Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat

Ce este machine learning?

Ce este machine learning?

Machine learning este un subset al inteligenţei artificiale (IA) care se axează pe construcţia sistemelor care pot învăţa – sau îşi pot îmbunătăţi performanţele – în funcţie de datele pe care le procesează. Inteligenţa artificială este un termen vast care se referă la sisteme sau maşini care imită inteligenţa umană. Termenii machine learning şi IA sunt adesea puşi în discuţie împreună şi utilizaţi uneori în mod interschimbabil, dar nu înseamnă acelaşi lucru. O diferenţă importantă este aceea că, deşi toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.

Astăzi, machine learning lucrează peste tot în jurul nostru. Atunci când interacţionăm cu băncile, cumpărăm online sau utilizăm mediile de socializare, algoritmii de machine learning intră în joc pentru a ne crea o experienţă eficientă, lină şi sigură. Machine learning şi tehnologia care îl susţine se dezvoltă rapid, deşi suntem abia la începuturile utilizării funcţionalităţilor acestora.

 

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

—Rich Clayton, vicepreşedinte 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 şi nesupravegheat. Diferenţa dintre cele două tipuri constă în modul în care fiecare învaţă despre date pentru a face previziuni.

Machine learning supravegheat

Algoritmii de machine learning supravegheat sunt cei mai frecvent utilizaţi. Cu acest model, un expert în date acţionează ca un ghid şi învaţă algoritmul ce concluzii ar trebui să tragă. Aşa cum un copil învaţă 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 şi are o ieşire predefinită.

Exemplele de machine learning supravegheat includ algoritmi precum regresia liniară şi logistică, clasificarea instanţelor şi maşinile cu suport vectorial.

Machine learning nesupravegheat

Machine learning nesupravegheat utilizează o abordare mai independentă, în care un computer învaţă să identifice procese şi 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 ieşire specifică, definită.

Pentru a continua analogia cu sistemul de învăţare din copilărie, machine learning nesupravegheat este similar cu un copil care învaţă să identifice fructele prin observarea culorilor şi modelelor, în loc să memoreze numele cu ajutorul unui profesor. Copilul va căuta asemănări între imagini şi 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 şi independentă a componentelor şi regulile de asociere.

Alegerea unei abordări

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

  • valoarea ciclului de colaborare al clientului
  • detectarea anomaliilor
  • preţuri dinamice
  • întreţinere 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 esenţial pentru companiile de comerţ electronic, dar este, de asemenea, aplicabil în multe alte domenii. În acest model, organizaţiile utilizează algoritmii de machine learning pentru a identifica, a înţelege şi reţine clienţii cei mai valoroşi. Aceste modele de valoare evaluează cantităţi masive de date ale clienţilor, pentru a-i identifica pe cei care cheltuiesc cel mai mult, susţinătorii cei mai loiali ai unui brand sau alte combinaţii de astfel de calităţi.

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 informaţii permit organizaţiilor să-şi concentreze eforturile de marketing pe încurajarea clienţilor cu valoare ridicată, pentru ca aceştia să interacţioneze mai des cu brandul lor. De asemenea, modelele de valoare pentru ciclul de colaborare al clientului ajută organizaţiile să-şi orienteze cheltuielile de achiziţie pentru a atrage noi clienţi, cu un profil similar cu cel al clienţilor cu valoare ridicată existenţi.

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

Obţinerea de noi clienţi este un proces mai costisitor şi care consumă mai mult timp decât păstrarea clienţilor satisfăcuţi şi loiali existenţi. Realizarea unui model pentru clienţii care sunt pe cale să rezilieze ajută organizaţiile să identifice clienţii care sunt susceptibili să renunţe la interacţiunea cu o afacere – şi motivele.

Un model eficient pentru clienţii care sunt pe cale să rezilieze utilizează algoritmi de machine learning pentru a oferi informaţii despre toate aspectele clientului, de la scorurile de risc ale clienţilor individuali la factorii care determină acest lucru, în funcţie de importanţă. Aceste informaţii reprezintă cheia dezvoltării unei strategii de reţinere bazată pe algoritmi.

Obţinerea de informaţii mai aprofundate referitoare la clienţii care sunt pe cale să rezilieze ajută companiile să îşi optimizeze ofertele cu reduceri, campaniile prin e-mail şi alte iniţiative de marketing orientate, păstrând clienţii cu valoare ridicată – continuând să cumpere şi care revin în continuare pentru alte produse.

Obiectiv de afaceri: Produse la preţuri flexibile cu preţuri dinamice

Consumatorii au mai multe opţiuni decât oricând şi pot compara instantaneu preţurile printr-o gamă largă de canale. De asemenea, preţurile dinamice cunoscute şi sub numele de preţuri la cerere, permit afacerilor să ţină pasul cu dinamica accelerată a pieţei. Acestea permit organizaţiilor să evalueze în mod flexibil elementele de preţ pe baza unor factori, inclusiv nivelul de interes al clientului vizat, cererea în momentul cumpărării şi implicarea sau nu a clientului într-o campanie de marketing.

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

Obiectiv de afaceri: Vizaţi clienţii împărţindu-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, comercianţii s-au bazat pe propria lor intuiţie pentru împărţirea pe segmente a clienţilor, separându-i în grupuri pentru campaniile vizate.

Astăzi, machine learning permite experţilor în date să utilizeze algoritmi de grupare în clustere şi de clasificare pentru a grupa clienţii în entităţi, în funcţie de anumite variaţii. Aceste entităţi iau în considerare diferenţele dintre clienţi, în funcţie de mai mulţi factori precum datele demografice, comportamentul de navigare şi afinităţile. 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 creşterea vânzărilor decât campaniile generalizate.

Deoarece volumul de date disponibile pentru companii creşte şi algoritmii devin din ce în ce mai sofisticaţi, capacităţile de personalizare vor creşte, apropiind afacerile de segmentul ideal de clienţi.

Obiectiv de afaceri: Obţineţi puterea de clasificare a imaginilor

Machine learning acceptă o varietate de scenarii de utilizare, dincolo de comerţul cu amănuntul, serviciile financiare şi comerţul electronic. De asemenea, are un potenţial extraordinar pentru aplicaţiile din domeniul ştiinţei, sănătăţii, construcţiilor şi 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. Aceştia permit organizaţiilor să modeleze planuri de construcţie 3D bazate pe modele 2D, să faciliteze marcarea fotografiilor în mediile de socializare, să furnizeze diagnosticele medicale şi multe altele.

Metodele de învăţare aprofundată, cum ar fi reţelele neuronale sunt adesea folosite pentru clasificarea imaginilor, deoarece acestea pot identifica cel mai eficient caracteristicile relevante ale unei imagini, în prezenţa unor complicaţii potenţiale. De exemplu, pot lua în considerare variaţii ale perspectivei, iluminarea, scara sau volumul de informaţii inutile din imagine şi pot compensa aceste probleme, pentru a furniza informaţiile cele mai relevante, de înaltă calitate.

Obiectiv de afaceri: Creaţi o experienţă mai bună a clienţilor cu motoarele de recomandare

Motoarele de recomandare sunt esenţiale pentru clienţii destinaţi vânzărilor de produse adiţionale şi pentru a le oferi acestora o experienţă mai bună.

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

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

Furnizarea unei valori de business palpabile

Machine learning susţine o varietate de scenarii de utilizare esenţiale pentru afacere. Dar cum oferă un avantaj competitiv? Printre calităţile cele mai convingătoare ale machine learning se numără abilitatea de a automatiza, de a accelera timpul până la luarea deciziilor şi până la obţinerea valorii. Acest lucru începe cu obţinerea unei vizibilităţi mai bune a afacerii şi sporirea colaborării.

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

De exemplu, departamentele financiare sunt de regulă încărcate de repetarea unui proces de analiză a variaţiilor – o comparaţie între realitate şi prognoză. Aceasta este o aplicaţie care necesită un grad scăzut de cunoaştere şi care poate beneficia din plin de machine learning.

„Prin încorporarea machine learning, departamentul financiar poate funcţiona mai rapid şi mai inteligent, putând prelua activitatea de unde a rămas maşina”, spune Clayton.

O altă funcţionalitate 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. Organizaţiile pot lua decizii de perspectivă, proactive, în loc să se bazeze pe datele din trecut.

De exemplu, întreţinerea predictivă poate permite companiilor din domeniul producţiei, energiei sau din alte domenii să preia iniţiativa şi să se asigure că operaţiunile lor vor rămâne fiabile şi optimizate. Într-un câmp petrolier cu sute de sonde în funcţiune, modelele de machine learning pot detecta echipamentele care riscă să se defecteze în viitorul apropiat şi pot anunţa din timp echipele de întreţinere. Această abordare nu numai că maximizează productivitatea, ci măreşte performanţa activelor, timpul de funcţionare şi durata de viaţă. De asemenea, poate reduce riscul la locul de muncă, poate diminua răspunderea şi poate îmbunătăţi respectarea reglementărilor.

Beneficiile întreţinerii predictive se extind la controlul şi gestionarea inventarului. Evitarea perioadelor de nefuncţionare neplanificate ale echipamentelor prin implementarea unei întreţineri predictive ajută organizaţiile să estimeze mai exact necesarul de piese de schimb şi reparaţii – reducând semnificativ cheltuielile de capital şi de exploatare.

Machine learning oferă un potenţial extraordinar pentru ca organizaţiile să obţină valoare de afaceri din bogăţia datelor disponibile astăzi. Cu toate acestea, fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obţinerea potenţialului maxim al machine learning.

Pentru a reuşi la un nivel enterprise, machine learning trebuie să facă parte dintr-o platformă cuprinzătoare, care să ajute organizaţiile să-şi simplifice operaţiunile şi să-şi implementeze modele la scară. Soluţia potrivită va permite organizaţiilor să centralizeze întreaga activitatea de ştiinţă a datelor într-o platformă interactivă şi să accelereze utilizarea şi gestionarea instrumentelor open source, a platformelor şi a infrastructurii.

Bibliotecă de învăţare pentru inteligenţa artificială

Ce este inteligenţa artificială?
Aflaţi mai multe despre inteligenţa artificială

Inteligenţa artificială (IA) permite tehnologiei şi maşinilor să proceseze date pentru a învăţa, a evolua şi a executa sarcini umane.

Aflaţi mai multe despre ştiinţa datelor
Aflaţi mai multe despre ştiinţa datelor

Afacerile combină în mod activ statisticile cu conceptele din informatică, cum ar fi machine learning şi inteligenţa artificială, pentru a extrage informaţii din Big Data, a stimula inovaţia şi a transforma procesul de luare a deciziilor.

Ştiri şi opinii
Ştiri şi opinii

Inteligenţa artificială, machine learning şi ştiinţa datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiţi cele mai recente articole pentru a înţelege modul în care domeniul şi colegii dvs. abordează aceste tehnologii.