Примеры использования машинного обучения

Четыре примера использования алгоритмов машинного обучения

Какие существуют примеры использования машинного обучения в крупных компаниях? Развитие машинного обучения в последнее десятилетие открыло невероятные возможности для компаний и организаций, ускорило получение результатов аналитики на основе данных и позволило использовать искусственный интеллект для принятия более эффективных решений. Теперь данные поступают в огромных объемах из самых разных источников: с устройств Интернета вещей, из новостных лент социальных сетей и многих других источников. Такие объемы данных невозможно анализировать вручную, но машинное обучение превращает этот бесконечный поток в нечто более управляемое и пригодное к использованию и интеграции в рабочие процессы компании.

Компании самых разных размеров используют машинное обучение для расширения функционала. Когда поисковая система выдает персонализированные результаты с учетом информации о пользователе, это машинное обучение. Когда сайт магазина предлагает рекомендации на основе предыдущих покупок и просмотров покупателя, это машинное обучение. Когда ваш телефон автоматически исправляет опечатку в текстовом сообщении, это машинное обучение.

От обработки текстов на естественных языках до поиска аномалий в больших множествах данных — алгоритмы машинного обучения учатся новому так же, как человеческий мозг, но действуют с технической точностью компьютера. Вместо выполнения набора правил «если, то» и указаний по процессам, машинное обучение выявляет закономерности и аномалии и изучает контекст, в котором они встречаются. Чем больше данных, тем больше возможностей для обучения.

Четыре примера алгоритмов машинного обучения для крупных компаний

Алгоритмы и модели машинного обучения — это двигатели всего процесса обучения. Но что конкретно с ними делать крупным компаниям ? Рекомендации от онлайн-магазина или сервиса потоковой передачи — это понятно, но как это применимо на уровне компании B2B или во внутренних операциях? Приведем четыре примера использования машинного обучения, чтобы продемонстрировать его широчайшие возможности.

Машинное обучение в корне меняет подход к подготовке данных

Термин «большие данные» часто используется в последнее десятилетие из-за того, что стали активно использоваться возможности доступа откуда угодно, облачные базы данных, технологии Интернета вещей и многое другое. Но при таком количестве потоков данных требуется предварительная обработка, чтобы их можно было использовать. Машинное обучение изменило методы автоматического дополнения, улучшения, восстановления и обогащения данных. Это позволяет сэкономить усилия, отказавшись от таких процедур, как стандартизация форматов, выявление отклонений, маскирование конфиденциальных данных и т. д. Машинное обучение позволяет автоматизировать повторяющиеся действия и добиться более точных результатов, чтобы специалисты по изучению данных могли заняться более важными задачами.

Более быстрое обнаружение данных с помощью машинного обучения

Как бы хорошо ни были обучены специалисты по изучению данных и аналитики, какими бы опытными они ни были, они не могут выйти за рамки человеческих возможностей и работать еще быстрее. А машинное обучение может выполнять простые виды анализа и обработки множеств данных со скоростью, недоступной человеку. Поскольку машинное обучение позволяет обрабатывать значительно большие объемы данных на большей скорости, его алгоритмы способны выявлять закономерности, которые человек может не заметить. Также машинное обучение способно анализировать взаимосвязи и строить предположения для дальнейшего анализа, что вряд ли было бы возможно при обработке данных вручную.

Более эффективный поиск при использовании машинного обучения

Машинное обучение выводит на новый уровень как собственно функцию поиска, так и качество результатов. С помощью машинного обучения алгоритмы можно настроить так, чтобы они учитывали определенные параметры при прогнозировании, определении тенденций, кластеризации и корреляционном анализе. Результаты расширяют возможности и увеличивают гибкость: от повышения точности (а следовательно и вовлеченности) рекомендательных систем до дополнительных возможностей кастомизации и получения новых типов прогнозов и исключений.

Машинное обучение и обработка текстов на естественном языке (NLP)

Среди возможностей машинного обучения есть и обработка текстов на естественном языке (NLP), которая создает развивающуюся модель для понимания естественного языка. Этот модуль обеспечивает распознавание речи, которое само по себе можно применять в разных сферах деятельности компании, при создании специальных возможностей и в повседневной жизни. Чем активнее обучается алгоритм NLP, тем выше его точность, что позволяет налаживать взаимодействие с помощью голосовых команд. Распознавание также связано с генерацией текстов на естественном языке. Эту функцию можно использовать для автоматического создания описаний и отчетов на основе результатов анализа данных.

Реальный пример машинного обучения

Теперь, когда мы обсудили четыре сценария использования машинного обучения, давайте рассмотрим реальный пример из жизни. Представьте отдел клиентского обслуживания в любой компании. Алгоритмы машинного обучения могут проанализировать каждую транзакцию в базе данных и создать профиль клиента на основе истории пользователя, чтобы можно было создать специальную программу взаимодействия с учетом личных предпочтений. Машинное обучение также может выявлять различные пути взаимодействия на основе обработки огромных объемов данных и анализа обнаруженных закономерностей.

Например, алгоритм машинного обучения может заметить, что люди, которые делают покупки рано утром, предпочитают определенный тип товаров. На основе этой информации можно рассылать покупателям из этой целевой группы специальные предложения со скидками на товары данной категории или с сообщениями о том, что товар заканчивается. Машинное обучение также может определять самые разные типы связей между закономерностями, и все это можно использовать, чтобы активнее привлекать клиентов, предлагать программы поощрения и повышать коэффициент удержания клиентов.

Чтобы узнать больше о том, на что способно машинное обучение и как Oracle помогает им пользоваться, ознакомьтесь с предложением Oracle Machine Learning, которое помогает решать сложные задачи, связанные с обработкой данных.