Vad är maskinlärning och hur förändras det?

Maskininlärning kan en gång ha varit ett diskussionsämne bara för datavetenskapare och forskare. Nu är det dock en teknik företag som är angelägna att använda. Behovet av maskininlärning och artificiell intelligens (AI) drivs av den enorma mängd data som genereras idag. Statistiker kan få insikt från dessa data. Men volymen är så stor och växer med en sådan hastighet, är det bästa sättet att hantera det med samma maskiner som delvis ansvarar för att skapa data.

$config[code] not found

Maskininlärning utanför akademin och specialfält ser ökad adoption på grund av tillväxten av dessa data. Men viktigare är att tillgången till kraftfulla datorer, molnteknik, billig lagring och låga kostnader för datakommunikation gör det mer tillgängligt.

Vad är maskinlärning?

Enkelt sagt, maskininlärning bearbetar stora mängder data och lär sig av det för att göra förutsägelser. Med hjälp av algoritmer som kontinuerligt lär sig av de data som de presenteras med kan det vara möjligt för datorer att hitta insikter utan att programmeras eller berätta var de ska titta. Så lär maskinen sig från information baserat på dess algoritm eller modell.

Uppgifterna

Det är viktigt att notera att data i sig inte kommer att producera något. Det är en fråga om att dra de rätta insikterna från den data. När det gäller goda (mänskliga) dataanalytiker kan man fånga någonting en annan saknar. På samma sätt beror på framgång i maskinlärning att man producerar rätt algoritm eller modell för att få bästa möjliga insikt från informationen.

När modellen har skapats ger den tillgång till alla befintliga och framtida datamängder, så att datorn fortsätter att lära sig och förbättra sig själv. Större och komplexa datamängder kan analyseras för att få resultat som är mer exakta vid snabbare hastigheter för att identifiera möjligheter och undvika risker.

Vad kan du göra med maskinlärande?

Svaret är mycket! Här är några exempel på egentliga exempel från några väldigt kända varumärken och hur de använder maskininlärning.

Amazon rekommendationer

Amazon har nästan 250 miljoner aktiva kunder och tiotals miljoner produkter. Att göra rekommendationer med hjälp av människor är inte ett alternativ och det skulle ta för evigt. Med maskininlärning har Amazon lyckats göra exakta produktrekommendationer baserat på kundens intresse samt inköp och bläddringshistoria i mycket nära realtid.

Google AdWords

Google är känt för att ha den bästa maskininlärningen och algoritmerna var som helst. Företaget har perfektiserat konsten / vetenskapen att leverera rätt information till sina användare, och det är möjliggjort till stor del med avancerade maskininlärningsmodeller.

Använda maskinlärande

Det bästa är att du inte behöver vara en datavetenskapare för att använda maskininlärning eftersom det finns tjänsteleverantörer där ute som gör allt för dig.

Tjänsteleverantörer

Tillväxten i segmentet har lett till att många företag tillhandahåller maskininlärningstjänster. Här är några leverantörer med lösningar som börjar med en gratis nivå så att du kan få dina fötter våta och använda tekniken för ditt lilla företag. Men om du börjar växa, har de alternativ att hantera praktiskt taget alla typer av skalor.

Den första är IBM Bluemix, en plattform som använder Watson och så mycket mer att leverera en omfattande analyslösning som för närvarande är mycket rankad i branschen.

Det andra företaget är BigML. Tjänsten tillhandahåller en mängd olika tjänster som behövs för en slutlig implementering av maskininlärning, inklusive utbildning, certifiering och ett stort antal gratis resurser.

Amazon Machine Learning är en annan tjänst som är känd för att vara överkomlig för även de minsta företagen.

Det finns många företag som tillhandahåller maskininlärningstjänster, så välj noggrant och fråga så många frågor som möjligt för att se till att de kommer att leverera sitt löfte om att ta itu med dina specifika behov.

Småföretag och maskinlärande

Som ett litet företag kanske du tror att du inte genererar tillräckligt med data för att kräva maskininlärning. Men det finns mer data där ute än du tror. Till att börja med kommer du att använda maskininlärning för industrin du befinner dig i. Så om du har en restaurang, vintage klädaffär eller skräddarsydda redskap, finns det mycket data för varje sektor som är lättillgänglig. När du får allmän information kan du få mer granulär data baserat på din plats, typer av kunder, pris, material, marknadsföring och mycket mer.

Baserat på data kan du få en tjänsteleverantör att skapa modeller som du kan distribuera för att ge dig värdefull insikt. Du kan sedan använda insikten för att fylla inventeringen i ditt företag med rätt produkter och på rätt tid året runt.

Ett av de bästa sätten att komma igång med maskininlärning är att använda den för marknadsföring. Detta beror på att det finns mycket marknadsföringsdata, och om du väljer informationen noggrant, är det möjligt att få en modell som snabbt kommer att leverera resultat för din bransch.

Maskininlärning för marknadsföring

De bästa marknadsföringslösningarna är personliga. Det betyder inte att bombardera dina nuvarande och potentiella kunder med samma kampanj om och om igen. Det betyder också att veta när de inte är glada så att du kan vidta åtgärder innan de säger att de lämnar. Att leverera relevant marknadsföring och ta itu med sina problem kommer att öka kundlojalitet, engagemang och utgifter.

Med maskininlärning kan du använda köpbeteende, webbplatsbesök, appanvändning, kampanjsvar, inställningar och många andra datapunkter för att få mycket noggrannaste näst bästa åtgärder. Företagen har använt det för kundsegmentering för att extrahera grupper av kunder, kundkörningsprognos för att genomföra proaktiva förebyggande åtgärder och bedömning av kundens livstidsvärde.

Betydelsen av maskinlärning idag och förflyttning framåt

Data genereras snabbare än någon annan gång i historien. Och takten kommer bara att öka, eftersom fler människor får tillgång till informations- och kommunikationsteknik runt om i världen. Detta kommer att kräva att man klarar dessa data och känner av det hela. Med maskininlärning är det nu möjligt att få insikten att ett företag eller någon annan organisation behöver snabbt.

Maskininlärning är ett verktyg som alla andra, och om du använder det ordentligt kan det betala utdelningar. Gör det till en del av din övergripande strategi för att göra ditt småföretag mer effektivt och produktivt.

Machine Learning Photo via Shutterstock

2 kommentarer ▼