Машинное обучение — это один из ключевых элементов искусственного интеллекта, который может привести к увеличению производительности, сокращению затрат и повышению качества продуктов или услуг. В этой статье мы рассмотрим, как использовать машинное обучение в бизнесе и каким образом это может повысить эффективность вашей компании.
- Анализ данных и прогнозирование. Одним из основных преимуществ машинного обучения является возможность обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию. С помощью алгоритмов машинного обучения можно анализировать данные, которые собираются в реальном времени, и прогнозировать будущие тенденции. Например, машинное обучение может быть использовано для прогнозирования продаж, оптимизации цен и принятия бизнес-решений.
- Автоматизация процессов. Машинное обучение может существенно ускорить и упростить процессы в компании, что сократит затраты на персонал и повысит эффективность работы. Например, можно использовать машинное обучение для автоматизации процесса классификации и сортировки товаров на складах.
- Улучшение качества продуктов и услуг. Машинное обучение может быть использовано для улучшения качества продуктов или услуг. Например, машинное обучение может быть использовано для определения потребностей клиентов и создания персонализированных предложений. Кроме того, машинное обучение может быть использовано для определения причин возникновения проблем и ошибок и для их устранения.
- Повышение безопасности. Машинное обучение может быть использовано для обнаружения и предотвращения кибератак и других видов мошенничества. Например, алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать необычную активность на счетах пользователей и предотвращать несанкционированный доступ.
Если вы планируете использовать машинное обучение в своем бизнесе, следует обратить внимание на следующие моменты:
Машинное обучение в бизнесе и производстве: главные тренды
- Разработка и обучение модели. Этот этап требует наличия квалифицированных специалистов в области машинного обучения. Если вы не имеете таких специалистов в своей компании, то можно обратиться к сторонним поставщикам услуг.
- Сбор данных. Для обучения модели необходимо собрать большое количество данных, которые должны быть представлены в удобном формате.
- Интеграция с бизнес-процессами. Для того чтобы модель машинного обучения действительно повысила эффективность бизнеса, ее необходимо интегрировать в бизнес-процессы. Для этого необходимо разработать соответствующий программный интерфейс.
- Регулярное обновление модели. Чтобы модель машинного обучения продолжала давать актуальные результаты, ее необходимо регулярно обновлять и дообучать на новых данных.
В заключение, использование машинного обучения в бизнесе может привести к существенному повышению эффективности компании. Однако, внедрение машинного обучения требует серьезных инвестиций в разработку и поддержку системы. Поэтому перед в введением машинного обучения в бизнес необходимо провести анализ рисков и выгод, а также убедиться в том, что у компании есть достаточно данных для обучения модели.
Машинное обучение в БИЗНЕСЕ! Применяем кластеризацию для магазина [Машинное обучение в Python]
Машинное обучение — это мощный инструмент, который может помочь компаниям улучшить свою эффективность и повысить качество продуктов или услуг. Однако, перед тем как внедрять машинное обучение в бизнес, необходимо тщательно проанализировать все возможные риски и выгоды.
Больше уникальных статей вы можете найти тут
Источник: dzen.ru
Машинное обучение как бизнес
Когда мы решаем обратиться к искусственному интеллекту, рассуждения должны быть максимально четкими и обоснованными. Чтобы между людьми и умными технологиями возникло благое партнерство, помните о пяти базовых принципах.
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ) заставляет смотреть на мир под определенным углом, но восприятие и реальность расходятся: каждый считает, что все остальные уже используют его, однако лишь малая часть имеет реальный опыт взаимодействия с «умной машиной». Более того, с уверенностью можно сказать, что практически никто не использует его достаточно хорошо.
Это уже третий цикл в долгой истории искусственного интеллекта — первая конференция по ИИ состоялась ровно 60 лет назад — но дисциплина, которая сейчас именуется как машинное обучение (или ML), еще очень юна, тем более если речь заходит о ее реализации. И хотя многие из нас сталкиваются с машинным обучением всякий раз, когда используют помощников вроде T9, Siri или Google, подавляющему числу компаний лишь предстоит узнать о своей роли во всеобщем процессе технологизации.
На основании решений крупного и малого бизнеса, который использует машинное обучение в своих целях, мы составили пять ключевых советов, которые необходимо учесть, прежде чем обратиться к машинному обучению.
1. Тщательно изучите потребности
Гораздо важнее задачи, которые вы решаете, а не сам факт применения машинного обучения. ML не так далеко ушло от «общего искусственного интеллекта» — оно остается специализированным инструментом, а вовсе не панацеей.
Например, Deep Knowledge Ventures, венчурная фирма из Гонконга, ввела алгоритм машинного обучения VITAL еще в 2014 году, чтобы анализировать рыночные данные на предмет инвестиционных возможностей.
Для глобальных сервисов, экспериментирующих в этом пространстве, машинное обучение позволяет глубже и быстрее анализировать документы. Энергетические компании, в свою очередь, хотят эффективней использовать данные о производстве и транспортировке, чтобы принимать более взвешенные решения о подборе штата, тогда как один военный подрядчик внедряет «мудрый» анализ клиентов в конфликтных зонах для поиска новых заказов.
Несмотря на то, что существуют расхожие опасения по поводу ИИ, который должен создать острую нехватку рабочих мест, подавляющее большинство компаний, по крайней мере, на данном этапе, экспериментируют с машинным обучением, чтобы дополнить, а не заменить человека.
Поэтому важно определить, какие процессы и решения для вас выгоднее: более контекстная осведомленность, т. е. поиск новых партнеров, или более эффективное понимание собственных данных, т. е. оптимизация внутренних ресурсов компании? Чем точнее вы ответите на этот вопрос, тем проще будет превратить экспериментальные исследования в практический опыт.
2. Разберитесь со своими данными
Машинное обучение зиждется на данных, больших и малых. Если ваша модель предполагает глубокий или более оперативный анализ собственных данных, то, скорее всего, сначала вам следует разобраться с этими данными.
Это означает не только внедрение новых баз данных и повышение их «гигиены», но и новые материалы, новые технологические процессы, новые информационные онтологии и все остальное. Вот что нуждается во внимании, прежде чем вы начнете строить систему, которая будет прогнозировать те или иные исходы при принятии решений.
Не забудьте также уделить пристальное внимание стратегии кибербезопасности, если данные теперь появляются из новых источников.
Источник: intersvyaz.media
Монетизация машинного обучения: как превратить данные в деньги
Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих отраслей в IT. Каждый год эта сфера растёт на 44 %. И, по аналитике экспертов-прогнозистов, до 2024 года размер рынка будет составлять уже свыше 30 млрд. долларов — это в 25 раз больше, чем было в 2017 году. Многие компании уже понимают ценность машинного обучения для собственного бизнеса. И цель здесь прагматичная — деньги. ML-специалисты помогают компаниям увеличивать свой доход.
Но если инженер машинного обучения может приносить профит компаниям, то он может и создать собственный успешный проект. В этом материале мы расскажем, в каких отраслях и как именно он сможет монетизировать свои навыки. Итак, поехали!
Персонализация маркетинга
Любая крупная компания, которая занимается онлайн-торговлей, собирает огромное количество информации о своих клиентах (увы). Предпочтения, характер и история заказов каждого собираются с CMS и часто лежат мёртвым грузом, занимая место на сервере.
Инженер по машинному обучению способен настроить систему персонификации маркетинга, чтобы каждый посетитель сразу видел в интернет-магазине товары и рубрики, которые его заинтересуют.
За примерами не нужно далеко ходить. В Facebook зарегистрировано свыше 1,6 млрд. человек — в соцсети есть данные об именах, геолокациях, работе, хобби, семейном положении, наличии детей и прочее, прочее.
Вместе с тем в Фейсбуке свыше 60 млн. бизнес-страниц, которые запускают рекламные кампании. Нейросеть соцсети каждый день обрабатывает свыше 60 млрд. интеракций пользователей с друг с другом и больше миллиарда — с рекламой и товарами, чтобы подбирать более актуальные предложения.
Даже несмотря на некоторые проблемы с сохранностью данных, система машинного обучения Facebook для персонификации рекламных кампаний остаётся одной из самых мощных в мире.
Но для грамотного анализа совсем не обязательно обрабатывать такое огромное количество информации. К примеру, в интернет-магазине Amazon персонализация работает так. В рекомендуемом покупателю будут попадаться товары из рубрик, которые он просматривает и покупает чаще всего. Если человек покупает книги, то в рекомендуемом будут книги:
Довольно простая придумка, но она позволила увеличить продажи в целевых категориях, которыми интересуются посетители, на 15 %.
Работает это не только для онлайн-магазинов, но для любых компаний, даже для небольших и довольно узкопрофильных. Многие данные можно узнать, просто попросив покупателя авторизоваться через социальную сеть. Но что ещё интереснее, для персонализации маркетинга даже не всегда нужны личные данные пользователей.
Вот, к примеру, как сделал интернет-магазин Very. Для персонализации маркетинга он использует только имя пользователя. Но при этом учитывает погоду за окном и геолокацию пользователя. В результате при попадании на сайт человек получает максимально личностное предложение.
Это работает не только на продажи, но и на повышение лояльности клиентов. И интеграция с любым погодным сервисом — одна из самых простых, но эффективных идей для машинного обучения.
Для создания системы анализа, как у Facebook, нужны огромный отдел ML и колоссальные производственные мощности. Реализовать идею, как у Amazon, тоже сложно, но систему, как у Very, может запустить даже middle-спец в одиночку. Все зависит от творческого подхода и грамотной реализации.
Анализ рынка и поиск новых направлений
Сразу после появления нейронных сетей их пытались использовать для анализа фондовых рынков. Успехи были довольно слабыми, потому что на фондовые биржи влияют сотни и тысячи параметров, а очень часто даже случайные события.
Но чем уже сфера анализа, тем лучшие результаты показывает машинное обучение. Причём для небольших компаний она работает даже лучше, чем для крупных концернов — спрогнозировать поведение рынка получается точнее.
К примеру, небольшой кейс компании, которая занимается продажей кухонных блендеров в США. Путём машинного анализа специалисты нашли 34 категории товаров, которые клиенты охотно приобретали вместе с блендерами, тем самым увеличивая средний чек покупки в среднем на 15–25 %. Такой кейс можно повторить на фрилансе для разных интернет-магазинов, число которых в пандемию только выросло.
Улучшение опыта покупателя
Каждый из клиентов интернет-магазина ищет что-то своё. И у каждого из них — индивидуальный путь от интереса до покупки. Грамотно проанализировать их могут только алгоритмы машинного обучения. Ведь даже полноценный путь одного покупателя вручную построить крайне сложно, а что, если их десятки тысяч?
Очень крутой кейс на эту тему есть у Spotify, известного музыкального сервиса. В 2017 году компания приобрела два проекта по машинному обучению и стала тестировать их наработки в создании подборок музыки для пользователей.
Сервис анализировал музыку, которую сохраняют пользователи в собственные подборки, и предлагал рекомендации, основанные на этих предпочтениях. 30 песен каждую неделю. И оказалось, что сервис выдаёт рекомендации, которые лайкают абсолютное большинство слушателей.
Дата-инженеры создали довольно сложную модель анализа контекста и стилей песен и сопоставления их с предпочтениями каждого слушателя.
Она выглядит следующим образом:
И этот шаг стал просто двойным выигрышем для компании. Лояльность слушателей ещё больше увеличилась, сервис привлёк большое количество новых пользователей. При этом значительно увеличилось количество прослушиваний песен малоизвестных музыкальных групп и исполнителей без лейблов, что очень сильно мотивирует музыкантов загружать свою музыку на Spotify. Так один алгоритм, созданный специалистами по машинному обучению, решил сразу две задачи.
Да, чтобы довести его до ума, потребовались месяцы работы двух команд по машинному обучению, но дивидендов от него сервис получил гораздо больше.
Но есть и более простые примеры — обычные чат-боты или голосовые помощники на основе машинного обучения. Bank of America — это одна из первых крупных финансовых организаций, которая запустила бота, чтобы разгрузить собственный колл-центр.
В результате уже в первые 3 месяца бот Эрика успешно обработал миллион заявок от пользователей. Сегодня бот стал полноценным финансовым помощником и на данный момент обработал уже 100 миллионов запросов, тем самым сэкономив компании более 8 миллионов человеко-часов. А это десятки миллионов долларов в денежном эквиваленте.
Открытые платформы аналитики и статистики
Большие данные сегодня называют «новой нефтью». Информации сегодня настолько много, что даже в открытых источниках можно найти невообразимое количество. Даже на основе публичных данных Интернета вещей или социальных медиа можно делать качественные анализы и прогнозы.
При этом структурированные данные и статистика пользуются большим спросом у компаний, которые занимаются торговлей товарами и услугами. Особенно у представителей малого и среднего бизнеса, которым бюджет не позволяет нанять собственных специалистов по анализу данных, но которые понимают ценность аналитики для своего бизнеса.
Самым крупным открытым порталом структурированных данных в мире можно считать сайт Statista. На нём есть свыше 60 000 пулов данных, уже готовых для применения в статистике и аналитике.
Переплюнуть Статисту вряд ли удастся, но никто не мешает создавать обработанные пулы информации в более узконаправленных сферах. Особенно активно такие данные используют маркетологи.
Защита от мошенничества
В 2020 и 2021 годах произошёл просто бум популярности антифрод-инструментов, основанных на базе машинного обучения и нейросетей. Особенно это актуально для банков и крупных финансовых организаций, которые работают с большими активами.
К примеру, в 2020 году Сбербанк отчитался, что антифрод-система на базе машинного обучения способна предотвращать практически все попытки мошенничества и кражи средств в системе быстрых платежей. А это почти за год сохранило клиентам банка свыше 38 млрд. рублей.
Алгоритмы антифрод-систем непрерывно анализируют действия пользователей и выискивают подозрительные паттерны и совпадения, которые выбиваются из общей практики. И при обнаружении подобных подозрительных совпадений автоматически блокируют транзакции и сообщают об этом операторам.
Модели машинного обучения, которые выискивают мошеннические схемы, очень сложны, но они экономят просто кучу денег крупным компаниям. Поэтому спрос на них стабильно повышается. Если в 2019 году машинное обучение против мошенников использовали только 13 % крупных компаний в мире, то в 2021 году — уже 40 %.
Компания Feedzai отчитывается, что в 2020 году в разы выросли попытки фрода в сферах финтех и е-коммерс. Попытки похищения данных платежных карт увеличились на 650 %, а взлома онлайн-банкинга — на 250 %. Но при этом грамотная антифрод-система на базе машинного обучения способна в точности определять до 95 % случаев мошенничества и ложных отклонений оплаты и при этом сократить общие затраты на противодействие подобным схемам на 75 %.
Машинное обучение растёт такими огромными темпами в наши дни, потому что оно помогает зарабатывать деньги как компаниям, так и самим специалистам по ML. Компании активно нанимают спецов, а иногда покупают целые стартапы в области ML — тогда они входят в состав крупных компаний в качестве отдельных подразделений. Сейчас, пока рынок ещё не перегрет и компании более склонны уступать в переговорах о зарплате — самое время влиться в эту среду и стать специалистом по машинному обучению, используя кейсы представленные выше в качестве своих пилотных проектов, которые покажут уровень ваших навыков.
По ML у нас есть две программы — для тех кто только постигает Machine Learning и расширенная Machine Learning и Deep Learning, для тех кто хочет уйти в это направление всерьез и надолго. По ссылкам можно ознакомиться с программами, сравнить их с другими и сделать оптимальный для себя выбор.
Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:
- Профессия Data Scientist
- Профессия Data Analyst
- Курс по Data Engineering
ПРОФЕССИИ
- Профессия Fullstack-разработчик на Python
- Профессия Java-разработчик
- Профессия QA-инженер на JAVA
- Профессия Frontend-разработчик
- Профессия Этичный хакер
- Профессия C++ разработчик
- Профессия Разработчик игр на Unity
- Профессия Веб-разработчик
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля
КУРСЫ
- Курс «Математика для Data Science»
- Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
- Курс «Python для веб-разработки»
- Курс «Алгоритмы и структуры данных»
- Курс по аналитике данных
- Курс по DevOps
Источник: habr.com
