Exemple de Machine Learning

Patru exemple de algoritmi de machine-learning în uz

Care sunt exemple de machine learning la nivel de întreprindere? Dezvoltarea din ultimul deceniu din domeniul machine learning a reprezentat un salt semnificativ pentru companii și organizații, accelerând informațiile bazate pe date și alimentând inteligența artificială pentru luarea unor decizii mai inteligente. În prezent, datele sosesc în volume mari din nenumărate surse: dispozitive de tip Internet of Things, fluxuri de socializare și multe altele. Volumele atât de mari de date sunt imposibil de analizat manual, dar machine learning transformă acest volum de date în ceva controlabil și utilizabil, pentru o integrare ușoară a acestora în procesele organizaționale.

Întreprinderile de toate dimensiunile utilizează machine learning pentru a-și îmbunătăți funcționalitatea. Când un motor de căutare returnează rezultate personalizate pe baza profilului unui utilizator, acesta este un proces de tip machine learning. Atunci când un site de cumpărături încarcă recomandări bazate pe achizițiile și vizionările de produse ale unui client, acesta este un proces de tip machine learning. Atunci când telefonul dvs. corectează automat o greșeală de tipar în mesajele text, acesta este un proces de tip machine learning.

De la procesarea limbajului natural la găsirea anomaliilor din seturile masive de date, algoritmii de tip machine learning învață asemenea creierului uman, dar cu acuratețea tehnică a unui computer. Mai degrabă decât un set de reguli de tip „dacă/atunci” sau de linii directoare pentru procese, procesul de tip machine learning identifică tipare și anomalii, învățând în același timp contextul din jurul acestora - cu cât mai mult volum, cu atât mai bună este asimilarea.

Patru exemple de machine-learning pentru întreprinderi

Algoritmii și modelele de tip machine-learning sunt motoarele care susțin acest proces - dar ce anume pot face întreprinderile cu acestea? Este ușor să luăm în considerare recomandările de pe un site de comerț electronic sau de pe un serviciu de streaming, dar ce se întâmplă la nivelul unei companii B2B sau al operațiunilor interne? Să luăm în considerare patru exemple de tip machine-learning care demonstrează amploarea acestor capacități.

Machine learning revoluționează pregătirea datelor:

Big data a devenit un termen utilizat în mod obișnuit în ultimul deceniu datorită convergenței accesului universal, a bazelor de date în cloud, a tehnologiei IoT și a multor altor aspecte. Dar toate aceste fluxuri de date care sunt introduse într-o operațiune trebuie să fie procesate pentru a fi valorificate. Machine Learning a revoluționat acest proces prin creșterea, îmbunătățirea, ameliorarea și perfecționarea automată a datelor. Acest aspect reduce activitățile de standardizare a formatelor, de identificare a valorilor aberante, de mascare a datelor sensibile și multe altele. Cu ajutorul procesului de machine learning, principalele etape repetitive pot fi automatizate pentru a obține rezultate mai rapide și mai precise, ceea ce le permite cercetătorilor de date să își concentreze timpul și energia în altă parte.

Descoperirea mai rapidă a datelor cu ajutorul ML:

Indiferent cât de bine sunt pregătiți sau câtă experiență au, cercetătorii și analiștii de date nu se pot mișca decât în ritm uman. Modelele de tip machine-learning au capacitatea de a prelucra analize mai simple și seturi de date la viteze imposibile pentru echipele de știința datelor. Datorită acestui domeniu de aplicare mai larg și a vitezei mai rapide, procesul de tip machine learning poate identifica tipare pe care echipele umane le pot trece cu vederea. La același nivel, machine learning poate examina relații și poate crea sugestii pentru analize ulterioare care nu ar fi fost posibile la nivel manual.

Căutare mai inteligentă cu ajutorul machine learning:

Machine learning duce capacitățile de căutare la niveluri mai înalte, atât în ceea ce privește funcția de căutare propriu-zisă, cât și în ceea ce privește rezultatele. În cadrul procesului de tip machine learning, algoritmii pot fi antrenați pentru a lua în considerare anumiți parametri în timp ce se realizează previziuni, tendințe, grupări și analize de corelație. Rezultatul îmbunătățește atât puterea, cât și flexibilitatea, de la sporirea acurateței (și, prin urmare, a implicării) motoarelor de recomandare, la oferirea unor opțiuni de personalizare mai complexe și la obținerea de noi tipuri de previziuni sau excepții.

Machine learning și NLP:

Gama de funcții de tip machine learning include procesarea limbajului natural (NLP), care creează un model în evoluție de înțelegere a limbajului uman. Acesta este motorul care acționează recunoașterea vocală, care are, la rândul său, numeroase aplicații în afaceri, pentru accesibilizare și în viața de zi cu zi. Cu cât un algoritm NLP învață mai mult, cu atât crește acuratețea acestuia, permițând interacțiuni prin intermediul vocii. Acest aspect este, de asemenea, legat de generarea limbajului natural (NLG), care poate fi utilizat pentru a produce automat descrieri și rapoarte bazate pe informații provenite din date.

Exemplu de machine learning: În lumea reală

Acum, că am stabilit patru cazuri generale de utilizare a procesului de tip machine learning, haideți să exemplificăm cu un caz din lumea reală. Luați în considerare departamentul de servicii pentru clienți al oricărei companii. Machine learning poate analiza fiecare tranzacție din baza de date și poate crea un profil al clientului pe baza istoricului de utilizare în vederea elaborării unui program specializat de informare bazat pe preferințe individuale. Machine Learning poate identifica diferitele căi prin care se poate ajunge aici, pe baza prelucrării unor volume mari de date și a analizei modelelor implicate.

De exemplu, algoritmul de tip machine learning poate observa că persoanele care fac cumpărături la primele ore ale dimineții sunt, de asemenea, mai predispuse să cumpere un anumit tip de produs. În acest fel, grupurile de clienți țintă pot primi oferte speciale atunci când această categorie de produse este la vânzare sau când stocurile sunt reduse. Pot fi stabilite multe tipuri diferite de corelații de tipare cu ajutorul procesului de tip machine learning și acestea pot fi aplicate ulterior pentru a atrage și mai mult clienții, pentru a crea stimulente și pentru a maximiza retenția.

Pentru a afla mai multe despre ceea ce poate face machine learning - și despre modul în care Oracle facilitează această operațiune - descoperiți cum este utilizat Oracle Machine Learning pentru a rezolva probleme complexe bazate pe date.