Machinaal leren is misschien ooit een onderwerp van discussie geweest alleen voor computerwetenschappers en onderzoekers. Nu is het echter een technologie die bedrijven graag willen gebruiken. De behoefte aan machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) wordt gedreven door de enorme hoeveelheid data die vandaag wordt gegenereerd. Statistici kunnen inzicht krijgen uit deze gegevens. Maar het volume is zo groot en groeit in zo'n tempo, de beste manier om het aan te pakken is met behulp van dezelfde machines die gedeeltelijk verantwoordelijk zijn voor het maken van de gegevens.
$config[code] not foundMachinaal leren buiten de academische wereld en gespecialiseerde vakgebieden zien een toegenomen acceptatie vanwege de groei van deze gegevens. Maar nog belangrijker, de beschikbaarheid van krachtige computers, cloudtechnologie, goedkope opslag en lage computerkosten maakt het toegankelijker.
Wat is Machine Learning?
Eenvoudig gezegd, machine learning verwerkt grote hoeveelheden gegevens en leert ervan om voorspellingen te doen. Met behulp van algoritmen die voortdurend leren van de gegevens die ze presenteren, is het voor computers mogelijk om inzichten te vinden zonder te worden geprogrammeerd of verteld waar ze moeten kijken. Dus de machine leert van informatie op basis van zijn algoritme of model.
De data
Het is belangrijk om te weten dat gegevens op zich niets produceren. Het is een kwestie van de juiste inzichten uit die gegevens te halen. In het geval van goede (menselijke) data-analisten, kan iemand iets vangen wat een ander mist. Evenzo is het succes van een machine afhankelijk van het produceren van het juiste algoritme of model om zo goed mogelijk inzicht te krijgen in de informatie.
Als het model eenmaal is gemaakt en het toegang geeft tot alle bestaande en toekomstige gegevenssets, kan de computer zichzelf blijven leren en verbeteren. Grotere en complexe gegevenssets kunnen worden geanalyseerd om resultaten te krijgen die sneller en nauwkeuriger zijn om kansen te identificeren en risico's te vermijden.
Wat kunt u doen met machinaal leren?
Het antwoord is veel! Hier zijn een paar voorbeelden uit de praktijk van enkele zeer bekende merken en hoe ze machinaal leren gebruiken.
Amazon Aanbevelingen
Amazon heeft bijna 250 miljoen actieve klanten en tientallen miljoenen producten. Aanbevelingen doen met mensen is geen optie en het zou een eeuwigheid duren. Met machine learning is het Amazon gelukt om nauwkeurige productaanbevelingen te maken op basis van de interesse van de klant en de geschiedenis van kopen en browsen in bijna-real-time.
Google AdWords
Google staat erom bekend overal ter wereld de beste machine-learning en algoritmen te hebben. Het bedrijf heeft de kunst / wetenschap geperfectioneerd om de juiste informatie voor zijn gebruikers te leveren, en het is grotendeels mogelijk gemaakt met zeer geavanceerde machine learning-modellen.
Machine learning gebruiken
Het goede ding is, je hoeft geen computerwetenschapper te zijn om machinaal leren te gebruiken, omdat er dienstverleners zijn die alles voor je doen.
Dienstverleners
De groei in het segment heeft ertoe geleid dat veel bedrijven machineleerdiensten aanbieden. Hier zijn enkele providers met oplossingen die beginnen met een gratis laag, zodat u uw voeten nat kunt maken en de technologie kunt gebruiken voor uw kleine onderneming. Maar als u begint te groeien, hebben ze opties om vrijwel elk type schaal aan te pakken.
De eerste is IBM Bluemix, een platform dat Watson gebruikt en nog veel meer om een uitgebreide analytische oplossing te bieden die momenteel zeer hoog in de branche staat.
Het tweede bedrijf is BigML. De service biedt een verscheidenheid aan services die nodig zijn voor een end-to-end machine learning-implementatie, inclusief onderwijs, certificering en een groot aantal gratis bronnen.
Amazon Machine Learning is een andere dienst waarvan bekend is dat hij betaalbaar is voor zelfs de kleinste bedrijven.
Er zijn veel bedrijven die machine learning-services aanbieden, dus kies zorgvuldig en stel zoveel mogelijk vragen om ervoor te zorgen dat ze hun belofte nakomen om aan uw specifieke behoeften te voldoen.
Kleine bedrijven en Machine Learning
Als een klein bedrijf denkt u misschien dat u niet genoeg gegevens genereert om machine learning te vereisen. Maar er zijn meer gegevens dan u denkt. Om te beginnen gaat u machinaal leren gebruiken voor de sector waarin u zich bevindt. Dus of u nu een restaurant, een vintage kledingwinkel of aangepaste gebruiksvoorwerpen heeft, er zijn veel gegevens voor elke sector die direct beschikbaar zijn. Zodra u algemene informatie ontvangt, kunt u gedetailleerdere gegevens opvragen op basis van uw locatie, soorten klanten, prijs, materialen, marketing en nog veel meer.
Op basis van de gegevens kunt u een serviceprovider modellen laten maken die u kunt inzetten om u waardevolle inzichten te geven. U kunt vervolgens de inzichten gebruiken om de voorraad in uw bedrijf te vullen met de juiste producten en op het juiste moment het hele jaar door.
Een van de beste manieren om aan de slag te gaan met machine learning is om het te gebruiken voor marketing. Dit komt omdat er veel marketinggegevens zijn en als u de informatie zorgvuldig kiest, is het mogelijk om een model te hebben dat snel resultaten oplevert voor uw specifieke sector.
Machine learning voor marketing
De beste marketingoplossingen zijn gepersonaliseerd. Dat betekent dat u uw huidige en potentiële klanten niet steeds opnieuw bombardeert met dezelfde campagne. Het betekent ook weten wanneer ze niet gelukkig zijn, zodat je actie kunt ondernemen voordat ze je vertellen dat ze weggaan. Het leveren van relevante marketing en het aanpakken van hun zorgen zal de loyaliteit, betrokkenheid en besteding van klanten vergroten.
Met machine learning kunt u aankoopgedrag, websitebezoeken, app-gebruik, campagneresponsen, voorkeuren en vele andere datapunten gebruiken om uiterst nauwkeurige, beste actie-voorspellingen te krijgen. Bedrijven hebben het gebruikt voor klantensegmentatie om klantengroepen te verzamelen, klantverloopvoorspelling om proactieve preventiemaatregelen en voorspelling van klantlevensduur te implementeren.
Het belang van machinaal leren vandaag en vooruit gaan
Gegevens worden sneller gegenereerd dan op enig ander moment in de geschiedenis. En het tempo gaat alleen maar groter worden naarmate meer mensen toegang krijgen tot informatie- en communicatietechnologieën overal ter wereld. Dit vereist het crunchen van deze gegevens en het begrijpen van alles. Met machine learning is het nu mogelijk om het inzicht dat een bedrijf of een andere organisatie nodig heeft snel te krijgen.
Machinaal leren is net als elk ander een hulpmiddel en als u het op de juiste manier gebruikt, kan het dividend uitbetalen. Maak het onderdeel van uw algemene strategie om uw kleine bedrijf efficiënter en productiever te maken.
Machine Learning Photo via Shutterstock
2 Opmerkingen ▼
