Przykłady uczenia maszynowego

Cztery przykłady używanych algorytmów uczenia maszynowego

Jakie istnieją przykłady uczenia maszynowego w skali przedsiębiorstwa? Rozwój uczenia maszynowego na przestrzeni ostatniej dekady był gwałtownym krokiem naprzód dla firm i organizacji, przyspieszając uzyskiwanie informacji na podstawie danych oraz umożliwiając sztucznej inteligencji podejmowanie lepszych decyzji. Dane docierają teraz do dużych wolumenów z niezliczonych źródeł: urządzeń z Internetu rzeczy (Internet of Things, IoT), kanałów mediów społecznościowych i nie tylko. Takie duże ilości danych nie mogą być analizowane ręcznie, ale uczenie maszynowe przekształca ich potok w coś zarządzalnego i praktycznego, co ułatwia zintegrowanie tych danych w procesach organizacyjnych.

Przedsiębiorstwa o różnych wielkościach używają uczenia maszynowego do poprawy swojego działania. Gdy wyszukiwarka zwraca spersonalizowane wyniki na podstawie profilu użytkownika, mamy do czynienia z uczeniem maszynowym. Gdy witryna zakupów ładuje rekomendacje na podstawie zakupów klienta i przeglądanych poprzednio produktów, mamy do czynienia z uczeniem maszynowym. Gdy telefon automatycznie poprawia literówkę w wiadomościach tekstowych, mamy do czynienia z uczeniem maszynowym.

Od przetwarzania języka naturalnego po znajdowanie anomalii w ogromnych zbiorach danych – algorytmy uczenia maszynowego uczą się jak ludzki mózg, ale z techniczną dokładnością komputera. Uczenie maszynowe, zamiast tworzenia zbiorów reguł warunkowych lub wytycznych dla procesów, identyfikuje wzorce i anomalie, poznając powiązany z nimi kontekst wokół nich – a im więcej otrzyma danych, tym więcej ma możliwości nauki.

Cztery przykłady uczenia maszynowego dla przedsiębiorstw

Algorytmy i modele uczenia maszynowego napędzają ten proces – ale co tak naprawdę mogą z nimi zrobić przedsiębiorstwa? Łatwo jest rozważyć rekomendacje ze strony witryny e-handlowej lub usługi przesyłania wideo. Ale co w przypadku firmy firmy B2B lub operacji wewnętrznych? Rozważmy cztery przykłady uczenia maszynowego, przedstawiające szeroki wachlarz możliwości jakie ono oferuje.

Uczenie maszynowe rewolucjonizuje przygotowywanie danych:

Termin „big data” w ciągu ostatnich stał się popularny ze względu na uniwersalną możliwość dostępu do danych, bazy danych w chmurze, technologię IoT i inne czynniki. Jednak wraz z wprowadzeeniem tych wszystkich strumieni danych do operacji, nadal konieczne jest ich przetworzenie w celu konsumpcji. Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało to poprzez zautomatyzowane rozszerzanie, ulepszanie, naprawianie i wzbogacanie danych. Pozwala to zaoszczędzić na takich zadaniach, jak standaryzacja formatów, identyfikowanie wartości odstających, maskowanie danych wrażliwych i nie tylko. Uczenie maszynowem pozwala zautomatyzować główne powtarzające się etapy, zapewniając szybsze i dokładniejsze wyniki, umożliwiając badaczom danych skoncentrowanie czasu i energii na innych zagadnieniach.

Szybsze odkrywanie danych za pomocą ML:

Niezależnie od wyszkolenia lub zdobytego doświadczenia, badacze danych i analitycy mogą działać jedynie z ludzką prędkością. Modele uczenia maszynowego mogą radzić sobie z prostszą analizą i przetwarzaniem zbiorów danych z szybkością nieosiągalną dla zespołów badających dane. Dzięki zwiększonemu zakresowi i prędkości działania, uczenie maszynowe może identyfikować wzorce, które ludzkie zespoły mogą niechcący pominąć. Uczenie maszynowe może również badać relacje i tworzyć sugestie dalszych analiz, które mogły być niemożliwe na manualnym poziomie przetwarzania danych.

Inteligentniejsze wyszukiwanie dzięki uczeniu maszynowemu:

Uczenie maszynowe wynosi wyszukiwanie na wyższe poziomy, zarówno w kontekście samej funkcji wyszukiwania, jak i danych wyjściowych. Przy użyciu uczenia maszynowego algorytmy można wytrenować tak, by uwzględniały określone parametry podczas prognozowania, określania trendów, klasterowania i analiz korelacji. Wynik poprawia moc i elastyczność: od poprawy dokładności (a tym samym wykorzystania) motorów rekomendacji, po oferowanie bogatszych opcji dostosowywania oraz określania nowych typów prognoz lub wyjątków.

Uczenie maszynowe i NLP:

Zakres funkcji uczenia maszynowego obejmuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które tworzy rozwijający się model rozumienia języka ludzkiego. To silnik napędzający rozpoznawanie głosu, który ma wiele aplikacji w biznesie, dostępności i życiu codziennym. Im więcej nauczy się algorytm NLP, tym większa jego dokładność i lepsze możliwości tworzenia pomocnych interakcji za pomocą jedynie mowy. Jest to również związane z generowaniem języka naturalnego (NLG), które może być używane do automatycznego generowania opisów i raportów na podstawie spostrzeżeń z danych.

Przykład uczenia maszynowego: w świecie rzeczywistym

Po określeniu czterech ogólnych przypadków wykorzystania uczenia maszynowego możemy je przedstawić za pomocą przykładu opartego na rzeczywistości. Wyobraźmy sobie dział obsługi klienta dowolnej firmy. Uczenie maszynowe może analizować każdą transakcję w bazie danych i utworzyć profil klienta na podstawie historii użytkownika, tworząc specjalistyczny program nawiązania kontaktu wykorzystujący indywidualne preferencje. Uczenie maszynowe może rozpoznawać różne ścieżki działania w oparciu o przetwarzanie wielkich ilości danych i analizowanie wynikających z nich wzorców.

Algorytm uczenia maszynowego może na przykład zauważyć, że osoby dokonujące zakupów wcześnie rano są bardziej podatne na określony rodzaj produktu. Umożliwia to wysyłanie ofert specjalnych grupom docelowym klientów , gdy dana kategoria produktów jest w wyprzedaży lub gdy jej zapasy są niskie. Za pomocą uczenia maszynowego można określić wiele różnych typów korelacji wzorców i zastosować je do zwiększenia zangażowania klientów, tworzenia zachęt oraz maksymalizowania retencji.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, czego dokonać może uczenie maszynowe oraz w jaki sposób Oracle ułatwia korzystanie z niego, poznaj sposoby użycia Oracle Machine Learning do rozwiązywania złożonych problemów za pomocą danych.