Зачем бизнесу нужны модели машинного обучения?

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.