비즈니스에서 기계 학습의 5 가지 중요한 이점

오늘날 많은 사람들이 기계 학습에 대해 들어 봤을 지 모르지만 정확히 무엇인지,비즈니스를 위해 어떻게 작동하는지 또는 어떤 유형의 비즈니스 관련 문제를 해결할 수 있는지 알지 못합니다.

기계 학습은 컴퓨터 과학의 영역이며 데이터 과학의 특정 응용 분야로서 컴퓨터,소프트웨어 프로그램 또는 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 프로세스를 제공하는 알고리즘을 개발하고 배포하는 것을 포함합니다.

우리는 인공 지능과 기계 학습을 보았습니다. 구글,아마존,마이크로 소프트 애저와 같은 많은 잘 알려진 기업은 신속하게 클라우드 기계 학습 플랫폼을 출시하고 있습니다.

여기서 비즈니스에서 기계 학습의 5 가지 중요한 이점을 살펴 보겠습니다.

먼저 영업 및 마케팅 부문부터 시작합니다.

1.완벽한 판매 예측에 지원

이 기업에 도움이 기계 학습을 통해 여러 가지 방법이 있으며,또한 제품을 더 나은 방법을 촉진하고 정확한 판매 예측을합니다. 몇 가지 주요 이점은 여기에 있습니다

• 무제한 소스에서 거대한 데이터 소비

밀리리터는 광범위한 데이터를 무제한으로 효과적으로 활용합니다. 데이터 소비의 이점은 고객 행동 패턴을 기반으로 영업 및 마케팅 전략을 지속적으로 검토하고 검토하는 데 사용할 수 있습니다. 모델이 준비되면 예외적으로 적용 가능한 요소를 인식할 수 있습니다. 따라서,당신은 참여 정보를 얻을 수있는 능력이있을 것이다 이전 길고 어려운 통합에 의해 영양.

• 빠른 데이터 분석 예측

밀리리터 양은 데이터를 소비하고 관련 데이터를 식별합니다. 예를 들면,기계장치는 너의 고객에게 제일 출세 제안을 밀어줄 것이다. 따라서,고객 계획 하 고 고객에 게 표시 하는 오른쪽 광고를 만들기 위해 시간을 소비 하지 않고 시간에 주어진된 시점에서 오른쪽 제공을 볼 수 있을 것입니다.

• 과거 고객 행동 이해&리뷰

머신러닝의 가장 중요한 이점은 과거 고객의 행동 또는 결론과 관련된 데이터를 분석하고 이를 이해하는 것입니다. 이러한 행동이나 결과 새롭고 다른 데이터를 만들기를 통해,이 데이터는 고객이나 사용자의 행동의 더 나은 예측을 할 수있을 것입니다.

2.완벽한 의료 예측 및 분석에 도움

밀리리터는 다양한 산업에서 도움이되지만 의료 산업에서 주로 정확하게 유용합니다. 건강 관리에서 밀리리터의 주요 장점은 고위험 환자를 쉽게 식별하고,거의 완벽한 진단을 내리고,최상의 의약품을 권장하고,재 입원을 예측할 수 있다는 것입니다. 이 자료는 그(것)들에 의해 전시된 현상 뿐만 아니라 불명한 참을성 있는 기록의 자료세트에서 주로 유효합니다. 즉각적인 완벽한 진단과 더 나은 의학 권장 사항은 불필요한 약물에 대한 요구 사항없이 빠른 환자 회복을 도울 것입니다. 이 기술은 의료 분야에서 최소한의 비용으로 환자의 건강을 개선하는 데 도움이됩니다.

3.데이터 입력에 시간 집약적 인 문서를 간소화

많은 조직은 데이터 중복 및 부정확성 데이터의 주요 문제에 직면,그들은 그들의 데이터 입력 프로세스를 자동화하고자합니다. 이러한 상황은 예측 모델링 및 기계 학습 알고리즘을 통해 크게 개선 될 수 있습니다. 이를 통해 기계는 시간 집약적 인 데이터 입력 작업을 수행 할 수 있으므로 숙련 된 리소스를 다른 부가가치 업무에 집중할 수 있습니다.

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스팸 탐지의 주요 문제 해결을 통해 밀리리터의 도움으로 스팸 탐지 문제를 해결하십시오. 지난 몇 년 동안 많은 이메일 제공 업체는 규칙 기반 기술을 사용하여 스팸을 필터링했습니다. 하지만,밀리리터의 존재와 함께,스팸 채널은 스팸 메일을 제거하기 위해 신경 시스템과 같은 마음을 사용하여 새로운 기준을 만들고 있습니다. 신경 시스템은 컴퓨터의 거대한 네트워크를 통해 규칙을 평가하여 피싱 및 정크 메일 메시지를 인식.

5.제조업

에서 생산성&유지 보수를 증가 오늘날,많은 제조 산업은 어떻게 장소에서 생산성 및 예방 유지 보수 관행을 높이기 위해,큰 문제가? 그러나 이들은 매우 비싸고 비효율적입니다. 이 어려운 상황에서 제조 산업에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 밀리리터의 주요 임무는 매우 효과적인 예측 유지보수 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이러한 예측 유지보수 전략을 따르면 예기치 않은 오류의 위험을 줄여 불필요한 예방 유지보수 활동을 줄일 수 있습니다.

최종 참고 사항:

이러한 모든 이점은 기계 학습을 최고의 가치 창출 디지털 혁명 추세로 만듭니다. 또한. 머신러닝은 기업이 거대하고 다양한 데이터세트에서 새로운 기술과 패턴을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 그러나 현재 다양한 산업 분야가 기계 학습 시스템의 혜택을 받아 혁신을 도입하고 서비스 제공을 늘리며 운영 생산성을 높이고 있습니다.