Mašīnu apguve var būt bijusi diskusiju tēma tikai datorzinātniekiem un pētniekiem. Tomēr tagad tas ir tehnoloģiju uzņēmumi, kas vēlas izmantot. Mašīnu apguves un mākslīgā intelekta (AI) nepieciešamību virza milzīgais datu apjoms, kas tiek ģenerēts šodien. Statististi var iegūt ieskatu no šiem datiem. Bet apjoms ir tik liels un pieaug tādā ātrumā, labākais veids, kā to novērst, ir izmantot tās pašas mašīnas, kas daļēji ir atbildīgas par datu izveidi.
$config[code] not foundMašīnu apguve ārpus akadēmiskajām aprindām un specializētām jomām palielinās šo datu pieauguma dēļ. Bet vēl svarīgāk ir tas, ka jaudīgu datoru pieejamība, mākoņu tehnoloģija, lēta uzglabāšana un zemas aprēķinu izmaksas padara to pieejamāku.
Kas ir mašīnmācība?
Vienkārši sakot, mašīnmācība apstrādā lielus datu apjomus un mācās no tā, lai veiktu prognozes. Izmantojot algoritmus, kas nepārtraukti mācās no datiem, kurus tie prezentē, datoriem ir iespējams atrast ieskatu bez programmēšanas vai stāstīšanas, kur meklēt. Tāpēc mašīna mācās no informācijas, pamatojoties uz tā algoritmu vai modeli.
Dati
Ir svarīgi atzīmēt, ka dati pati par sevi neradīs neko. Tas ir jautājums par pareizu ieskatu no šiem datiem. Labu (cilvēku) datu analītiķu gadījumā var kaut ko noķert. Līdzīgi, mašīnu mācīšanās panākumi ir atkarīgi no pareizā algoritma vai modeļa izgatavošanas, lai iegūtu vislabāko ieskatu no informācijas.
Kad modelis ir izveidots, tas ļauj piekļūt visiem esošajiem un turpmākajiem datu kopumiem, ļaujot datoram turpināt mācīties un uzlabot sevi. Lielākas un sarežģītākas datu kopas var analizēt, lai iegūtu precīzākus rezultātus ar ātrākām likmēm, lai noteiktu iespējas un izvairītos no riskiem.
Ko jūs varat darīt ar mašīnas apguvi?
Atbilde ir daudz! Šeit ir daži reāli dzīves piemēri no dažiem ļoti labi pazīstamiem zīmoliem un to, kā viņi izmanto mašīnu mācīšanos.
Amazon ieteikumi
Amazon ir gandrīz 250 miljoni aktīvu klientu un desmitiem miljonu produktu. Ieteikumu izmantošana, izmantojot cilvēkus, nav risinājums, un tas būtu uz visiem laikiem. Ar mašīnu apguvi, Amazon ir izdevies sniegt precīzus produkta ieteikumus, balstoties uz klienta interesēm, kā arī iegādi un pārlūkošanu vēsturē ļoti tuvu reāllaikam.
Google AdWords
Google ir pazīstama ar labākajām mašīnmācībām un algoritmiem jebkurā vietā. Uzņēmums ir pilnveidojis mākslu / zinātni par pareizas informācijas sniegšanu saviem lietotājiem, un tas ir lielā mērā pieejams ar augsti attīstītiem mašīnu mācību modeļiem.
Izmantojot mašīnu apguvi
Laba lieta ir tāda, ka jums nevajag būt datorzinātniekam, lai izmantotu mašīnas mācīšanos, jo tur ir pakalpojumu sniedzēji, kas darīs visu jūsu labā.
Servisa nodrošinātāji
Segmenta izaugsme ir veicinājusi daudzus uzņēmumus ar mašīnu mācību pakalpojumiem. Šeit ir daži pakalpojumu sniedzēji ar risinājumiem, kas sākas ar bezmaksas pakāpi, lai jūs varētu saņemt kājām mitru un izmantot savu mazo uzņēmumu tehnoloģiju. Bet, ja jūs sākat augt, viņiem ir iespējas pievērsties praktiski jebkura veida mērogam.
Pirmais ir IBM Bluemix, platforma, kas izmanto Watson un vēl daudz vairāk, lai sniegtu visaptverošu analītikas risinājumu, kas šobrīd ir ļoti augsts nozarē.
Otrais uzņēmums ir BigML. Pakalpojums nodrošina dažādus pakalpojumus, kas nepieciešami, lai nodrošinātu pilnīgu izvēršanu mašīnā, tostarp izglītību, sertifikāciju un lielu skaitu brīvu resursu.
Amazon Machine Learning ir vēl viens pakalpojums, kas ir pazīstams kā pieņemams pat mazākajiem uzņēmumiem.
Ir daudzi uzņēmumi, kas nodrošina mašīnmācības pakalpojumus, tāpēc rūpīgi izvēlies un uzdod pēc iespējas vairāk jautājumu, lai pārliecinātos, ka viņi sniegs savu solījumu risināt jūsu īpašās vajadzības.
Mazie uzņēmumi un mašīnmācība
Kā mazs uzņēmums, jūs domājat, ka neveidojat pietiekami daudz datu, lai pieprasītu mašīnas apguvi. Bet tur ir vairāk datu, nekā jūs domājat. Vispirms jūs gatavojaties izmantot mašīnmācības nozari, kurā atrodaties. Tātad, vai jums ir restorāns, vintage apģērbu veikals vai pasūtījuma trauki, ir daudz datu par katru sektoru, kas ir viegli pieejams. Kad jūs saņemsiet vispārēju informāciju, jūs varat iegūt sīkākus datus, pamatojoties uz jūsu atrašanās vietu, klientu veidiem, cenu, materiāliem, mārketingu un daudz ko citu.
Pamatojoties uz datiem, jums var būt pakalpojumu sniedzējs, kas izveido modeļus, kurus varat izvietot, lai sniegtu vērtīgus ieskatus. Pēc tam varat izmantot ieskatu, lai aizpildītu inventāru jūsu uzņēmumā ar pareizajiem produktiem un pareizajā laikā visu gadu.
Viens no labākajiem veidiem, kā sākt darbu ar mašīnu, ir izmantot to mārketingā. Tas ir tāpēc, ka ir daudz mārketinga datu, un, ja jūs rūpīgi izvēlaties informāciju, ir iespējams izveidot modeli, kas ātri sniegs rezultātus jūsu konkrētajai nozarei.
Mašīnmācība mārketingam
Labākie mārketinga risinājumi ir personalizēti. Tas nozīmē, ka nav bombardēti jūsu pašreizējie un potenciālie klienti ar tādu pašu kampaņu. Tas nozīmē arī zināt, kad viņi nav apmierināti, lai jūs varētu rīkoties, pirms viņi stāsta, ka viņi aiziet. Nodrošinot atbilstošu mārketingu un risinot viņu bažas, palielināsies klientu lojalitāte, iesaistīšanās un izdevumi.
Izmantojot mašīnu mācības, varat izmantot pirkšanas uzvedību, tīmekļa vietņu apmeklējumus, lietotņu lietošanu, kampaņas atbildes, preferences un daudzus citus datu punktus, lai iegūtu ļoti precīzas nākamās labākās darbības prognozes. Uzņēmumi to ir izmantojuši, lai klientus segmentētu, lai iegūtu klientu grupas, klients prognozē, lai īstenotu proaktīvus profilakses pasākumus un klientu dzīves vērtības prognozēšanu.
Mašīnmācības nozīme šodien un virzība uz priekšu
Dati tiek ģenerēti ātrāk nekā jebkurā citā vēstures laikā. Un temps tikai palielināsies, jo arvien vairāk cilvēku piekļūs informācijas un komunikāciju tehnoloģijām visā pasaulē. Tas prasīs šo datu sagrozīšanu un izprast visu. Ar mašīnu mācīšanos tagad ir iespējams ātri iepazīties ar uzņēmumu vai jebkuru citu organizāciju.
Mašīnmācība ir līdzīgs instruments, un, ja to pareizi izmantojat, tā var maksāt dividendes. Padariet to par savu vispārējo stratēģiju, lai padarītu jūsu mazo uzņēmumu efektīvāku un produktīvāku.
Machine Learning Photo, izmantojot Shutterstock
2 Piezīmes ▼
