Uczenie maszynowe – jak to działa i jak możesz z niego korzystać w swojej firmie
Uczenie maszynowe to system algorytmów, które mogą automatycznie uczyć się i poprawiać wydajność w celu podejmowania decyzji.
Uczenie maszynowe jest stosowane w wielu różnych dziedzinach, a wraz z rosnącą popularnością wiele firm wykorzystuje uczenie maszynowe w celu zwiększenia swojej produktywności. Dotyczy to szczególnie dziedziny marketingu, w której uczenie maszynowe może być wykorzystywane przez firmy do mierzenia i ulepszania kampanii marketingowych. W tym przewodniku przeprowadzimy Cię przez kroki niezbędne do rozpoczęcia pracy z uczeniem maszynowym – przygotowanie danych, modelowanie danych, aplikacja i ocena – a także omówimy, jak można je wykorzystać w biznesie.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji i jest zdolnością komputera do uczenia się bez wyraźnego programowania. Jest szeroko stosowany we wszystkich dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, marketing, finanse i analityka biznesowa.
Uczenie maszynowe to proces, w którym komputery uczą się wykonywania zadań, które kiedyś uważano za dla nich niemożliwe. Zadania te nazywane są uczeniem nadzorowanym, które polega na przekazywaniu danych o wyniku z powrotem do systemu w celu optymalizacji przyszłych wyników. Można to zrobić za pomocą algorytmu uczącego lub nawet wprowadzając dane do systemu przez człowieka
Algorytmy uczenia maszynowego mają możliwości predykcyjne — mogą przewidywać takie rzeczy, jak segmentacja rynku docelowego, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie twarzy
Jak narzędzia uczenia maszynowego mogą pomóc w pracy?
Istnieje wiele przypadków użycia narzędzi uczenia maszynowego. Tutaj skupimy się na kilku z nich i zbadamy, w jaki sposób mogą Ci pomóc.
1) Optymalizacja produktu/usługi
Kiedy masz produkt lub usługę, ważne jest, aby upewnić się, że jest zoptymalizowany pod kątem klientów i że stale wprowadzane są zmiany, aby lepiej służyć Twoim odbiorcom. Narzędzia uczenia maszynowego można wykorzystać do optymalizacji produktu w taki sposób, aby spełniał potrzeby klientów. Na przykład, jeśli Twoja baza klientów zmienia się w jakiś sposób lub jeśli ktoś znalazł nową funkcję, która może pomóc w procesie optymalizacji, możesz użyć uczenia maszynowego, aby zobaczyć, jaki wpływ miałaby ta zmiana na Twój produkt lub usługę i odpowiednio wprowadzić zmiany.
2) Zautomatyzowana analiza uczenia maszynowego
Kiedy wprowadzasz zmiany na każdym etapie procesu produkcyjnego, uczenie maszynowe dostarczy niezbędnych danych do podjęcia dalszych decyzji.
Techniki uczenia maszynowego do analizy danych
Istnieje wiele technik uczenia maszynowego, które są wykorzystywane do analizy danych marketingowych. Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do modelowania predykcyjnego i analizy tekstowej informacji zwrotnych od klientów.
Modelowanie predykcyjne: modele predykcyjne wykorzystują algorytmy statystyczne do uzyskiwania wglądu predykcyjnego na podstawie danych historycznych. Modele te można tworzyć przy użyciu techniki uczenia się bez nadzoru lub z pomocą eksperta, gdy dane są zbyt duże, aby mógł je obsłużyć model komputerowy.
Dlaczego Dwa Podejścia Do Rozumienia Sztucznej Inteligencji są tak Ważne
Analiza tekstu informacji zwrotnych od klientów: Analiza tekstu to proces, w którym informacje tekstowe są wyodrębniane, klasyfikowane i analizowane w celu wydobycia cennych informacji. Informacje te mogą być wykorzystywane na różne sposoby, takie jak pomoc w tworzeniu treści, identyfikowanie możliwości, ustalanie priorytetów taktyk i zasobów lub zwiększanie zaangażowania klientów.