在企业层面,机器学习有哪些应用?过去 10 年,机器学习的发展对于企业和组织而言无疑是一个巨大的飞跃,它们帮助企业加速捕获数据驱动式洞察,增强人工智能,制定更明智的决策。在今天,无数来源(包括物联网设备、社交媒体馈送等等)的海量数据不断涌入企业。企业几乎无法手动分析规模如此庞大的数据,但机器学习可以让这些数据变得可管理、切实可行,与组织流程轻松集成。
如今,所有规模的企业都使用机器学习来优化功能,例如增强搜索引擎,基于用户资料为用户提供个性化结果;优化购物网站,基于客户的产品购买和查看历史记录向客户推荐产品;在手机上自动纠正文本信息输入错误。
从自然语言处理到大规模数据集中的异常检测,机器学习算法不仅能像人的大脑一样学习,而且还拥有计算机般的准确率。它不是简单的 if/then 规则或流程指南,而是能够学习上下文(数据越多,学习就越多),识别模式和异常。
机器学习算法和模型是机器学习流程的引擎,它们能帮助企业做什么呢?除了在电商网站或流处理服务中提供建议外,它们能为 B2B 企业和内部运营提供那些支持呢?请查看以下 4 个示例,了解广泛的机器学习功能。
以上是机器学习的 4 个一般使用场景,下面是机器学习实际应用示例。对于任何一家企业的客户服务部门,机器学习可以分析数据库中的每一笔交易,根据用户历史记录创建客户档案,进而创建基于个人偏好的专业外联计划。在处理海量数据和分析数据模式的基础上,机器学习可以识别各种路径。
例如,机器学习算法可能会注意到早晨采购的人更容易接触到特定类型的产品。而当此类产品处于销售状态或库存较少时,机器学习可以向目标客户发送特殊优惠。利用机器学习,企业可确定许多不同类型的模式关联,并进一步运用这些模式关联来吸引客户、创建激励机制、提高保留率。
要想详细了解机器学习可以做什么以及 Oracle 如何简化机器学习,请查看 Oracle 机器学习如何解决复杂的数据驱动问题。
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