Wszystko co musisz wiedzieć o Machine Learning: Czym jest, jak działa i jak może pomóc Twojej firmie!

Wszystko co musisz wiedzieć o Machine Learning: Czym jest, jak działa i jak może pomóc Twojej firmie!

Jeśli spędziłeś jakikolwiek czas czytając o stale rozwijającej się dziedzinie Machine Learning, lub oglądając wiadomości o powstających technologiach i sztucznej inteligencji, prawdopodobnie widziałeś ten termin używany często. Być może słyszałeś o nim również w odniesieniu do poszukiwania pracy lub potencjalnych możliwości kariery w tej dziedzinie. Jeśli nie jesteś pewien, co to znaczy, lub jeśli jesteś zainteresowany dowiedzeniem się więcej, ten artykuł jest dla Ciebie! Po zapoznaniu się z informacjami tutaj zawartymi, będziesz lepiej przygotowany do zbadania, czym jest Machine Learning i jak może pomóc Twojej firmie.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest procesem próbującym rozwiązać problem poprzez systematyczną analizę danych w celu znalezienia wzorców i związków, które w przeciwnym razie są ukryte w tych danych. Jest to gałąź informatyki i statystyki, która daje systemom komputerowym zdolność do „uczenia się” i dokonywania przewidywań poprzez analizę danych. W prostych słowach, uczenie maszynowe jest praktyką przewidywania wyników na podstawie danych. Jest często wykorzystywane w biznesie do przewidywania, kiedy klient będzie niezadowolony z produktu lub sposobu działania i podjęcia działań naprawczych. Uczenie maszynowe może również pomóc firmom przewidzieć, ile przychodów wygeneruje nowy produkt na podstawie danych historycznych lub ilu użytkowników będzie miała strona internetowa na podstawie danych historycznych. Te informacje mogą pomóc firmom być bardziej zwinnymi, ponieważ mogą szybciej reagować na trendy rynkowe.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe działa poprzez znajdowanie wzorców i związków w danych, które nie są widoczne dla ludzkiego oka. Na przykład, jeśli Twoja firma zbiera informacje o setkach tysięcy produktów, czego możesz się nauczyć z tych danych? Patrząc na dane i znajdując wzorce, możesz przewidywać przyszłe zachowania. Na przykład, jeśli Twoja firma gromadzi informacje o setkach tysięcy produktów, czego możesz się nauczyć z tych danych? Patrząc na dane i znajdując wzorce, możesz przewidywać przyszłe zachowania. Możesz być w stanie określić, że produkt ma tendencję do zakupu przez ludzi w określonym przedziale wiekowym, że określony typ osoby prawdopodobnie go kupi, itp. Następnie możesz wykorzystać te informacje do rekomendacji produktów lub nawet rekomendacji działań, które należy podjąć w Twojej firmie, takich jak rekomendacja nowego produktu lub oferowanie zniżki na produkt, który prawdopodobnie zostanie zakupiony.

Główne korzyści z uczenia maszynowego

– Szybsze osiąganie wyników biznesowych – Używane jako narzędzie do prognozowania, uczenie maszynowe może pomóc Ci przewidzieć wyniki z większą dokładnością. Kiedy masz lepsze wyczucie, kiedy i ile przychodów wygeneruje dany produkt, możesz szybko reagować na trendy rynkowe i podejmować strategiczne decyzje. – Odporność – W miarę gromadzenia przez firmę danych, uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu i dostosowywaniu się do zmieniających się okoliczności. Na przykład, jeśli zauważysz, że kampanie marketingowe online nie powodują pożądanego poziomu zaangażowania, możesz dostosować swoją strategię, aby uwzględnić tę informację. – Możliwość dostosowania – Machine Learning zamienia dane w informacje możliwe do wykorzystania, co ułatwia firmom dostosowanie oferty do preferencji klientów. Na przykład, restauracja może wykorzystać informacje zebrane na temat poprzednich zamówień, aby dostosować menu do pozycji, które prawdopodobnie zostaną zamówione.

Potrzeba ekspertyzy w ML

Przedsiębiorstwa zawsze będą musiały podejmować decyzje. Kiedy mówimy o uczeniu maszynowym, ważne jest, aby zrozumieć wiedzę potrzebną do podejmowania tych decyzji. Na przykład, ekspert uczenia maszynowego nie jest tym samym, co inżynier ML, który jest kimś ze specjalistyczną wiedzą w zakresie inżynierii oprogramowania. Ekspert ML ma dogłębne zrozumienie danych, mocy algorytmów i zdolności do rozpoznawania wzorców w danych.

Zestaw umiejętności do pracy związanej z uczeniem maszynowym

Jak wspomnieliśmy powyżej, ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego będzie miał dogłębne zrozumienie mocy algorytmów, mocy danych i zdolności do rozpoznawania wzorców w danych. Ponieważ uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy, doświadczenie w programowaniu jest pomocne.

Kluczowe wyzwania przy wdrażaniu ML

Jak widać, kluczowe wyzwania we wdrażaniu ML to dostępność danych, złożoność modelu i trudność algorytmu. Firmy zazwyczaj zmagają się z dostępnością danych, ponieważ nie mają zbyt wielu danych dostępnych do trenowania swoich modeli ML.

Jak zdobyć pracę związaną z uczeniem maszynowym

Jeśli jesteś zainteresowany szukaniem pracy związanej z uczeniem maszynowym, istnieje wiele wyszukiwarek pracy, z których możesz skorzystać. Google, na przykład, ma wyszukiwarkę pracy, która pozwala na wyszukiwanie pracy na podstawie lokalizacji, nazwy stanowiska, funkcji pracy i innych kryteriów.

Podsumowanie

W tym artykule omówiliśmy, czym jest uczenie maszynowe, jak działa i jak może pomóc Twojej firmie. Zapoznaliśmy się również z kluczowymi wyzwaniami związanymi z wdrażaniem ML oraz przedstawiliśmy porady, jak zdobyć pracę związaną z uczeniem maszynowym. Uczenie maszynowe może być potężnym narzędziem dla firm, pomagając im podejmować decyzje i dostosowywać się do zmieniających się okoliczności. Aby zacząć, poszukaj okazji do poznania nowych technologii i pomóż firmie we wdrażaniu nowych technologii.

Analytics
https://analyticsconf.pl