Preverite 4 prednosti uporabe strojnega učenja v vašem podjetju

Kulturapodatkovno usmerjeno, to je, z upravljanjem, ki temelji na usmeritvi podatkov, zagotovlja konkurenčno prednost, hitrost pri odločitvah in revizijah prej določenih strategij. Na ta način, ostrojno učenje – podskup umetne inteligence, ki omogoča sistemom učenje na podlagi podatkov, identificiranje vzorcev in izvajanje napovedi brez odvisnosti od vnaprej programiranih pravil – je eno orodje, ki prispeva k celotnemu procesu. 

Douglas Costa, CTO skupine Deal, svetovanje na področju tehnoloških storitev, trdi, da je učenje strojev postalo nepogrešljivo za podjetja. Projekcije krepijo vašo tezo: aGartnerpoudaril, da 75% podjetij bo na nek način investiralo v strojno učenje do leta 2025. 

Algoritmi strojnega učenja se razvijajo, ko so izpostavljeni več informacijam. Danes, že že že široko uporablja v sektorjih, kot je e-trgovina, finance, pri odkrivanju prevar, polegaj optimizaciji proizvodnih verig in prikazovanju prilagojenih priporočil v različnih dejavnostih, poudar Douglas. On tudi pojasnjuje, da strojno učenje obdeluje podatke v velikem obsegu in visoki hitrosti, generiranjevpogledipredhodno nedosegljivo ročno. "Pri uporabi podatkov", podjetja lahko povečajo učinkovitost, izboljšati izkušnjo strank in spodbujati inovacije, komentiraj

Za poudarjanje pomena strojnega učenja, strokovnjak izpostavlja 4 prednosti uporabe v podjetjih

1. Avtomatizira procese z zmanjšanjem ponavljajočih se in ročnih nalog: “Prihrani se čas, da se ekipa lahko osredotoči na bolj strateške dejavnosti, ki zahtevajo intelektualne napore”, oceni Douglas.  
2. Natančne napovedi: podatki strojnega učenja napovedujejo tržne trende, prihodnje zahteve in vedenje potrošnikov. 
3. Odločitve, ki temeljijo na informacijah: "postane izvedljivo pretvoriti surove podatke vvpoglediukrepni, ki podpirajo bolj učinkovite in hitre odločitve.  
4. Personalizirana izkušnja: z uporabo strojnega učenja je mogoče ponuditi bolj relevantno in individualizirano potovanje strank.  

Izvršni direktor izjavljuje: "Modeli su dobri koliko i informacije s kojima se hrane", vendar nepopolne ali pristranske informacije lahko privedejo do netočnih ali škodljivih rezultatov. Zato je potrebno paziti na pristop, da se zagotovi celovitost in varnost, s rešitvami, ki potrjujejo kakovost informacij in ščitijo sisteme pred digitalnimi grožnjami, zaključil je CTO.