Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который можно использовать для автоматизации сложных задач и оптимизации процессов. Он применяется во многих отраслях, от здравоохранения до розничной торговли, и компании все чаще используют его для прогнозирования, сегментации клиентов, выявления мошенничества, автоматизации маркетинга и многого другого. Рассказываем, что это такое и зачем он нужен современному бизнесу.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет программным приложениям более точно предсказывать результаты без явного программирования. Впервые она была определена в 1950-х годах пионером ИИ Артуром Самуэлем как «область исследований, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования».
Существует четыре основных подхода:
- контролируемое обучение;
- неконтролируемое обучение;
- обучение с подкреплением;
- глубокое обучение.
Контролируемое машинное обучение использует наборы меченых данных для обучения алгоритмов классификации данных или точного предсказания результатов, в то время как неконтролируемое обучение не требует никаких меток на входных данных. Машинное обучение с подкреплением использует метод проб и ошибок для обучения на основе опыта. Глубокое обучение предполагает использование нейронных сетей, которые могут быть обучены на больших объемах данных.
Машинное обучение находит широкое применение — от прогнозирования поведения покупателей до создания операционной системы для самоуправляемых автомобилей, что делает его важным компонентом растущей области науки о данных.
«В современном мире бизнесу нужно адаптироваться и использовать эти системы. Именно в этом скрыт риск для консервативных предпринимателей, которые могут упустить новые возможности и от отстать от конкурентов, которые будут более инновационными. Основной плюс технологии даже не в уменьшении затрат, а в увеличении эффективности: быстрой скорости реакции, организации персонального подхода, лучшей координации подразделений, автоматического принятия мер и так далее» — отмечает директор по развитию ИТ-компании «Формат Кода» Александр Жуков.
Модели машинного научения в бизнесе
Чтобы начать использовать модели машинного обучения для бизнес-приложений, компании должны сначала спросить себя, подходящее ли сейчас время для внедрения ML, а затем упростить задачу, выбрав подходящий алгоритм, такой как регрессия или классификация, кластеризация, глубокое обучение или обучение с подкреплением. Кроме того, они должны учитывать такие факторы, как экономическая эффективность решений и потенциальные риски, связанные с внедрением ML в свою деятельность, прежде чем принимать какие-либо решения о его внедрении.
Предприятия могут использовать различные модели машинного обучения для решения сложных проблем и улучшения деятельности:
- Регрессионные модели предсказывают непрерывные выходные переменные на основе входных переменных.
- Модели классификации предсказывают категориальные переменные на основе входных данных.
- Модели кластеризации группируют похожие точки данных вместе.
- Модели рекомендаций предлагают продукты или услуги на основе моделей поведения в прошлом.
- Модели временных рядов анализируют тенденции в данных, зависящих от времени.
- Нейронные сети созданы по примеру устройства человеческого мозга и эффективно решают такие сложные задачи, как распознавание изображений, обработка речи и автономное вождение.
Как машинное обучение изменило бизнес?
Данная технология преобразует бизнес различными способами, от оптимизации рабочих процессов и агрегирования бизнес-данных до предоставления информации о взаимоотношениях с клиентами и помощи в управлении цепочками поставок. Машинное обучение также можно использовать в маркетинговых целях, например, для персонализации рекламы или создания автоматизированных ответов на электронные письма. Кроме того, приложения машинного обучения используются компаниями для снижения расхода топлива при перевозках и улучшения управления запасами.
Машинное обучение изменило методы работы предприятий, позволив им использовать данные для получения информации, автоматизации процессов и принятия лучших решений. Вот некоторые способы, с помощью которых машинное обучение преобразует бизнес:
- Улучшение качества обслуживания клиентов: Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа данных и поведения клиентов, чтобы составить персонализированные рекомендации по продуктам, предсказать отток клиентов и выявить новые возможности для перекрестных продаж.
- Повышение операционной эффективности: Машинное обучение позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных и обработка документов, освобождая сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах. Оно также может оптимизировать цепочки поставок, производственные процессы и управление запасами.
- Предиктивное обслуживание: Машинное обучение может использоваться для анализа данных датчиков и прогнозирования вероятности выхода оборудования из строя, что позволяет планировать техническое обслуживание с упреждением, сокращая время простоя и расходы.
- Обнаружение мошенничества: Машинное обучение может использоваться для анализа закономерностей в финансовых операциях и выявления потенциального мошенничества или отмывания денег.
- Улучшенное управление рисками: Машинное обучение может использоваться для анализа данных из различных источников с целью выявления потенциальных рисков и прогнозирования будущих результатов, например, уровня неплатежей и кредитного риска.
- Персонализированный маркетинг: Машинное обучение может помочь компаниям нацелить конкретные сегменты клиентов на релевантные и персонализированные маркетинговые сообщения, что приведет к повышению вовлеченности и конверсии клиентов.
Используя данные и алгоритмы машинного обучения, компании могут получить глубокие знания, автоматизировать процессы и улучшить качество обслуживания клиентов, что ведет к увеличению доходов и росту. С быстрым развитием технологий влияние машинного обучения на бизнес будет только расти, что приведет к новым и инновационным решениям сложных проблем.
«Следует учитывать, что модели машинного обучения могут содержать ошибки и дискриминационные аспекты, если данные, на которых они основаны, содержат несправедливые предубеждения. <…> Кроме того, модели машинного обучения не всегда могут учитывать контекстуальные факторы, которые могут повлиять на принятие решения <…>» — обращает внимание на слабые стороны технологии Дмитрий Резников, технический директор компании, работающей в сфере анализа больших данных и машинного обучения.