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.
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.
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.