Ничего не найдено

По Вашему запросу ничего не найдено.

Рекомендуем сделать следующее:

  • Проверьте правильность написания ключевых слов.
  • Используйте синонимы введенных Вами ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
  • Попробуйте воспользоваться одним из популярных поисковых запросов ниже.
  • Начните новый поиск.
Актуальные вопросы

Что такое машинное обучение?

Определение машинного обучения

Определение машинного обучения

Машинное обучение (МО) — это класс методов ИИ, который ориентирован на создание систем, которые обучаются—или совершенствуют производительность—посредством анализа данных. Искусственный интеллект — это широкое понятие, которое относится к системам или машинам, имитирующим человеческое мышление. Понятия «машинное обучение» и «ИИ» часто употребляют в одном контексте, порой как взаимозаменяемые, однако они имеют разное значение. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Машинное обучение сегодня присутствует во всех сферах жизни. Каждый раз, когда мы пользуемся банковскими услугами, делаем покупки в Интернете или общаемся в соцсетях, алгоритмы машинного обучения помогают сделать это взаимодействие удобнее, эффективнее и безопаснее. Машинное обучение и связанные с ним технологии быстро развиваются. Их сегодняшние возможности — это только вершина айсберга.

Типы машинного обучения: два подхода к обучению

В основе машинного обучения лежат алгоритмы. Алгоритмы подразделяются на два основных типа: обучение «с учителем» и без него. Разница заключается в способе изучения данных для последующего прогнозирования.

Машинное обучение «с учителем» Обучение «с учителем» используется чаще всего. В этом случае специалист по изучению данных выступает в качестве наставника, демонстрируя, какие результаты должен получить алгоритм. Как ребенок учится различать фрукты, запоминая рисунки в книге, так алгоритм практикуется на специальным образом маркированных наборах данных с преопределенными результатами.

Для этого типа обучения используются такие алгоритмы, как линейная и логистическая регрессия, мультиклассовая классификация и метод опорных векторов.
Обучение «без учителя» Самостоятельное обучение подразумевает большую независимость: компьютер учится распознавать сложные процессы и алгоритмы без постоянного контроля со стороны человека. Такой тип обучения подразумевает отсутствие маркировки данных и конкретных предопределенных результатов.

Если развивать аналогию с ребенком, неконтролируемое машинное обучение напоминает процесс, когда ребенок сам учится распознавать фрукты, сравнивая цвета и формы, вместо того чтобы запоминать их названия под руководством учителя. Он должен научиться находить сходство между изображениями, упорядочивать их по группам и придумывать обозначения для каждой из них. Для этого типа обучения используются такие алгоритмы, как кластеризация методом k-средних, анализ основных и независимых компонентов и ассоциативные правила.
Выбор подхода Какой подход лучше всего соответствует Вашим потребностям? Ответ зависит от структуры и объема данных и сценария использования. Машинное обучение уже с успехом применяется в самых различных отраслях для самых разных целей и сценариев использования, включая следующие:

  • определение ценности клиента;
  • выявление аномалий;
  • динамическое ценообразование;
  • Предиктивное управление обслуживанием
  • Классификация образов
  • Разработка рекомендаций

Машинное обучение и разработчики

Начиная работать с машинным обучением, разработчики будут опираться на свои знания статистики, вероятностей и расчетов, чтобы успешно создавать модели, обучаемые со временем. У разработчиков, обладающих прекрасными навыками в этих областях, не должно возникнуть проблем в изучении инструментов, которые большинство других разработчиков используют для обучения современных алгоритмов МО. Разработчики также могут решать, будут их алгоритмы контролироваться или нет. Разработчик может принять решение и настроить модель на ранней стадии проекта, а затем оставить модель обучаться практически без своего участия.

Различия между разработчиком и исследователем данных становятся весьма размытыми. Иногда разработчики синтезируют данные из модели машинного обучения, а исследователи данных участвуют в разработке решений для конечного пользователя. Совместная работа этих двух типов специалистов будет очень полезной и ценной для проектов по машинному обучению.

Бизнес-цель машинного обучения: моделирование значения жизненного цикла обслуживания заказчика

Моделирование значения жизненного цикла обслуживания заказчика очень важно не только для компаний, занимающихся продажами через Интернет, но и для предприятий из других отраслей. В этом сценарии применения машинное обучение используется для определения, изучения и удержания наиболее ценных заказчиков. Модели оценки дают возможность пронализировать большие объемы данных о потребителях и определить заказчиков, приносящих наибольший доход, являющихся наиболее активными поклонниками бренда или сочетающих в себе эти две характеристики.

Модели значения цикла обслуживания заказчика особенно эффективны для прогнозирования будущей прибыли, которую отдельный заказчик принесет за определенный период в будущем. Эти сведения помогают концентрировать маркетинговые усилия на потребителях, приносящих наибольшую выгоду, поощряя их чаще взаимодействовать с брендом. Модели значения жизненного цикла обслуживания заказчика также повышают эффективность таргетирования, а значит, привлечения новых платежеспособных заказчиков.

Модель прогнозирования клиентского оттока с помощью машинного обучения

Привлечение новых заказчиков требует больших финансовых и временных затрат, чем поддержание уровня удовлетворенности и лояльности уже существующих. Моделирование помогает определить заказчиков, которые могут уйти, и причины их ухода.

Эффективная модель использует алгоритмы машинного обучения, чтобы оценить и ранжировать все факторы — от показателей риска для отдельных заказчиков до причин оттока. Полученные результаты играют важную роль при разработке стратегии удержания.

Углубленный анализ причин оттока заказчиков полезен при разработке систем скидок, кампаний по электронной почте и других маркетинговых мероприятий по удержанию платежеспособных заказчиков.

Сегодня потребители имеют доступ к беспрецедентно широкому ассортименту товаров и услуг, а специальные средства дают возможность мгновенно сравнивать цены. Динамическое ценообразование или, как его еще называют, ценообразование на основе спроса помогает не отставать от рыночных тенденций. Оно дает возможность устанавливать цены на товары в зависимости от уровня интереса со стороны целевой аудитории, спроса на момент совершения покупки и участия покупателя в маркетинговой кампании.

Такой гибкий подход требует хорошо продуманной стратегии машинного обучения и больших объемов данных о готовности покупателей заплатить установленную цену в зависимости от ситуации. Модели динамического ценообразования не просты в разработке, однако авиакомпании и транспортные службы успешно используют их для повышения прибыли.

Бизнес-цель машинного обучения: таргетирование заказчиков с помощью сегментации

Секрет успешного маркетинга в том, чтобы предложить покупателю наиболее подходящий продукт в наиболее подходящий момент. Еще недавно маркетологам приходилось полагаться на собственную интуицию при распределении заказчиков по сегментам для таргетированного маркетинга.

Сегодня машинное обучение использует алгоритмы кластеризации и классификации, чтобы распределить покупателей на отдельные группы по тем или иным характеристикам, таким как демография, поведение на сайте и предпочтения. Сопоставление эти характеристик с алгоритмами поведения помогает разрабатывать точные специализированные маркетинговые кампании, которые более эффективно способствуют повышению продаж по сравнению с кампаниями общей направленности.

По мере накопления данных и усложнения алгоритмов растет эффективность персонализации, что помогает компании с почти абсолютной точностью определять свой идеальный сегмент покупателей.

Бизнес-цель машинного обучения: возможности классификации образов

Помимо розничной торговли, финансовых услуг и интернет-продаж, машинное обучение может использоваться в самых различных сценариях. Оно весьма эффективно применяется в научной, энергетической и строительной отраслях, а также в здравоохранении. К примеру, алгоритмы машинного обучения можно использовать в изображений образов для присвоения меток из предопределенного набора категорий образам входящих данных. Это дает возможность создавать трехмерные строительные планы на основе двухмерных чертежей, упрощать присвоение тегов фотографиям в соцсетях, дополнять постановку диагнозов и т. д.

Методы глубокого изучения, такие как нейросети, часто используются для классификации изображенй. Они хорошо определяют наиболее важные характеристики изображения даже при наличии вторичных факторов. Например, нейросети различают ракурс, уровень освещения, масштаб или помехи и могут корректировать характеристики изображения, чтобы обеспечивать максимально качественный результат.

Разработка рекомендаций

Системы рекомендаций играют большую роль в перекрестных и сопутствующих продажах, а также в обеспечении качественного взаимодействия с заказчиком.

Netflix оценивает выгоду от своей системы рекомендаций в 1 млрд долларов в год, а по заявлениям Amazon, система рекомендаций дает возможность ежегодно увеличивать прибыль на 20–35 %.

Системы рекомендаций используют алгоритмы машинного обучения, чтобы обработать большие объемы данных и определить, понравится ли потребителю тот или иной товар или содержание. Затем система предлагает потенциальный вариант потребителю. Это дает возможность предоставлять более персонализированное и ожидаемое обслуживание, улучшает число привлеченных заказчиков и сокращает отток.

Варианты использования машинного обучения

Машинное обучение используется в самых разных бизнес-сценариях. Но за счет чего оно обеспечивает конкурентные преимущества? Одной из наиболее ценных возможностей машинного обучения является ускоренное принятие решений и сокращение сроков окупаемости за счет автоматизации. Это становится возможным благодаря повышению прозрачности бизнеса и улучшению качества взаимодействия.

«Обычно вся проблема кроется в отсутствии сотрудничества», — говорит Рич Клейтон (Rich Clayton), вице-президент по стратегии продукции Oracle Analytics. «Добавление машинного обучения в Oracle Analytics Cloud помогает лучше организовать работу, создавая, обучая и внедряя модели данных. Это инструмент для сотрудничества, ценность которого состоит в том, что он ускоряет процессы и помогает отдельным бизнес-подразделениям работать вместе и создавать более качественные модели».

Например, финансовым отделам приходится регулярно выполнять анализ отклонений между прогнозируемыми и фактическими показателями. Эта задача не требует высоких интеллектуальных способностей и может быть поручена ИИ.

«За счет внедрения машинного обучения сотрудники финансового отдела могут работать быстрее и эффективнее, так как компьютер берет на себя рутинные обязанности», — поясняет Клейтон.

Широкие возможности прогнозирования

Одной из наиболее ценных возможностей машинного обучения является прогнозирование. Раньше решения в бизнесе принимались исходя из результатов за прошлые периоды. Сегодня машинное обучение использует сложные аналитические инструменты для прогнозирования. Вместо того, чтобы полагаться на устаревшие данные, компании могут принимать решения в упреждающем формате.

Например, благодаря своевременному ТО производственные, энергетические и другие промышленные компании могут перехватывать инициативу и обеспечивать оптимизацию и надежность рабочих процессов. В нефтяной промышленности машинное обучение может определить, какие из сотен буровых вышек вот-вот выйдут из строя, и заранее уведомить сотрудников ремонтной службы. Такой подход не только способствует повышению производительности, но и продлевает операционные сроки и снижает уровень износа оборудования. Также это помогает снизить риск возникновения несчастных случаев, уберечь владельцев от претензий и повысить показатели соответствия нормативам.

Преимущества предиктивного обслуживания распространяются в том числе на управление товарными запасами и организацию труда. Внедрение прогнозного ТО дает возможность избегать незапланированных простоев, точнее прогнозировать потребность в закупке запчастей и проведении ремонтных работ и сокращать капиталовложения и операционные расходы.

Потенциал машинного обучения

Машинное обучение помогает извлекать добавочную стоимость из огромных объемов данных, доступных сегодня компаниям. Однако неэффективные процессы могут помешать компании реализовать его полный потенциал.

Чтобы машинное обучение приносило пользу компании, необходима комплексная платформа, которая упростит выполнение операций и развертывание масштабных моделей. Правильно подобранное решение помогает организациям объединять все процессы по data science на единой платформе и ускорять применение инструментов, сред и инфраструктур на основе открытого кода.