Maskininnlæring kan en gang ha vært et tema for diskusjon bare for datavitenskapere og forskere. Nå er det imidlertid en teknologi bedrifter som er ivrige etter å bruke. Behovet for maskinlæring og kunstig intelligens (AI) blir drevet av den enorme mengden data som genereres i dag. Statistikere kan få innsikt fra disse dataene. Men volumet er så stort og vokser med en slik hastighet, den beste måten å takle det på, er å bruke de samme maskinene som delvis er ansvarlige for å lage dataene.
$config[code] not foundMaskininnlæring utenfor akademia og spesialiserte felt ser økt adopsjon på grunn av veksten av disse dataene. Men enda viktigere er at tilgjengeligheten av kraftige datamaskiner, skyteknologi, billig lagring og lave beregningskostnader gjør det mer tilgjengelig.
Hva er maskinlæring?
Enkelt sagt, maskininnlæringsprosesser behandler store mengder data og lærer av det for å gjøre spådommer. Ved hjelp av algoritmer som kontinuerlig lærer av dataene de presenteres med, er det mulig for datamaskiner å finne innsikt uten å bli programmert eller fortalte hvor de skal se. Så lærer maskinen fra informasjon basert på algoritmen eller modellen.
Dataen
Det er viktig å merke seg at data i seg selv ikke vil produsere noe. Det er et spørsmål om å tegne de riktige innsiktene fra disse dataene. I tilfelle av gode (menneskelige) dataanalytikere kan man fange noe annet en savner. På samme måte, i maskinlæring suksess avhenger av å produsere den riktige algoritmen eller modellen for å få best mulig innsikt fra informasjonen.
Når modellen er opprettet, gir den tilgang til alle eksisterende og fremtidige datasett, slik at datamaskinen fortsetter å lære og forbedre seg selv. Større og komplekse datasett kan analyseres for å få resultater som er mer nøyaktige til raskere priser for å identifisere muligheter og unngå risiko.
Hva kan du gjøre med maskinlæring?
Svaret er mye! Her er et par virkelige eksempler fra noen kjente merkevarer og hvordan de bruker maskinlæring.
Amazon anbefalinger
Amazon har nesten 250 millioner aktive kunder og titalls millioner av produkter. Å gjøre anbefalinger ved hjelp av mennesker er ikke et alternativ, og det vil ta for alltid. Med maskinlæring har Amazon klart å lage nøyaktige produktanbefalinger basert på kundens interesse, samt innkjøp og surfing historie i svært nær sanntid.
Google adwords
Google er kjent for å ha den beste maskinlæring og algoritmer hvor som helst. Selskapet har perfeksjonert kunsten / vitenskapen til å levere riktig informasjon til sine brukere, og det er gjort mulig i stor grad med svært avanserte maskinlæringsmodeller.
Bruke maskinlæring
Det gode er at du ikke trenger å være en datavitenskapsmann for å bruke maskinlæring fordi det er tjenesteleverandører der ute som vil gjøre alt for deg.
Tjenestetilbydere
Veksten i segmentet har ført til at mange selskaper leverer maskinlæringstjenester. Her er noen leverandører med løsninger som starter med en gratis tier slik at du kan få føttene våte og bruke teknologien for din småbedrift. Men hvis du begynner å vokse, har de muligheter til å håndtere nesten hvilken som helst skala.
Den første er IBM Bluemix, en plattform som bruker Watson og så mye mer for å levere en omfattende analyse løsning som for tiden er svært rangert i bransjen.
Det andre selskapet er BigML. Tjenesten gir en rekke tjenester som trengs for en end-to-end maskinopplæring, inkludert utdanning, sertifisering og et stort antall gratis ressurser.
Amazon Machine Learning er en annen tjeneste som er kjent for å være rimelig for selv de minste bedriftene.
Det er mange selskaper som tilbyr maskininnlæringstjenester, så velg nøye og spør så mange spørsmål som mulig for å sikre at de vil levere på sitt løfte om å takle dine spesielle behov.
Små bedrifter og maskinlæring
Som en liten bedrift kan du tro at du ikke genererer nok data for å kreve maskinlæring. Men det er flere data der ute enn du tror. Til å begynne med skal du bruke maskinlæring for bransjen du er i. Så om du har en restaurant, vintage klærbutikk eller lage egendefinerte redskaper, er det mye data for hver sektor som er lett tilgjengelig. Når du får generell informasjon, kan du få mer granulære data basert på din plassering, typer kunder, pris, materialer, markedsføring og mye mer.
Basert på dataene kan du få en tjenesteleverandør til å lage modeller du kan distribuere for å gi deg verdifull innsikt. Du kan deretter bruke innsiktene til å fylle lagerbeholdningen i bedriften med de riktige produktene og til riktig tid året rundt.
En av de beste måtene å komme i gang med maskinlæring er å bruke den til markedsføring. Dette skyldes at det er mye markedsføringsdata, og hvis du velger informasjonen nøye, er det mulig å få en modell som raskt gir resultater for din bransje.
Maskinlæring for markedsføring
De beste markedsføringsløsningene er tilpasset. Det betyr ikke at du bombarderer dine nåværende og potensielle kunder med samme kampanje om og om igjen. Det betyr også å vite når de ikke er glade, så du kan handle før de forteller deg at de forlater. Å levere relevant markedsføring og adressere sine bekymringer vil øke kundeloyalitet, engasjement og utgifter.
Med maskinlæring kan du bruke kjøpsadferd, nettstedbesøk, appbruk, kampanjeresponser, preferanser og mange andre datapunkter for å få svært nøyaktige neste beste handlingsprognoser. Bedrifter har brukt det til kundesegmentering for å trekke ut grupper av kunder, kundekursforutsetninger for å implementere proaktive forebyggende tiltak og prognose for kundenes levetid.
Viktigheten av maskinlæring i dag og fremover
Data genereres raskere enn noen annen gang i historien. Og tempoet vil bare øke etter hvert som flere mennesker får tilgang til informasjon og kommunikasjonsteknologi over hele verden. Dette vil kreve å knase disse dataene og gi mening om det hele. Med maskinlæring er det nå mulig å få innsikt i en bedrift eller enhver annen organisasjon som trenger raskt.
Maskininnlæring er et verktøy som alle andre, og hvis du bruker det riktig, kan det betale utbytte. Gjør det en del av din overordnede strategi for å gjøre småbedrifter mer effektive og produktive.
Machine Learning Photo via Shutterstock
2 kommentarer ▼
