Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu corespunde niciunui rezultat

Pentru a găsi ceea ce căutaţi, vă sugerăm să încercaţi următoarele:

  • Verificaţi ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizaţi sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-aţi introdus, de exemplu, încercaţi „aplicaţie” în loc de „software”.
  • Încercaţi una dintre căutările populare prezentate mai jos.
  • Începeţi o căutare nouă.

 

Întrebări frecvente

Ce este machine learning?

Ce este machine learning?

Machine learning este un subset al inteligenței artificiale (IA) care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța – sau își pot îmbunătăți performanțele – în funcție de datele pe care le procesează. Inteligența artificială este un termen vast care se referă la sisteme sau mașini care imită inteligența umană. Termenii machine learning și IA sunt adesea puși în discuție împreună și utilizați uneori în mod interschimbabil, dar nu înseamnă același lucru. O diferență importantă este aceea că, deși toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.

Astăzi, machine learning lucrează peste tot în jurul nostru. Atunci când interacționăm cu băncile, cumpărăm online sau utilizăm mediile de socializare, algoritmii de machine learning intră în joc pentru a ne crea o experiență eficientă, lină și sigură. Machine learning și tehnologia care îl susține se dezvoltă rapid, deși suntem abia la începuturile utilizării funcționalităților acestora.

 

“De obicei, constatăm că oamenii nu pot colabora. Adăugarea machine learning la Oracle Analytics Cloud ajută în cele din urmă oamenii să-și organizeze activitatea și să construiască, să instruiască și să implementeze aceste modele de date. Acesta este un instrument de colaborare a cărui valoare constă în accelerarea procesului și permiterea diverselor componente ale afacerii să colaboreze, oferindu-vă o calitate și modele de implementat mai bune.”

—Rich Clayton, vicepreședinte al strategiei de produs, Oracle Analytics

Două abordări pentru machine learning

Algoritmii sunt motoarele care propulsează machine learning. În general, în prezent se folosesc două tipuri principale de algoritmi machine learning: machine learning supravegheat și nesupravegheat. Diferența dintre cele două tipuri constă în modul în care fiecare învață despre date pentru a face previziuni.

Machine learning supravegheat

Algoritmii de machine learning supravegheat sunt cei mai frecvent utilizați. Cu acest model, un expert în date acționează ca un ghid și învață algoritmul ce concluzii ar trebui să tragă. Așa cum un copil învață să identifice fructele prin memorarea lor dintr-o carte ilustrată, pentru machine learning supravegheat, algoritmul este instruit de un set de date care este deja etichetat și are o ieșire predefinită.

Exemplele de machine learning supravegheat includ algoritmi precum regresia liniară și logistică, clasificarea instanțelor și mașinile cu suport vectorial.

Machine learning nesupravegheat

Machine learning nesupravegheat utilizează o abordare mai independentă, în care un computer învață să identifice procese și modele complexe, fără ajutorul unui om care să ofere îndeaproape orientări în mod constant. Machine learning nesupravegheat implică instruirea bazată pe date care nu au etichete sau o ieșire specifică, definită.

Pentru a continua analogia cu sistemul de învățare din copilărie, machine learning nesupravegheat este similar cu un copil care învață să identifice fructele prin observarea culorilor și modelelor, în loc să memoreze numele cu ajutorul unui profesor. Copilul va căuta asemănări între imagini și le va separa în grupuri, atribuind fiecărui grup propria etichetă nouă. Exemplele de algoritmi pentru machine learning nesupravegheat includ gruparea în k clustere, analiza principală și independentă a componentelor și regulile de asociere.

Alegerea unei abordări

Care este cea mai bună abordare pentru cerințele dvs.? Alegerea unui algoritm de machine learning supravegheat sau nesupravegheat depinde, de obicei, de factorii legați de structura și volumul datelor dvs. și de scenariul de utilizare la care doriți să îl aplicați. Machine learning s-a dezvoltat într-o gamă largă de domenii, sprijinind o varietate de obiective de afaceri și de scenarii de utilizare, printre care:

  • valoarea ciclului de colaborare al clientului
  • detectarea anomaliilor
  • prețuri dinamice
  • întreținere predictivă
  • clasificarea imaginilor
  • motoarele de recomandare

Obiectiv de afaceri: Valoarea modelului pentru ciclul de colaborare al clientului

Modelarea valorii ciclului de colaborare al clientului este esențial pentru companiile de comerț electronic, dar este, de asemenea, aplicabil în multe alte domenii. În acest model, organizațiile utilizează algoritmii de machine learning pentru a identifica, a înțelege și reține clienții cei mai valoroși. Aceste modele de valoare evaluează cantități masive de date ale clienților, pentru a-i identifica pe cei care cheltuiesc cel mai mult, susținătorii cei mai loiali ai unui brand sau alte combinații de astfel de calități.

Modelele de valoare pentru ciclul de colaborare al clientului sunt deosebit de eficiente în estimarea veniturilor viitoare pe care un client individual le va aduce unei afaceri, într-o anumită perioadă. Aceste informații permit organizațiilor să-și concentreze eforturile de marketing pe încurajarea clienților cu valoare ridicată, pentru ca aceștia să interacționeze mai des cu brandul lor. De asemenea, modelele de valoare pentru ciclul de colaborare al clientului ajută organizațiile să-și orienteze cheltuielile de achiziție pentru a atrage noi clienți, cu un profil similar cu cel al clienților cu valoare ridicată existenți.

Obiectiv de afaceri: Model pentru clienții care sunt pe cale să rezilieze

Obținerea de noi clienți este un proces mai costisitor și care consumă mai mult timp decât păstrarea clienților satisfăcuți și loiali existenți. Realizarea unui model pentru clienții care sunt pe cale să rezilieze ajută organizațiile să identifice clienții care sunt susceptibili să renunțe la interacțiunea cu o afacere – și motivele.

Un model eficient pentru clienții care sunt pe cale să rezilieze utilizează algoritmi de machine learning pentru a oferi informații despre toate aspectele clientului, de la scorurile de risc ale clienților individuali la factorii care determină acest lucru, în funcție de importanță. Aceste informații reprezintă cheia dezvoltării unei strategii de reținere bazată pe algoritmi.

Obținerea de informații mai aprofundate referitoare la clienții care sunt pe cale să rezilieze ajută companiile să își optimizeze ofertele cu reduceri, campaniile prin e-mail și alte inițiative de marketing orientate, păstrând clienții cu valoare ridicată – continuând să cumpere și care revin în continuare pentru alte produse.

Obiectiv de afaceri: Produse la prețuri flexibile cu prețuri dinamice

Consumatorii au mai multe opțiuni decât oricând și pot compara instantaneu prețurile printr-o gamă largă de canale. De asemenea, prețurile dinamice cunoscute și sub numele de prețuri la cerere, permit afacerilor să țină pasul cu dinamica accelerată a pieței. Acestea permit organizațiilor să evalueze în mod flexibil elementele de preț pe baza unor factori, inclusiv nivelul de interes al clientului vizat, cererea în momentul cumpărării și implicarea sau nu a clientului într-o campanie de marketing.

Acest nivel de flexibilitate în afaceri necesită o strategie solidă de machine learning și o cantitate mare de date referitoare la modul în care dorința clienților de a plăti un bun sau un serviciu se modifică în diverse situații. Cu toate că modelele dinamice de stabilire a prețurilor pot fi complexe, afacerile precum companiile aeriene și serviciile de ridesharing au implementat cu succes strategii dinamice de optimizare a prețurilor, pentru a maximiza veniturile.

Obiectiv de afaceri: Vizați clienții împărțindu-i pe segmente

Marketingul de succes s-a referit întotdeauna la oferirea produsului potrivit, persoanei potrivite la momentul potrivit. Nu cu mult timp în urmă, comercianții s-au bazat pe propria lor intuiție pentru împărțirea pe segmente a clienților, separându-i în grupuri pentru campaniile vizate.

Astăzi, machine learning permite experților în date să utilizeze algoritmi de grupare în clustere și de clasificare pentru a grupa clienții în entități, în funcție de anumite variații. Aceste entități iau în considerare diferențele dintre clienți, în funcție de mai mulți factori precum datele demografice, comportamentul de navigare și afinitățile. Conectarea acestor trăsături la modelele comportamentale de cumpărare permite companiilor care utilizează date să implementeze campanii de marketing extrem de personalizate, care sunt mai eficiente în creșterea vânzărilor decât campaniile generalizate.

Deoarece volumul de date disponibile pentru companii crește și algoritmii devin din ce în ce mai sofisticați, capacitățile de personalizare vor crește, apropiind afacerile de segmentul ideal de clienți.

Obiectiv de afaceri: Obțineți puterea de clasificare a imaginilor

Machine learning acceptă o varietate de scenarii de utilizare, dincolo de comerțul cu amănuntul, serviciile financiare și comerțul electronic. De asemenea, are un potențial extraordinar pentru aplicațiile din domeniul științei, sănătății, construcțiilor și energiei. De exemplu, clasificarea imaginilor utilizează algoritmi de machine learning pentru a atribui oricărei imagini de intrare o etichetă dintr-un set fix de categorii. Aceștia permit organizațiilor să modeleze planuri de construcție 3D bazate pe modele 2D, să faciliteze marcarea fotografiilor în mediile de socializare, să furnizeze diagnosticele medicale și multe altele.

Metodele de învățare aprofundată, cum ar fi rețelele neuronale sunt adesea folosite pentru clasificarea imaginilor, deoarece acestea pot identifica cel mai eficient caracteristicile relevante ale unei imagini, în prezența unor complicații potențiale. De exemplu, pot lua în considerare variații ale perspectivei, iluminarea, scara sau volumul de informații inutile din imagine și pot compensa aceste probleme, pentru a furniza informațiile cele mai relevante, de înaltă calitate.

Obiectiv de afaceri: Creați o experiență mai bună a clienților cu motoarele de recomandare

Motoarele de recomandare sunt esențiale pentru clienții destinați vânzărilor de produse adiționale și pentru a le oferi acestora o experiență mai bună.

Netflix evaluează motorul său de recomandări, care propune sugestii de conținut, la 1 miliard USD pe an, iar Amazon susține că sistemul său crește vânzările anuale cu 20 – 35%.

Motoarele de recomandare utilizează algoritmi de machine learning pentru a analiza cantități mari de date și a anticipa probabilitatea ca un client să cumpere un element sau să aprecieze un fragment de conținut, pentru ca apoi să facă sugestii personalizate pentru utilizator. Rezultatul este o experiență mai personalizată și mai relevantă, care încurajează o implicare mai bună și reduce probabilitatea de reziliere pentru clienți.

Furnizarea unei valori de business palpabile

Machine learning susține o varietate de scenarii de utilizare esențiale pentru afacere. Dar cum oferă un avantaj competitiv? Printre calitățile cele mai convingătoare ale machine learning se numără abilitatea de a automatiza, de a accelera timpul până la luarea deciziilor și până la obținerea valorii. Acest lucru începe cu obținerea unei vizibilități mai bune a afacerii și sporirea colaborării.

„De obicei, constatăm că oamenii nu pot colabora”, spune Rich Clayton, vicepreședinte al strategiei de produs pentru Oracle Analytics. "Adăugarea machine learning la Oracle Analytics Cloud ajută în cele din urmă oamenii să-și organizeze activitatea și să construiască, să instruiască și să implementeze aceste modele de date. Acesta este un instrument de colaborare a cărui valoare constă în accelerarea procesului și permiterea diverselor componente ale afacerii să colaboreze, oferindu-vă o calitate și modele de implementat mai bune.”

De exemplu, departamentele financiare sunt de regulă încărcate de repetarea unui proces de analiză a variațiilor – o comparație între realitate și prognoză. Aceasta este o aplicație care necesită un grad scăzut de cunoaștere și care poate beneficia din plin de machine learning.

„Prin încorporarea machine learning, departamentul financiar poate funcționa mai rapid și mai inteligent, putând prelua activitatea de unde a rămas mașina”, spune Clayton.

O altă funcționalitate captivantă pentru machine learning o constituie capacitatea sa predictivă. În trecut, deciziile de afaceri erau adesea luate pe baza rezultatelor istorice. Astăzi, machine learning utilizează analize avansate de date pentru a anticipa ce se va întâmpla. Organizațiile pot lua decizii de perspectivă, proactive, în loc să se bazeze pe datele din trecut.

De exemplu, întreținerea predictivă poate permite companiilor din domeniul producției, energiei sau din alte domenii să preia inițiativa și să se asigure că operațiunile lor vor rămâne fiabile și optimizate. Într-un câmp petrolier cu sute de sonde în funcțiune, modelele de machine learning pot detecta echipamentele care riscă să se defecteze în viitorul apropiat și pot anunța din timp echipele de întreținere. Această abordare nu numai că maximizează productivitatea, ci mărește performanța activelor, timpul de funcționare și durata de viață. De asemenea, poate reduce riscul la locul de muncă, poate diminua răspunderea și poate îmbunătăți respectarea reglementărilor.

Beneficiile întreținerii predictive se extind la controlul și gestionarea inventarului. Evitarea perioadelor de nefuncționare neplanificate ale echipamentelor prin implementarea unei întrețineri predictive ajută organizațiile să estimeze mai exact necesarul de piese de schimb și reparații – reducând semnificativ cheltuielile de capital și de exploatare.

Machine learning oferă un potențial extraordinar pentru ca organizațiile să obțină valoare de afaceri din bogăția datelor disponibile astăzi. Cu toate acestea, fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obținerea potențialului maxim al machine learning.

Pentru a reuși la un nivel enterprise, machine learning trebuie să facă parte dintr-o platformă cuprinzătoare, care să ajute organizațiile să-și simplifice operațiunile și să-și implementeze modele la scară. Soluția potrivită va permite organizațiilor să centralizeze întreaga activitatea de știință a datelor într-o platformă interactivă și să accelereze utilizarea și gestionarea instrumentelor open source, a platformelor și a infrastructurii.

Bibliotecă de învățare pentru inteligența artificială

Ce este inteligența artificială?
Aflați mai multe despre inteligența artificială

Inteligența artificială (IA) permite tehnologiei și mașinilor să proceseze date pentru a învăța, a evolua și a executa sarcini umane.

Aflați mai multe despre știința datelor
Aflați mai multe despre știința datelor

Afacerile combină în mod activ statisticile cu conceptele din informatică, cum ar fi machine learning și inteligența artificială, pentru a extrage informații din Big Data, a stimula inovația și a transforma procesul de luare a deciziilor.

Știri și opinii
Știri și opinii

Inteligența artificială, machine learning și știința datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiți cele mai recente articole pentru a înțelege modul în care domeniul și colegii dvs. abordează aceste tehnologii.