Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет программным приложениям более точно предсказывать результаты без явного программирования. Впервые она была определена в 1950-х годах пионером ИИ Артуром Самуэлем как «область исследований, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования».
Существует четыре основных подхода:
- контролируемое обучение;
- неконтролируемое обучение;
- обучение с подкреплением;
- глубокое обучение.
Контролируемое машинное обучение использует наборы меченых данных для обучения алгоритмов классификации данных или точного предсказания результатов, в то время как неконтролируемое обучение не требует никаких меток на входных данных. Машинное обучение с подкреплением использует метод проб и ошибок для обучения на основе опыта. Глубокое обучение предполагает использование нейронных сетей, которые могут быть обучены на больших объемах данных.
Открытая лекция: Методы машинного обучения: сущность и значение для бизнеса
Машинное обучение находит широкое применение — от прогнозирования поведения покупателей до создания операционной системы для самоуправляемых автомобилей, что делает его важным компонентом растущей области науки о данных.
«В современном мире бизнесу нужно адаптироваться и использовать эти системы. Именно в этом скрыт риск для консервативных предпринимателей, которые могут упустить новые возможности и от отстать от конкурентов, которые будут более инновационными. Основной плюс технологии даже не в уменьшении затрат, а в увеличении эффективности: быстрой скорости реакции, организации персонального подхода, лучшей координации подразделений, автоматического принятия мер и так далее» — отмечает директор по развитию ИТ-компании «Формат Кода» Александр Жуков.
Модели машинного научения в бизнесе
Чтобы начать использовать модели машинного обучения для бизнес-приложений, компании должны сначала спросить себя, подходящее ли сейчас время для внедрения ML, а затем упростить задачу, выбрав подходящий алгоритм, такой как регрессия или классификация, кластеризация, глубокое обучение или обучение с подкреплением. Кроме того, они должны учитывать такие факторы, как экономическая эффективность решений и потенциальные риски, связанные с внедрением ML в свою деятельность, прежде чем принимать какие-либо решения о его внедрении.
Предприятия могут использовать различные модели машинного обучения для решения сложных проблем и улучшения деятельности:
- Регрессионные модели предсказывают непрерывные выходные переменные на основе входных переменных.
- Модели классификации предсказывают категориальные переменные на основе входных данных.
- Модели кластеризации группируют похожие точки данных вместе.
- Модели рекомендаций предлагают продукты или услуги на основе моделей поведения в прошлом.
- Модели временных рядов анализируют тенденции в данных, зависящих от времени.
- Нейронные сети созданы по примеру устройства человеческого мозга и эффективно решают такие сложные задачи, как распознавание изображений, обработка речи и автономное вождение.
Как машинное обучение изменило бизнес?
Данная технология преобразует бизнес различными способами, от оптимизации рабочих процессов и агрегирования бизнес-данных до предоставления информации о взаимоотношениях с клиентами и помощи в управлении цепочками поставок. Машинное обучение также можно использовать в маркетинговых целях, например, для персонализации рекламы или создания автоматизированных ответов на электронные письма. Кроме того, приложения машинного обучения используются компаниями для снижения расхода топлива при перевозках и улучшения управления запасами.
Машинное обучение в бизнесе и производстве: главные тренды
Машинное обучение изменило методы работы предприятий, позволив им использовать данные для получения информации, автоматизации процессов и принятия лучших решений. Вот некоторые способы, с помощью которых машинное обучение преобразует бизнес:
- Улучшение качества обслуживания клиентов: Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа данных и поведения клиентов, чтобы составить персонализированные рекомендации по продуктам, предсказать отток клиентов и выявить новые возможности для перекрестных продаж.
- Повышение операционной эффективности: Машинное обучение позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных и обработка документов, освобождая сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах. Оно также может оптимизировать цепочки поставок, производственные процессы и управление запасами.
- Предиктивное обслуживание: Машинное обучение может использоваться для анализа данных датчиков и прогнозирования вероятности выхода оборудования из строя, что позволяет планировать техническое обслуживание с упреждением, сокращая время простоя и расходы.
- Обнаружение мошенничества: Машинное обучение может использоваться для анализа закономерностей в финансовых операциях и выявления потенциального мошенничества или отмывания денег.
- Улучшенное управление рисками: Машинное обучение может использоваться для анализа данных из различных источников с целью выявления потенциальных рисков и прогнозирования будущих результатов, например, уровня неплатежей и кредитного риска.
- Персонализированный маркетинг: Машинное обучение может помочь компаниям нацелить конкретные сегменты клиентов на релевантные и персонализированные маркетинговые сообщения, что приведет к повышению вовлеченности и конверсии клиентов.
Используя данные и алгоритмы машинного обучения, компании могут получить глубокие знания, автоматизировать процессы и улучшить качество обслуживания клиентов, что ведет к увеличению доходов и росту. С быстрым развитием технологий влияние машинного обучения на бизнес будет только расти, что приведет к новым и инновационным решениям сложных проблем.
«Следует учитывать, что модели машинного обучения могут содержать ошибки и дискриминационные аспекты, если данные, на которых они основаны, содержат несправедливые предубеждения. Кроме того, модели машинного обучения не всегда могут учитывать контекстуальные факторы, которые могут повлиять на принятие решения » — обращает внимание на слабые стороны технологии Дмитрий Резников, технический директор компании, работающей в сфере анализа больших данных и машинного обучения.
Источник: www.computerra.ru
Как внедрить технологии машинного обучения у себя в бизнесе
Согласно Gartner, машинное обучение на пике популярности. Занимаясь разработками и внедрениями решений в области анализа данных и машинном обучении, наша команда DATA4 накопила опыт по ключевым этапам и подводным камням, которым я и поделюсь в статье.
Рассмотрим этапы внедрения:
1. Постановка задачи
Любая технология должна решать конкретные задачи бизнеса. Чтобы описать все применения машинного обучения потребуется отдельная статья, но можно выделить несколько основных областей. Это предиктивная аналитика (скоринг, отток, определение лучшего предложения, сопутствующих товаров и т.д.), анализ текста (отзывы в интернете, модерация контента, темы обращений и т.д.), речевая аналитика и видеоаналитика.
Для успешного внедрения необходимо определить какие бизнес KPI мы улучшаем, как и по какой метрике измеряем результат.
2. Сбор, хранение и предобработка данных
Когда задача поставлена, необходимо создать обучающую выборку (к сожалению, большинство бизнес-задач решаются путём «обучения с учителем»). По нашему опыту, формирование выборки самый длительный этап. Для его сокращения в компании должна быть налажена культуру работы с данными.
Помимо сбора данных, необходимо их очистить и определить особенности, влияющие на итоговый результат.
3. Обучение алгоритма
Разработка алгоритмической части самый интересный, но и самый быстрый этап. На него обычно уходит от нескольких часов до нескольких недель работы.
4. Разработка высокоуровневой обвязки
Решение, должно быть понятно не только специалисту в анализе данных, но и программисту или администратору, который будет внедрять это решение. А если это высоконагруженное решение, или решение с повышенными требованиями к безопасности, возможно, придётся переписать его с Python на другой язык.
5. Интеграция
Как правило, занимает много времени из-за необходимости дополнительных коммуникаций и согласований. Этот этап лучше выполнять внутренними силами команды заказчика.
6. Сбор обратной связи, корректировка модели
Мир постоянно меняется, не все особенности можно учесть в начале разработки. Сбор обратной связи помогает своевременно переобучать модели. В идеале на этом этапе цикл запускается заново, но уже с меньшими временными затратами.
Особенности решений на базе машинного обучения:
- Машинное обучение основывается на статистике, и когда алгоритм даёт неправильный прогноз – это нормально. Лучше сразу объяснить бизнес-заказчику, по каким метрикам оценивается качество, что эти метрики значат (далеко не все знают, что такое F мера и Roc-Auc), и что руками задать 3 примера и посмотреть результат, это интересно, но не статистически значимо.
- Плохо прогнозируемый результат. Не всегда в данных содержится полезный сигнал, и невозможно заранее точно прогнозировать результат. Мы, обычно берём данные, строим простые модели, и уже исходя из них говорим какого результата возможно достичь. Данная проблема не распространяется на некоторые классические задачи (распознавание лиц, речи и т.д.).
- Машинное обучение, это технология «последней мили», а не серебряная пуля от всех проблем. Если у заказчика продавцы не берут телефон и не перезванивают клиентам, то смысла от внедрения речевой аналитики будет крайне мало.
- Основное время уходит на интеграцию, и сбор и обработку данных, а не на обучение алгоритма (за редким исключением).
Варианты работы со сторонними разработчиками:
- Оплата по часам. Подходит только для быстрого прототипирования и MVP. Но не подходит для решений, требующих дальнейшей поддержки.
- Контрактная разработка. Интеллектуальная собственность переходит заказчику, возможна поддержка, но необходимо тщательно прописывать ТЗ.
- Оплата от доказанной эффективности. Из личного опыта работы в DATA4, слишком сложный с точки зрения согласований кейс, который практически не применяется на практике.
Технологии машинного обучения повышают эффективность бизнеса, но надо помнить, для того, чтобы сделать законченное решение недостаточно только обучить алгоритм, а необходимо подготовить данные и интегрировать решение с внутренними системами. И быть готовым, что результат будет зависеть от качества обучающей выборки.
- Машинное обучение
- внедрение ML
- разработка
- Управление проектами
- Развитие стартапа
- Читальный зал
- Бизнес-модели
- Искусственный интеллект
Источник: habr.com
Методы машинного обучения в бизнесе
Американская торговая сеть Target обнаружила, что с помощью машинного обучения можно предсказать не только поведение покупателей, но и перемены в его жизни, например, беременность. Алгоритмы Target работают так точно, что с помощью данных о покупках могут определить точный триместр беременности женщины, которая их совершала. Из-за этой технологии даже был скандал: с помощью настойчивой рекламы Target отец узнал о беременности его несовершеннолетней дочери. В итоге торговой сети пришлось слегка поменять свои методы — теперь она показывает менее конкретную рекламу.
Большинство компаний проводят промоакции, приуроченные к праздникам или смене сезонов. В июле действуют скидки на лопаты для чистки снега, а в июне на крем от загара. Но жизнь покупателей тоже может меняться, словно погода. Например, не стоит предлагать человеку приобрести автомобиль, если он недавно уже купил машину. Лучше показать ему рекламу автострахования.
Машинное обучение способно отслеживать эти перемены в жизни покупателя и выдавать подходящие рекомендации в нужное время.
Twitter: отображение идеальной картинки
Всякий раз, когда пользователь выкладывает фотографию в Twitter, он хочет, чтобы другие ее увидели. Но если 90% превью показывает пол или стену, никто не будет на нее кликать. Twitter решила эту проблему с помощью нейросетей, которые создают миниатюру изображения так, чтобы в центре оказался его самый важный и интересный элемент.
Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.
Справа новый вариант создания миниатюры. Фото: The Verge
Попробуйте эту технологию сами, когда захотите провести маркетинговую кампанию вашего бренда.
Apple: создание идеальной совместимости
Любой человек, у которого есть несколько продуктов Apple, знает, как хорошо эти устройства взаимодействуют друг с другом. Теперь же техногигант хочет использовать машинное обучение, чтобы создать еще более безупречный опыт для своих клиентов. Например, судя по недавнему патенту, Apple Watch смогут рекомендовать плейлисты из iTunes, которые идеально подойдут вашему сердечному ритму.
Любая компания, которая работает с интернетом вещей, может использовать подобную технологию. Подключение нескольких устройств с одинаковым набором данных для обучения, сможет улучшить качество анализа, а значит и опыта клиента.
Alibaba: персонализация пользовательского опыта
Китайской торговой площадкой Alibaba пользуется 500 миллионов человек, то есть больше всего населения США. Каждый из этих клиентов проходит на сайте индивидуальный путь от поиска товара до покупки. Как Alibaba отслеживает все эти 500 миллионов путей и направляет своих пользователей? Разумеется, с помощью машинного обучения.
Искусственному интеллекту Alibaba может позавидовать любая электронная торговая площадка. Виртуальные витрины подстраиваются под каждого покупателя. Поиск выдает лучшие варианты. А чат-бот Ali Xiaomi может разобраться с большинством обращений в техподдержку. Каждый элемент бизнеса Alibaba разработан как будто бы специально для взаимодействия с пользователем и каждое действие клиента позволяет алгоритмам лучше узнать, чего тот хочет.
Spotify: идеальные рекомендации
В 2017 году шведская компания Spotify приобрела два стартапа по машинному обучению и вскоре начала незаметно тестировать его в своем популярном сервисе музыкальных рекомендаций.
В декабре прошлого года колумнист издания Mashable заметил в ленте еженедельных музыкальных подборок Discover Weekly кнопки лайка и дизлайка. В итоге даже сама компания удивилась результатам, которые принесла новая функция — она подбирала для пользователей удивительно хорошие рекомендации. Похожие сервисы, например, от Apple, так и не смогли произвести такого впечатления, как Spotify.
Разумеется, машины не могут узнать о компании или ее клиентах абсолютно все. Но Apple, Spotify, Alibaba и другие фирмы уже раздвигают границы возможностей. С помощью машинного обучения становится все проще совершать технологические прорывы, а это значит, что предпринимателям пора показать крупным компаниям, что они тоже на что-то способны в этой сфере.
Материалы по теме:
Источник: rb.ru
