하나의 문화데이터 기반, 즉, 데이터 지향적인 관리로, 경쟁 우위를 보장하다, 사전에 정의된 전략의 결정 및 수정 속도. 이러한 방식으로, 오기계 학습 – 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템을 허용하는 인공지능의 하위 집합, 패턴을 식별하고 사전 프로그래밍된 규칙에 의존하지 않고 예측을 수행하기 – 모든 과정에 기여하는 도구 중 하나입니다.
다글라스 코스타, 딜 그룹 CTO, 기술 서비스 컨설팅, 기계 학습이 기업에 필수적이 되었다고 주장한다. 프로젝션은 당신의 주장을 강화합니다: a가트너2025년까지 75%의 기업이 어떤 형태로든 머신러닝에 투자할 것이라고 지적했다.
기계 학습 알고리즘은 더 많은 정보에 노출됨에 따라 진화한다. 오늘, 그는 이미 전자상거래와 같은 분야에서 널리 사용되고 있다, 재정, 사기 탐지에서, 생산 체인을 최적화하고 다양한 활동에서 개인화된 추천을 보여주는 것 외에도, 더글라스 점수. 그는 또한 기계 학습이 대규모 데이터와 고속으로 데이터를 처리한다고 설명합니다, 생성 중통찰력수동으로 도달할 수 없었던. 데이터를 사용할 때, 기업들은 효율성을 높일 수 있다, 고객 경험을 개선하고 혁신을 촉진하다, 댓글
기계 학습의 중요성을 강조하기 위해, 전문가는 기업에서의 사용에 대한 4가지 장점을 강조합니다
- 반복적이고 수동적인 작업을 줄여 프로세스를 자동화합니다: “팀이 더 전략적이고 지적 노력이 필요한 활동에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다”, 더글라스 평가.
- 정확한 예측: 머신러닝 데이터가 시장 트렌드를 예측하다, 미래의 수요와 소비자 행동.
- 정보 기반 결정: "원시 데이터를 변환하는 것이 가능해진다통찰력실행 가능한, 더 효과적이고 신속한 결정을 뒷받침하는.
- 개인화된 경험: 머신러닝을 통해 더 관련성 있고 개별화된 고객 여정을 제공할 수 있습니다.
경영자는 다음과 같이 언급합니다: “모델은 제공되는 정보만큼 좋습니다, 그러나 불완전하거나 편향된 정보는 부정확하거나 해로운 결과를 초래할 수 있다. 그렇기 때문에 무결성과 안전성을 보장하기 위해 접근 방식에 주의가 필요하다, 정보의 품질을 검증하고 시스템을 디지털 위협으로부터 보호하는 솔루션, CTO를 마칩니다.
