Se 4 fordele ved at anvende machine learning til din virksomhed

En kulturdatadrevet, det vil sige, med en datadrevet ledelse, sikrer konkurrencefordel, hurtighed i beslutninger og revisioner af tidligere definerede strategier. På denne måde, omaskinlæring – undergruppe af Kunstig Intelligens der gør det muligt for systemer at lære fra data, identificere mønstre og lave forudsigelser uden at være afhængig af forudbestemte regler – det er et af de værktøjer, der bidrager til hele processen. 

Douglas Costa, CTO for Deal Group, teknologisk servicekonsulenttjeneste, hævdar at maskinlæring er blevet uundgåelig for virksomhederne. Projektionerne understøtter din tese: aGartnerpegede, at 75% af virksomhederne vil investere på en eller anden måde i maskinlæring i 2025. 

Maskineringslæringsalgoritmer udvikler sig, efterhånden som de udsættes for flere oplysninger. I dag, han er allerede bredt anvendt i sektorer som e-handel, finanser, i opdagelsen af svindel, udover at optimere produktionskæder og vise personlige anbefalinger i forskellige aktiviteter, punkt Douglas. Han forklarer også, at maskinlæring behandler data i stor skala og med høj hastighed, genererendeindsigtfør umulige at nå manuelt. "Når du bruger dataene", virksomhederne kan øge effektiviteten, forbedre kundeoplevelsen og fremme innovationen, kommenter

For at understrege vigtigheden af maskinlæring, specialisten fremhæver 4 fordele ved brugen i virksomhederne

1. Automatiserer processer ved at reducere gentagne og manuelle opgaver: “Man får tid til, at teamet kan fokusere på mere strategiske aktiviteter, der kræver intellektuel indsats”, vurder Douglas.  
2. Præcise forudsigelser: data fra maskinlæring forudser markedstendenser, fremtidige efterspørgsler og forbrugeradfærd. 
3. Informationsdrevne beslutninger: "det bliver muligt at konvertere rå data tilindsigthandlingsbare, der ligger til grund for mere effektive og hurtigere beslutninger.  
4. Personlig oplevelse: med maskinlæring er det muligt at tilbyde en mere relevant og individualiseret kunderejse.  

Lederen gør en bemærkning: "Modellerne er kun så gode som de oplysninger, de fodres med, men oplysninger, der er ufuldstændige eller skæve, kan føre til unøjagtige eller skadelige resultater. Derfor er det nødvendigt at være omhyggelig i tilgangen for at sikre integriteten og sikkerheden, med løsninger der validerer kvaliteten af oplysningerne og beskytter systemerne mod digitale trusler, afsluttede CTO'en.