Ce este machine learning?
Ce este machine learning
Machine learning (ML) este un subset al inteligenței artificiale (AI) care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța – sau își pot îmbunătăți performanțele – în funcție de datele pe care le procesează. Inteligența artificială este un termen vast care se referă la sisteme sau mașini care imită inteligența umană. Termenii machine learning și AI sunt adesea puși în discuție împreună și utilizați uneori în mod interschimbabil, dar nu înseamnă același lucru. O diferență importantă este aceea că, deși toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.
Astăzi, machine learning lucrează peste tot în jurul nostru. Atunci când interacționăm cu băncile, cumpărăm online sau utilizăm mediile de socializare, algoritmii de machine learning intră în joc pentru a ne crea o experiență eficientă, lină și sigură. Machine Learning și tehnologia aferentă se dezvoltă rapid, deși suntem abia la începutul utilizării capacităților sale.
Tipuri de machine learning: două metode de învățare
Algoritmii sunt motoarele care propulsează Machine Learning. În prezent, se folosesc cu precădere două tipuri principale de algoritmi de machine learning: machine learning supravegheat și machine learning nesupravegheat. Diferența dintre cele două tipuri constă în modul în care fiecare învață despre date pentru a face previziuni.
| Machine learning supravegheat | Algoritmii de machine learning supravegheat sunt cei mai frecvent utilizați. Cu acest model, un expert în date acționează ca un ghid și învață algoritmul ce concluzii ar trebui să tragă. Așa cum un copil învață să identifice fructele prin memorarea lor dintr-o carte ilustrată, pentru machine learning supravegheat, algoritmul este instruit de un set de date care este deja etichetat și are o ieșire predefinită. Exemplele de machine learning supravegheat includ algoritmi precum regresia liniară și logistică, clasificarea instanțelor și mașinile cu suport vectorial. |
| Machine learning nesupravegheat | Machine learning nesupravegheat utilizează o abordare mai independentă, în care un computer învață să identifice procese și modele complexe, fără ajutorul unui om care să ofere îndeaproape orientări în mod constant. Machine learning nesupravegheat implică instruirea bazată pe date care nu au etichete sau o ieșire specifică, definită. Pentru a continua analogia cu sistemul de învățare din copilărie, machine learning nesupravegheat este similar cu un copil care învață să identifice fructele prin observarea culorilor și modelelor, în loc să memoreze numele cu ajutorul unui profesor. Copilul va căuta asemănări între imagini și le va separa în grupuri, atribuind fiecărui grup propria etichetă nouă. Exemplele de algoritmi pentru machine learning nesupravegheat includ gruparea în k clustere, analiza principală și independentă a componentelor și regulile de asociere. |
| Alegerea unei abordări | Care este cea mai bună abordare pentru cerințele dvs.? Alegerea unui algoritm de machine learning supravegheat sau nesupravegheat depinde, de obicei, de factorii legați de structura și volumul datelor dvs. și de scenariul de utilizare la care doriți să îl aplicați. Machine learning s-a dezvoltat într-o gamă largă de domenii, sprijinind o varietate de obiective de afaceri și de scenarii de utilizare, printre care:
|
Machine learning și dezvoltatorii
Când încep să lucreze cu machine learning, dezvoltatorii se vor baza pe cunoștințele lor de statistică, probabilități și calcul, pentru a crea modele care învață în timp. Dacă au aptitudini excelente în aceste domenii, dezvoltatorii ar trebui să poată utiliza fără probleme aceleași instrumente ca și mulți alți dezvoltatori pentru a instrui algoritmi de ML moderni. De asemenea, dezvoltatorii pot alege dacă algoritmii respectivi vor fi supravegheați sau nesupravegheați. Este posibil ca un dezvoltator să aleagă prima opțiune și să configureze un model într-un proiect, iar apoi să îi permită modelului să învețe în continuare fără ca dezvoltatorul să se mai implice.
Există adesea o linie de demarcație foarte fină între un dezvoltator și un analist de date. Uneori, dezvoltatorii sintetizează datele dintr-un model de machine learning, iar analiștii de date contribuie la dezvoltarea unor soluții pentru utilizatorul final. Colaborarea dintre aceste două discipline poate face proiectele ML mai valoroase și mai utile.
Obiectiv machine learning într-o companie: modelarea valorii pe ciclul de colaborare cu clienții
Modelarea valorii pe ciclul de colaborare cu clienții este esențială pentru companiile de comerț electronic, dar este aplicabilă, de asemenea, în multe alte domenii. În acest model, organizațiile utilizează algoritmii de machine learning pentru a identifica, a înțelege și reține clienții cei mai valoroși. Aceste modele de valoare evaluează cantități masive de date ale clienților, pentru a-i identifica pe cei care cheltuiesc cel mai mult, susținătorii cei mai loiali ai unui brand sau alte combinații de astfel de calități.
Modelele de valoare pentru ciclul de colaborare al clientului sunt deosebit de eficiente în estimarea veniturilor viitoare pe care un client individual le va aduce unei afaceri, într-o anumită perioadă. Aceste informații permit organizațiilor să-și concentreze eforturile de marketing pe încurajarea clienților cu valoare ridicată, pentru ca aceștia să interacționeze mai des cu brandul lor. De asemenea, modelele de valoare pentru ciclul de colaborare cu clienții ajută organizațiile să-și țintească cheltuielile de achiziție pentru a atrage noi clienți, cu un profil similar clienților cu valoare ridicată existenți.
Modelarea ratei de pierdere a clienților prin machine learning
Obținerea de noi clienți este un proces mai costisitor și care consumă mai mult timp decât păstrarea clienților satisfăcuți și loiali existenți. Realizarea unui model pentru clienții care sunt pe cale să rezilieze ajută organizațiile să identifice clienții care sunt susceptibili să renunțe la interacțiunea cu o afacere – și motivele.
Un model eficient pentru clienții care sunt pe cale să rezilieze utilizează algoritmi de machine learning pentru a oferi informații despre toate aspectele clientului, de la scorurile de risc ale clienților individuali la factorii care determină acest lucru, în funcție de importanță. Aceste informații reprezintă cheia dezvoltării unei strategii de reținere bazată pe algoritmi.
Obținerea de informații mai aprofundate referitoare la clienții care sunt pe cale să rezilieze ajută companiile să își optimizeze ofertele cu reduceri, campaniile prin e-mail și alte inițiative de marketing țintite, care îi fac pe clienții cu valoare ridicată să cumpere și să revină în continuare pentru alte produse.
Consumatorii au mai multe opțiuni decât oricând și pot compara instantaneu prețurile printr-o gamă largă de canale. De asemenea, prețurile dinamice cunoscute și sub numele de prețuri la cerere, permit afacerilor să țină pasul cu dinamica accelerată a pieței. Acestea permit organizațiilor să evalueze în mod flexibil elementele de preț pe baza unor factori, inclusiv nivelul de interes al clientului vizat, cererea în momentul cumpărării și implicarea sau nu a clientului într-o campanie de marketing.
Acest nivel de flexibilitate în afaceri necesită o strategie solidă de machine learning și o cantitate mare de date referitoare la modul în care dorința clienților de a plăti un bun sau un serviciu se modifică în diverse situații. Cu toate că modelele dinamice de tarifare pot fi complexe, afaceri precum companiile aeriene și serviciile de ride-sharing au implementat cu succes strategii dinamice de optimizare a prețurilor, pentru a maximiza veniturile.
Obiectiv machine learning într-o companie: vizarea clienților prin segmentarea acestora
Marketingul de succes s-a referit întotdeauna la oferirea produsului potrivit, persoanei potrivite, la momentul potrivit. Nu cu mult timp în urmă, comercianții s-au bazat pe propria lor intuiție pentru împărțirea pe segmente a clienților, separându-i în grupuri pentru campaniile vizate.
Astăzi, machine learning permite experților în date să utilizeze algoritmi de grupare în clustere și de clasificare pentru a grupa clienții în entități, în funcție de anumite variații. Aceste entități iau în considerare diferențele dintre clienți, în funcție de mai mulți factori precum datele demografice, comportamentul de navigare și afinitățile. Conectarea acestor trăsături la modelele comportamentale de cumpărare permite companiilor care utilizează date să implementeze campanii de marketing extrem de personalizate, care sunt mai eficiente în creșterea vânzărilor decât campaniile generalizate.
Deoarece volumul de date disponibile pentru companii crește și algoritmii devin din ce în ce mai sofisticați, capacitățile de personalizare vor crește, apropiind afacerile de segmentul ideal de clienți.
Obiectiv machine learning într-o companie: exploatarea puterii oferite de clasificarea imaginilor
Machine Learning acceptă o varietate de scenarii de utilizare, dincolo de comerțul cu amănuntul, serviciile financiare și comerțul electronic. De asemenea, are un potențial extraordinar pentru aplicațiile din domeniul științei, sănătății, construcțiilor și energiei. De exemplu, clasificarea imaginilor utilizează algoritmi de machine learning pentru a atribui oricărei imagini de intrare o etichetă dintr-un set fix de categorii. Aceștia permit organizațiilor să modeleze planuri de construcție 3D bazate pe modele 2D, să faciliteze marcarea fotografiilor în mediile de socializare, să furnizeze diagnosticele medicale și multe altele.
Metodele de învățare aprofundată, cum ar fi rețelele neuronale sunt adesea folosite pentru clasificarea imaginilor, deoarece acestea pot identifica cel mai eficient caracteristicile relevante ale unei imagini, în prezența unor complicații potențiale. De exemplu, pot lua în considerare variații ale perspectivei, iluminarea, scara sau volumul de informații inutile din imagine și pot compensa aceste probleme, pentru a furniza informațiile cele mai relevante, de înaltă calitate.
Motoare de recomandare
Motoarele de recomandare sunt esențiale pentru clienții vizați de vânzări adiționale (cross-selling și up-selling) și pentru a le oferi acestora o experiență mai bună.
Netflix evaluează motorul său de recomandări, care propune sugestii de conținut, la 1 miliard USD pe an, iar Amazon susține că sistemul său crește vânzările anuale cu 20 – 35%.
Motoarele de recomandare utilizează algoritmi de machine learning pentru a analiza cantități mari de date și a anticipa probabilitatea ca un client să cumpere un element sau să aprecieze un fragment de conținut, pentru ca apoi să facă sugestii personalizate pentru utilizator. Rezultatul este o experiență mai personalizată și mai relevantă, care încurajează o implicare mai bună și reduce probabilitatea de reziliere pentru clienți.
Cazuri de utilizare machine learning
Machine Learning susține o varietate de scenarii de utilizare esențiale pentru afacere. Dar cum oferă un avantaj competitiv? Printre calitățile cele mai convingătoare ale machine learning se numără abilitatea de a automatiza, de a accelera timpul până la luarea deciziilor și până la obținerea valorii. Acest lucru începe cu obținerea unei vizibilități mai bune a afacerii și sporirea colaborării.
„De obicei, constatăm că oamenii nu pot colabora”, spune Rich Clayton, vicepreședinte al strategiei de produs pentru Oracle Analytics. "Adăugarea machine learning la Oracle Analytics Cloud ajută în cele din urmă oamenii să-și organizeze activitatea și să construiască, să instruiască și să implementeze aceste modele de date. Acesta este un instrument de colaborare a cărui valoare constă în accelerarea procesului și permiterea diverselor componente ale afacerii să colaboreze, oferindu-vă o calitate și modele de implementat mai bune.”
De exemplu, departamentele financiare sunt de regulă încărcate de repetarea unui proces de analiză a variațiilor – o comparație între realitate și prognoză. Aceasta este o aplicație care necesită un grad scăzut de cunoaștere și care poate beneficia din plin de machine learning.
„Prin încorporarea Machine Learning, departamentul financiar poate funcționa mai rapid și mai inteligent, putând prelua activitatea necesară după etapele realizate de computer”, spune Clayton.
Puterea estimărilor
O altă abilitate captivantă a Machine Learning o constituie capacitatea predictivă. În trecut, deciziile de afaceri erau adesea luate pe baza rezultatelor istorice. Astăzi, machine learning utilizează analize avansate de date pentru a anticipa ce se va întâmpla. Organizațiile pot lua decizii de perspectivă, proactive, în loc să se bazeze pe datele din trecut.
De exemplu, întreținerea predictivă poate permite companiilor din domeniul producției, energiei sau din alte domenii să preia inițiativa și să se asigure că operațiunile lor vor rămâne fiabile și optimizate. Într-un câmp petrolier cu sute de sonde în funcțiune, modelele de machine learning pot detecta echipamentele care riscă să se defecteze în viitorul apropiat și pot anunța din timp echipele de întreținere. Această abordare nu numai că maximizează productivitatea, ci mărește performanța activelor, timpul de funcționare și durata de viață. De asemenea, poate reduce riscul la locul de muncă, poate diminua răspunderea și poate îmbunătăți respectarea reglementărilor.
Beneficiile întreținerii predictive se extind la controlul și gestionarea inventarului. Evitarea perioadelor de nefuncționare neplanificate ale echipamentelor prin implementarea unei întrețineri predictive ajută organizațiile să estimeze mai exact necesarul de piese de schimb și reparații – reducând semnificativ cheltuielile de capital și de exploatare.
Potențialul oferit de machine learning
Machine Learning oferă un potențial extraordinar pentru ca organizațiile să obțină valoare de afaceri din bogăția datelor disponibile astăzi. Cu toate acestea, fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obținerea potențialului maxim al machine learning.
Pentru a reuși la un nivel enterprise, machine learning trebuie să facă parte dintr-o platformă cuprinzătoare, care să ajute organizațiile să-și simplifice operațiunile și să-și implementeze modele la scară. Soluția potrivită le va permite organizațiilor să centralizeze întreaga activitate privind știința datelor într-o platformă interactivă și să accelereze utilizarea și gestionarea instrumentelor open source, a platformelor și a infrastructurii.