5 významné výhody strojového učení v podnikání

dnes mnoho lidí možná slyšelo o strojovém učení, ale nevědí, co přesně to je, jak pracuje pro firmu nebo jaký typ obchodních problémů může vyřešit.

strojové učení je oblast informatiky a konkrétní aplikace datové vědy, která zahrnuje vývoj a nasazení algoritmů pro poskytování počítače, softwarového programu nebo procesu se schopností učit se, aniž by byl explicitně naprogramován.

viděli jsme AI a strojové učení-to jsou v posledních letech rychle významné. Mnoho známých podniků, jako jsou Google, Amazon a Microsoft Azure, rychle spouští platformy cloudového strojového učení.

podívejme se zde na 5 významných výhod strojového učení v podnikání.

nejprve počínaje sektorem prodeje a marketingu.

1.Podporuje v dokonalých prodejních předpovědí

existuje několik způsobů, jak prostřednictvím strojového učení užitečné pro podnikání a také podporuje jejich produkty lepší způsob a přesné prodejní předpovědi. ML poskytuje obrovské výhody pro prodejní a reklamní sektor s některými hlavními výhodami jsou zde

• obrovská spotřeba dat z neomezených zdrojů

ML efektivně využívá neomezené množství rozsáhlých dat. Výhoda konzumace dat může být použita k neustálému přezkumu a kontrole vašich prodejních a marketingových strategií založených na vzorcích chování zákazníků. Jakmile je váš model připraven, bude mít schopnost rozpoznat výjimečně použitelné faktory. Proto, budete mít schopnost zapojit se do informací vyživovaných předchozími dlouhými a obtížnými integracemi.

• Rychlá analýza dat Předpověď

množství ML spotřebovává data a identifikuje související data-obě tato data vám umožňují podniknout vhodné kroky ve správný čas. Například ML zvýší nejlepší úspěšnou nabídku pro vašeho zákazníka. V souladu s tím bude zákazník schopen vidět správnou nabídku v daném okamžiku, aniž byste trávili čas plánováním a zviditelňováním správné reklamy svým zákazníkům.

• pochopit minulé chování zákazníků & recenze

nejdůležitějším přínosem ML bude analyzovat data týkající se chování nebo závěrů minulého zákazníka a porozumět jim. Toto chování nebo výsledky díky vytváření nových a odlišných dat budou tato data schopna lépe předpovědět chování zákazníků nebo uživatelů.

2.Pomáhá dokonalé lékařské předpovědi a analýzy

ML pomáhá v mnoha různých průmyslových odvětvích, ale většinou přesně užitečné ve zdravotnictví. Hlavní výhodou ML ve zdravotní péči je snadné identifikovat vysoce rizikové pacienty, provést téměř dokonalé diagnózy a doporučit nejlepší možné léky a předvídat zpětné převzetí. Tyto údaje jsou většinou dostupné z datových souborů neznámých záznamů o pacientech a jejich symptomů. Okamžité dokonalé diagnózy a lepší doporučení medicíny pomohou rychlejšímu zotavení pacienta bez nutnosti zbytečných léků. V této technice prostřednictvím ML pomáhá zlepšit zdraví pacienta při minimálních nákladech v lékařské oblasti.

3.Zjednodušuje časově náročnou dokumentaci při zadávání dat

mnoho organizací čelilo velkým problémům s duplikací dat a nepřesností dat, chtějí automatizovat proces zadávání dat. Tuto situaci lze výrazně zlepšit pomocí prediktivního modelování a algoritmů strojového učení. Díky tomu mohou stroje provádět časově náročné úkoly zadávání dat, takže vaše kvalifikované zdroje se mohou soustředit na další povinnosti s přidanou hodnotou.

4.Vyřešte problémy s detekcí spamu

pomocí ML řešením hlavních problémů detekce spamu. V posledních několika letech mnoho poskytovatelů e-mailů využilo techniky založené na pravidlech k odfiltrování spamu. Ale, s přítomností ML, spamové kanály vytvářejí nová kritéria pomocí mysli, jako jsou neurální systémy, k odstranění spamových e-mailů. Neuronové systémy vnímají phishingové zprávy a nevyžádanou poštu hodnocením pravidel v obrovské síti počítačů.

5.Zvyšuje produktivitu & Údržba ve zpracovatelském průmyslu

dnes má mnoho zpracovatelských odvětví velkou otázku, jak zvýšit produktivitu a preventivní postupy údržby? Ale ty jsou velmi drahé a neefektivní. V této obtížné situaci může ML hrát hlavní roli ve zpracovatelském průmyslu. Hlavním úkolem ML pomáhá při vytváření vysoce účinných prediktivních plánů údržby. Dodržováním těchto strategií prediktivní údržby se sníží riziko neočekávaných poruch, čímž se sníží zbytečné preventivní činnosti údržby.

závěrečná poznámka:

všechny tyto výhody činí strojové učení trendem digitální revoluce s nejlepší hodnotou. Také. ML pomáhá podnikům snadno najít nové techniky a vzory z obrovských a různých datových souborů. V současné době však využívá systémy strojového učení široká škála průmyslových odvětví a odvětví, aby zavedly inovace, zvýšily poskytování svých služeb a podpořily produktivitu v provozu.