Provjerite 4 prednosti primjene strojnog učenja u vašoj tvrtki

Jedna kulturapodatkovno usmjereno, to jest, s upravljanjem temeljenim na usmjerenju podacima, osigurava konkurentsku prednost, brzina u donošenju odluka i reviziji prethodno definiranih strategija. Na taj način, ostrojno učenje – podskup umjetne inteligencije koji omogućava sustavima da uče iz podataka, identificiranje obrazaca i izvođenje predikcija bez oslanjanja na unaprijed programirana pravila – to je jedan od alata koji doprinosi cijelom procesu. 

Douglas Costa, CTO grupe Deal, savjetovanje u području tehnoloških usluga, navodi da je učenje mašina postalo neophodno za preduzeća. Projekcije jačaju vašu tezu: aGartnerukazao je da će 75% tvrtki na neki način ulagati u strojno učenje 2025. godine. 

Algoritmi strojnog učenja evoluiraju kako su izloženi većem broju informacija. Danas, već se široko koristi u sektorima poput e-trgovine, financije, u otkrivanju prijevara, osim toga, optimizira proizvodne lance i prikazuje personalizirane preporuke u raznim aktivnostima, boduje Douglas. On također objašnjava da strojno učenje obrađuje podatke u velikim razmjerima i velikom brzinom, generiranjeuvideprije nedostižno ručno. "Korištenjem podataka", tvrtke mogu povećati učinkovitost, poboljšati iskustvo kupca i potaknuti inovacije, komentiraj

Kako bi se naglasila važnost učenja mašine, stručnjak ističe 4 prednosti korištenja u tvrtkama

1. Automatizira procese smanjenjem ponavljajućih i ručnih zadataka: “Dobija se vreme da se tim može fokusirati na strateškije aktivnosti koje zahtevaju intelektualne napore”, ocjena Douglas.  
2. Precizne prognoze: podaci o strojnom učenju predviđaju tržišne trendove, buduće potražnje i ponašanje potrošača. 
3. Odluke temeljene na informacijama: "postaje izvedivo pretvoriti sirove podatke uuvideizvedivi, koje podupiru učinkovitije i brže odluke.  
4. Personalizirano iskustvo: s machine learningom moguće je ponuditi relevantnije i individualizirano putovanje kupca.  

Izvršni direktor ističe: "Modeli su dobri koliko i informacije s kojima se hrane", međutim, nepotpune ili pristrane informacije mogu dovesti do netočnih ili štetnih rezultata. Zato je potrebno pažljivo pristupiti kako bi se osigurala cjelovitost i sigurnost, s rješenjima koja potvrđuju kvalitetu informacija i štite sustave od digitalnih prijetnji, završio CTO.