Voorbeelden van machine learning

Vier gebruiksvoorbeelden van machine learning-algoritmen

Wat zijn voorbeelden van machine learning op ondernemingsniveau? De opkomst van machine learning in het afgelopen decennium is een enorme sprong voorwaarts voor bedrijven en organisaties. Datagestuurde inzichten worden versneld en er wordt gebruikgemaakt van kunstmatige intelligentie om slimmere beslissingen te kunnen nemen. Grote hoeveelheden data zijn nu afkomstig uit talloze bronnen, zoals IoT-apparaten, social media-feeds en nog veel meer. Omdat zulke grote volumes niet handmatig kunnen worden geanalyseerd, worden ze door middel van machine learning omgezet in beheersbare en bruikbare data die eenvoudig kunnen worden geïntegreerd in bedrijfsprocessen.

Bedrijven van uiteenlopende omvang gebruiken machine learning om hun functionaliteit te verbeteren. Wanneer een zoekmachine gepersonaliseerde resultaten retourneert op basis van een gebruikersprofiel, is dat machine learning. Wanneer de website van een winkel aanbevolen producten laat zien op basis van de interesses en eerdere aankopen van een klant, is dat machine learning. Wanneer uw telefoon automatisch een typfout in uw tekstbericht corrigeert, is dat machine learning.

Van natuurlijke taalverwerking tot het vinden van anomalieën in enorme datasets, machine learning-algoritmen leren zoals het menselijk brein, maar hebben de technische nauwkeurigheid van een computer. In plaats van gebruik te maken van een set if/then-regels of procesrichtlijnen, worden bij machine learning patronen en anomalieën geïdentificeerd en wordt er geleerd van de context. Hoe groter het volume, hoe meer er is om van te leren.

Vier voorbeelden van machine learning voor ondernemingen

Machine learning-algoritmen en -modellen zijn de motoren van dit proces. Maar wat kunnen ondernemingen er nu eigenlijk mee doen? Het overwegen van aanbevelingen van een commerciële website of een streamingservice is eenvoudig, maar hoe zit het met het niveau van een B2B-bedrijf of interne activiteiten? We zullen nu naar vier voorbeelden van machine learning kijken die verschillende toepassingen illustreren.

Machine learning zorgt voor een revolutie in de voorbereiding van data:

Het afgelopen decennium is big data een veelgebruikte term geworden door de convergentie van toegankelijkheid, clouddatabases, IoT-technologie en nog veel meer. Maar al deze datastromen moeten worden verwerkt en bruikbaar worden gemaakt. Machine learning heeft een revolutie teweeggebracht door geautomatiseerde verbetering, uitbreiding, correctie en verrijking van data. Taken zoals het standaardiseren van indelingen, het identificeren van afwijkingen, het maskeren van gevoelige data en nog veel meer zijn hierdoor grotendeels overbodig geworden. Met machine learning kunnen grote herhalende stappen worden geautomatiseerd voor snellere en nauwkeurigere resultaten. Hierdoor kunnen datawetenschappers hun tijd en energie aan andere zaken besteden.

Snellere datadetectie met machine learning:

Hoe goed ze ook zijn getraind of hoeveel ervaring ze ook hebben, datawetenschappers en data-analisten kunnen soms gewoon niet sneller werken. Machine learning-modellen kunnen eenvoudige analyses en datasets verwerken met een snelheid die datawetenschappers onmogelijk kunnen halen. Door dit grotere bereik en de hogere snelheid kunnen met machine learning patronen worden geïdentificeerd die mensen over het hoofd kunnen zien. Met machine learning kunnen ook relaties worden onderzocht en suggesties voor verdere analyse worden voorgesteld; iets wat anders handmatig niet mogelijk was geweest.

Slimmer zoeken met machine learning:

Machine learning tilt zoekfuncties en de resultaten hiervan naar een hoger niveau. Met behulp van machine learning kunnen algoritmen worden getraind voor het gebruik van specifieke parameters bij het uitvoeren van prognoses, het zoeken naar trends en het maken van clusters en correlatieanalysen. Het resultaat is een meer krachtige, flexibele en nauwkeurige aanbevelingsengine en betere aanpassingsopties voor het maken van nieuwe soorten prognoses of uitzonderingen.

Machine learning en natuurlijke taalverwerking:

De verschillende machine learning-functies omvatten natuurlijke taalverwerking, waardoor een evoluerend model ontstaat voor het begrijpen van menselijke taal. Dit is de motor voor spraakherkenning, niet alleen voor toegankelijkheid en in bedrijfsprocessen, maar ook in het dagelijks leven. Hoe meer een algoritme voor natuurlijke taalverwerking leert, hoe nauwkeuriger het is en hoe beter interacties via spraak worden. Dit is ook gerelateerd aan natuurlijke taalgeneratie, dat kan worden gebruikt voor het automatisch genereren van omschrijvingen en rapporten op basis van inzichten uit data.

Voorbeeld van machine learning in de praktijk

Nu we vier algemene gebruiksscenario's voor machine learning hebben beschreven, zullen we een voorbeeld uit de echte wereld bekijken. Dit voorbeeld heeft betrekking op de klantenservice van een willekeurig bedrijf. Met machine learning kan elke transactie in de database worden geanalyseerd en kan een klantprofiel worden gemaakt op basis van de gebruikershistorie om zo een gespecialiseerd outreach-programma met individuele voorkeuren te maken. Machine learning identificeert alle mogelijke paden door grote hoeveelheden data te verwerken en de bijbehorende patronen te analyseren.

Het machine learning-algoritme kan bijvoorbeeld opmerken dat mensen die vroeg in de ochtend aankopen doen, ook eerder geneigd zijn om een specifiek soort product te kopen. Op basis van deze informatie kunt u bepaalde groepen klanten speciale aanbiedingen sturen wanneer deze productcategorie nu met korting te koop is of wanneer de voorraad laag is. Met machine learning kunnen een groot aantal verschillende soorten patrooncorrelaties worden achterhaald die weer kunnen toegepast om de betrokkenheid van klanten te vergroten, prikkels te creëren en klanten te behouden.

Klik op de onderstaande knop voor meer informatie over Oracle Machine Learning en het oplossen van complexe, datagestuurde problemen.