5 koneoppimisen merkittävää hyötyä liiketoiminnassa

nykyään monet ihmiset ovat saattaneet kuulla koneoppimisesta, mutta he eivät tiedä, mitä se tarkalleen ottaen on, miten se toimii yrityksessä tai minkä tyyppisiä liiketoimintaan liittyviä ongelmia se voi ratkaista.

koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen osa-alue ja tietynlainen datatieteen sovellus, johon kuuluu algoritmien kehittäminen ja käyttöönotto niin, että tietokone, ohjelmisto tai prosessi pystyy oppimaan ilman eksplisiittistä ohjelmointia.

olemme nähneet tekoälyn ja koneoppimisen — nämä molemmat ovat olleet viime vuosina nopeasti esillä. Monet tunnetut yritykset, kuten Google, Amazon ja Microsoft Azure, lanseeraavat nopeasti Pilvikoneoppimisalustoja.

Katsotaanpa tässä 5 koneoppimisen merkittävää hyötyä liiketoiminnassa.

aluksi myynti-ja markkinointialalla.

1.Tukee täydellisissä Myyntiennusteissa

on useita tapoja koneoppimisen avulla auttaa yrityksiä ja myös edistää tuotteitaan paremmin ja tehdä tarkkoja myyntiennusteita. ML tarjoaa valtavia etuja myynti-ja mainosalalle ja joitakin merkittäviä etuja ovat tässä

• valtava datan kulutus rajoittamattomista lähteistä

ML hyödyntää tehokkaasti rajatonta määrää laaja-alaista dataa. Datan kuluttamisen hyödyn avulla voidaan jatkuvasti tarkastella ja tarkastella myynti-ja markkinointistrategioitasi asiakaskäyttäytymismallien perusteella. Kun malli on valmis, sillä on kyky tunnistaa poikkeuksellisen soveltuvia tekijöitä. Siksi sinulla on kyky sitoutua tietoa ravitsee aiemmat pitkät ja vaikeat integraatiot.

• Pikatietoanalyysiennuste

millilitran määrä kuluttaa dataa ja tunnistaa siihen liittyviä tietoja — molemmat tiedot mahdollistavat sopivien toimenpiteiden toteuttamisen oikeaan aikaan. Esimerkiksi ML parantaa paras onnistunut tarjous asiakkaalle. Näin ollen asiakas voi nähdä oikean tarjouksen tiettynä ajankohtana ilman, että käytät aikaa suunnitellaksesi ja tehdäksesi oikean mainonnan näkyväksi asiakkaillesi.

• ymmärrä aikaisempi asiakaskäyttäytyminen &arvostelut

ML: n tärkein hyöty analysoi aikaisemman asiakkaan käyttäytymiseen tai johtopäätöksiin liittyviä tietoja ja ymmärtää niitä. Nämä käyttäytymistavat tai tulokset tekemällä uutta ja erilaista tietoa, Tämä data pystyy tekemään paremman ennusteen asiakkaiden tai käyttäjien käyttäytymisestä.

2.Auttaa täydellisiä lääketieteellisiä ennusteita ja analyysejä

ML auttaa monilla eri toimialoilla, mutta useimmiten tarkasti hyödyllinen terveydenhuollon alalla. ML: n tärkein etu terveydenhuollossa on helppo tunnistaa riskipotilaat, tehdä lähes täydellisiä diagnooseja ja suositella parhaita mahdollisia lääkkeitä sekä ennustaa takaisinottoa. Nämä tiedot ovat pääosin saatavilla tuntemattomien potilastietojen aineistoista sekä niistä ilmenevistä oireista. Välittömät täydelliset diagnoosit ja paremmat lääkityssuositukset nopeuttavat potilaan toipumista ilman turhien lääkkeiden vaatimista. Tässä tekniikassa ML: n kautta auttaa parantamaan potilaan terveyttä minimaalisin kustannuksin lääketieteellisellä alueella.

3.Virtaviivaistaa Aikaintensiivistä dokumentointia tietojen syöttämisessä

monet organisaatiot kohtasivat suuria ongelmia tietojen päällekkäisyydessä ja epätarkkuudessa, ne haluavat automatisoida tiedonsyöttöprosessinsa. Tilannetta voidaan parantaa merkittävästi ennakoivan mallinnuksen ja koneoppimisen algoritmien avulla. Tämän avulla koneet voivat suorittaa aikaa vaativia tiedonsyöttötehtäviä, jolloin ammattitaitoiset resurssisi voivat vapaasti keskittyä muihin lisäarvoa tuottaviin tehtäviin.

4.Ratkaise roskapostin Havaitsemisongelmat

ML: n avulla ratkaisemalla roskapostin havaitsemisen suurimmat ongelmat. Viime vuosina monet sähköpostin tarjoajat käyttivät sääntöpohjaisia tekniikoita roskapostin suodattamiseen. Mutta ML: n läsnäolon myötä roskapostikanavat tekevät uusia kriteerejä käyttäen aivoja kuten neuraalijärjestelmiä roskapostin poistamiseksi. Hermojärjestelmät havaitsevat tietojenkalasteluviestejä ja roskapostia arvioimalla sääntöjä valtavassa tietokoneverkossa.

5.Lisää tuottavuutta & valmistavan teollisuuden kunnossapito

nykyään monilla tehdasteollisuuksilla on suuri kysymys, miten lisätä tuottavuutta ja ennaltaehkäiseviä kunnossapitokäytäntöjä? Mutta nämä ovat hyvin kalliita ja tehottomia. Tässä vaikeassa ML: lla voi olla merkittävä rooli valmistavassa teollisuudessa. ML: n päätehtävä auttaa erittäin tehokkaiden ennakoivien kunnossapitosuunnitelmien tekemisessä. Tällaisten ennakoivien kunnossapitostrategioiden noudattaminen vähentää odottamattomien vikojen riskiä ja vähentää siten tarpeettomia ennakoivia huoltotoimia.

Loppuhuomautus:

kaikki nämä hyödyt tekevät koneoppimisesta parhaan arvoa tuottavan digitaalisen vallankumouksen suuntauksen. Myös. ML auttaa yrityksiä löytämään helposti uusia tekniikoita ja malleja valtavista ja erilaisista tietokokonaisuuksista. Koneoppimisjärjestelmiä hyödyntävät kuitenkin tällä hetkellä monet eri toimialat ja toimialat, jotka ottavat käyttöön innovaatioita, lisäävät palveluidensa tarjontaa ja edistävät toiminnan tuottavuutta.