Со всем шумом вокруг облачных технологий, больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), компании все больше интересуются приложениями и преимуществами машинного обучения в бизнесе. Многие предприниматели, вероятно, слышали о машинном обучении, но не знают точно, что это такое, какие проблемы эта технология может помочь решить, или какую ценность ML может добавить для бизнеса. Сейчас мы разберемся в этом вопросе, благодаря специалистам https://rcloud.ru/.
Машинное обучение – это процесс анализа данных, который использует алгоритмы для интуитивного изучения существующих данных и помогает компьютерам находить решения, не запрограммированные для этого.
С запуском облачных платформ Google, Amazon и Microsoft мы стали свидетелями того, как в последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали популярными. Удивительно, но все мы являемся свидетелями развития машинного обучения, не зная об этом.
Некоторые из наиболее распространенных случаев – это обнаружение спама вашим провайдером электронной почты и разметка «Изображение» или «Лицо», созданная Facebook. Хотя Gmail распознает выбранные слова или значение по умолчанию для фильтрации спама, Facebook автоматически помечает загруженные изображения, используя технику распознавания изображений.
Преимущества машинного обучения для бизнеса
- Упрощение процесса продвижения продукции и помощь в прогнозах продаж. Машинное обучение помогает компаниям различными способами лучше продвигать свои продукты и делать точные прогнозы продаж.
- Использование данных из неограниченного количества источников. Машинное обучение потребляет практически неограниченное количество всесторонних данных. Затем полученные данные можно использовать для постоянного анализа и изменения ваших стратегий продаж и маркетинга, основанных на стандартах поведения клиентов. После объединения модель сможет идентифицировать очень релевантные переменные.
- Быстрый анализ, прогнозирование и обработка. Машинное обучение позволяет принимать наиболее подходящие меры в нужное время. Например, это позволяет оптимизировать лучшее последующее предложение для ваших клиентов. В свою очередь, клиент сможет увидеть правильное предложение в любое время без необходимости тратить время на планирование и показ рекламы.
- Понимание поведения клиентов. Машинное обучение позволяет анализировать данные, относящиеся к прошлому поведению или результатам, и интерпретировать их. На основе новых и разных данных вы можете делать более точные прогнозы поведения клиентов.
- Повышение точности финансовых моделей. Машинное обучение также оказывает существенное влияние на финансовый сектор. Некоторые из преимуществ включают управление портфелем, алгоритмическую торговлю, и, что более важно, обнаружение мошенничества. Кроме того, машинное обучение облегчает непрерывную оценку данных для выявления и анализа аномалий, что помогает повысить точность финансовых моделей и правил.
- Обнаружение спама. Обнаружение спама было одной из первых проблем, решаемых с помощью машинного обучения. Несколько лет назад провайдеры электронной почты использовали методы, основанные на правилах, для фильтрации спама. Однако с появлением машинного обучения спам-фильтры создают новые правила, используя сети для удаления спам-писем.
