Преимущества машинного обучения для бизнеса

Машинное обучение для бизнеса

Потенциал машинного обучения (от англ. Machine Learning, далее — ML) по тому, какие огромные преимущества и новые возможности для мобильных и веб-приложений он принесет, просто поразителен. Сегодня все больше компаний и разработчиков приложений предпочитают встраивать машинное обучение в свои продукты в такой степени, что эта когда-то авангардная технология в настоящее время становится все более популярной.

Сегодня машинное обучение используется в приложениях практически во всех секторах – от электронной коммерции до финансов, от здравоохранения до образования, от кибербезопасности до благотворительности. Самое замечательное в ML – то, что эта технология дает приложениям возможность учиться, адаптироваться и совершенствоваться с течением времени. Это достигается путем обработки огромных объемов данных, выявления тенденций и моделей в них (большинство из которых не было бы очевидно для человека), затем принятия решений и мер для достижения конкретных целей.

Конечно, есть много хорошего в реализации решений машинного обучения в вашем продукте. Однако, как и все технологии, ML не совсем совершенен, и существуют определенные сценарии, в которых решения для машинного обучения не нужны или не подходят.

Когда продукт выиграет от машинного обучения?

Ваше приложение будет задумано и предназначено для решения проблемы (или множества проблем) для пользователей. По своей сути машинное обучение также связано с решением определенных типов задач. Таким образом, ML будет полезен для определенных типов приложений.
1. Выявление тенденций и моделей.
Машинное обучение чрезвычайно хорошо подходит для быстрой обработки и анализа больших объемов данных, а также для выявления закономерностей и тенденций в течение очень короткого периода времени. ML предоставляет инструменты и алгоритм обучения для выявления всех возможных взаимосвязей.

Есть много случаев, когда это приносит огромную пользу. Например, на сайтах и в приложениях электронной коммерции машинное обучение можно использовать для предоставления пользователям соответствующих рекомендаций и рекламных предложений в режиме реального времени на основе того, что они искали или покупали.

Социальные сети, приложения и сайты также могут извлечь выгоду из машинного обучения, рекомендовав соответствующий контент отдельным пользователям. В сфере здравоохранения ML можно использовать для прогнозирования случаев госпитализации, которых можно избежать.

Проще говоря, если есть данные для анализа, технология ML может извлечь из них урок, и многие компании могут дифференцировать себя от своих конкурентов, извлекая знания из данных с помощью машинного обучения и применяя полученные знания ценными способами.

2. Постоянное улучшение.
Технология машинного обучения, как правило, совершенствуется с течением времени, так как обрабатывается все больше данных и обнаруживаются новые шаблоны. По сути, программа приобретает «опыт» по мере ее использования, что может привести к принятию более правильных решений или предсказаний.

Например, в области финансов алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования будущих тенденций и сбоев. Машинное обучение также может быть использовано для анализа всех видов информации о заемщиках для определения кредитных рейтингов. Благодаря тщательному анализу данных о предыдущих транзакциях, истории заимствований, прошлых долгах и даже таких вещах, как активность в социальных сетях, машинное обучение может определять уровень риска, который может возникнуть при кредитовании определенных лиц.

Другим примером может быть случай оптимизации портфеля – анализируя рыночные модели, машинное обучение может посылать на смартфон пользователя рекомендации о том, что покупать и что продавать. Во всех случаях, при условии наличия качественных и объективных данных, эти прогнозы и рекомендации со временем станут более точными и эффективными.

3. Адаптация, фильтрация и безопасность.
Машинное обучение позволяет приложениям адаптироваться к новым ситуациям без вмешательства человека. Например, многие антивирусные программы используют технологию машинного обучения для реализации фильтров и других защитных мер в ответ на выявленные новые угрозы и тенденции.
Другие варианты использования включают в себя выявление подозрительных действий в приложении или обнаружение спама на форуме. Машинное обучение также можно использовать для обнаружения мошеннических транзакций по кредитным картам, что, безусловно, чрезвычайно полезно для всех типов мобильных и веб-приложений, в которых необходимо обрабатывать транзакции.

Хотя существует множество ситуаций, когда внедрение машинного обучения в приложение будет полезным, это не всегда уместно или необходимо, и есть несколько дополнительных факторов – таких, как доступное время, деньги и ресурсы – которые владельцы бизнеса должны принимать во внимание.
Машинное обучение нуждается в данных для того, чтобы успешно функционировать. Более того, для обучения нужны качественные данные. Таким образом, для начала вам понадобится большой обучающий набор данных, чтобы программа ML могла начать получать результаты, которые вы хотите получить.
Если в данных есть какие-либо ошибки, которые могут происходить время от времени, все события, следующие за ошибкой, могут быть ошибочными.

Например, если некорректный набор данных введен в программу машинного обучения электронной коммерции, вы можете оказаться в ситуации, когда система рекомендует продукты, которые никоим образом ни связаны, ни похожи или не имеют отношения к истории просмотра или покупки пользователя. Другой риск заключается в том, что поскольку вы используете программу машинного обучения для запуска проекта, ошибки не всегда могут быть обнаружены сразу. Когда проблема в конечном итоге идентифицируется, может потребоваться огромное количество времени и усилий, чтобы найти корень проблемы и исправить ее. 

Поделиться ссылкой:

0 0 vote
Article Rating
guest
0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x