования Google, IBM Watson, Amazon Machine Learning и многие другие.

Межотраслевые приложения

В Mastek мы работали с клиентами в самых разных областях. Это включает в себя микрофинансирование, розничную торговлю и государственный сектор, где мы обеспечили предсказуемые преимущества для бизнеса в отношении обнаружения мошенничества, оптимизации затрат, составления бюджета, перекрестных продаж и дополнительных продаж.

Технологии машинного обучения обеспечивают преимущества для бизнеса во всех отраслевых сценариях использования. Некоторые из известных включают:

Розничная торговля

На сегодняшний день ориентация на конечного потребителя и маркетинг является ключевым направлением деятельности крупных ритейлеров. Применение методов машинного обучения к демографическим данным, информации из социальных сетей и внутреннему историческому анализу принесет огромную пользу ритейлерам в решении задач, связанных с этими задачами.

Финансовые услуги

Банки и другие предприятия финансовой отрасли используют технологии машинного обучения для двух основных целей:

  • выявление важных идей в данных, таких как структура расходов, инвестиции, банковское обслуживание сообщества и многое другое.
  • предотвращение мошенничества

Здравоохранение

Машинное обучение имеет множество приложений в государственном секторе. Это включает в себя сектор образования для ухода за детьми, общественной безопасности с помощью данных датчиков и обнаружения кражи личных данных. Кроме того, машинное обучение можно сочетать с потоковым вещанием в социальных сетях, чтобы оно служило мощным инструментом для понимания общественных настроений, выявления потенциальных угроз и многого другого.

Правительство

Машинное обучение также может помочь медицинским экспертам анализировать данные. Это поможет им определить тенденции или тревожные сигналы, которые могут привести к улучшению диагностики и лечения. Основываясь на исторических данных и диагнозе пациента, они могут прогнозировать и предотвращать определенные заболевания и заболевания.

Почему бы не укрепить бизнес-стратегию вашего предприятия, сделав машинное обучение основным компонентом. Свяжитесь с нами по адресу [email protected], чтобы узнать больше.

Примечание. Эта статья изначально была опубликована на сайте Mastek — https://blog.mastek.com/go-from-bi-to-ai-in-minutes.