Pogledajte 4 prednosti primene mašinskog učenja u vašoj kompaniji

Култураpodaci vođeni, odnosno, sa upravljanju zasnovanom na podacima, garantuje konkurentsku prednost, brzina u donošenju odluka i reviziji prethodno definisanih strategija. Na taj način, оmašinsko učenje – podskup veštačke inteligencije koji omogućava sistemima da uče na osnovu podataka, identifikovanje obrazaca i izvođenje prognoza bez oslanjanja na unapred programirana pravila – to je jedan od alata koji doprinosi celom procesu. 

Дуглас Коста, CTO grupe Deal, konsultacija za usluge tehnologije, tvrdite da je učenje mašina postalo neophodno za preduzeća. Projekcije jačaju vašu tezu: aГартнерukazao je da će 75% kompanija na neki način investirati u mašinsko učenje do 2025. godine. 

Algoritmi mašinskog učenja se razvijaju kako su izloženi većem broju informacija. Данас, već se široko koristi u sektorima kao što je e-trgovina, финанси, u otkrivanju prevara, pored toga što optimizuje proizvodne lance i prikazuje personalizovane preporuke u raznim aktivnostima, пунктуирај Дагласа. On takođe objašnjava da mašinsko učenje obrađuje podatke u velikim razmerama i velikom brzinom, генерисањеuvideranije nedostižno ručno. "Kada koristite podatke", preduzeća mogu povećati efikasnost, poboljšati iskustvo kupca i podstaći inovacije, коментар

Da bi se naglasila važnost učenja mašine, stručnjak ističe 4 prednosti korišćenja u preduzećima

1. Automatizuje procese smanjenjem ponavljajućih i ručnih zadataka: “Dobija se vreme da se tim fokusira na strateškije aktivnosti koje zahtevaju intelektualne napore”, ocena Douglas.  
2. Precizne prognoze: podaci mašinskog učenja predviđaju tržišne trendove, buduće potražnje i ponašanje potrošača. 
3. Odluke zasnovane na informacijama: "postaje moguće pretvoriti sirove podatke uuvideakcione, koje osnažuju efikasnije i brže odluke.  
4. Personalizovano iskustvo: uz mašinsko učenje moguće je ponuditi relevantnije i individualizovanije putovanje kupca.  

Izvršni direktor pravi napomenu: “Modeli su dobri koliko i informacije kojima se hrane, međutim nepotpune ili pristrasne informacije mogu dovesti do netačnih ili štetnih rezultata. Zato je potrebno pažljivo pristupiti kako bi se osigurala integritet i sigurnost, sa rešenjima koja validiraju kvalitet informacija i štite sisteme od digitalnih pretnji, završio CTO.