Технологии ML при создании продукта
В последнее время тема применения AI и ML-технологий стала очень актуальной. Ей интересуются многие компании, среди которых есть как крупные холдинги, так и малый бизнес. Основная задача подобных продуктов заключается в обработке большого количества данных, поэтому ML становится одной из ведущих составляющих в развитии IT-стратегии фирмы. Оптимизация процессов с помощью технологий машинного обучения является фундаментальной точкой роста; они позволяют не только найти свою целевую аудиторию, но и уменьшить издержки. В данном материале мы предлагаем вам поближе познакомиться с ML-продуктами, а также опытом их разработки и практического применения.
Artificial intelligence с английского переводится как искусственный интеллект. Он может справляться с теми задачами, с которыми до недавнего времени мог совладать только человек. Они запрограммированы на поиск взаимосвязей между входными данными; AI имитирует мыслительный процесс, может самостоятельно рассуждать и учиться на своих ошибках. Подобные технологии в несколько раз сокращают время, затрачиваемое на поиск решений.
Более узким понятием является ML. Машинное обучение представляет собой технологию передачи данных нейронной сети. Благодаря этому процессу AI получает необходимые знания для последующего решения задач.
Генерация персонализированных предложений и визуальных материалов.
Выстраивание коммуникации с клиентами (например, использование чат-ботов).
Подбор персональных продуктов и процентных ставок банков.
Предоставление определенной выборки результатов на основе заданных параметров.
Разработка приложений.
Создание голосовых помощников с распознаванием речи.
ML и AI часто встречаются в повседневной жизни. Такие технологии помогают маркетологам настраивать таргетированную рекламу или заполнять коммерческие страницы сгенерированным текстом. Применение подобных продуктов наиболее распространено в следующих направлениях:
Технологии машинного обучения напрямую связаны с улучшением качества жизни человека, поэтому существует большой запрос на цифровизацию многих сфер деятельности. Особенно она привлекает бизнес, ведь с помощью ML можно автоматизировать процессы, снизив нагрузку на сотрудников, а также привлечь новую аудиторию.
Обучение с учителем: системе предоставляется правильное решение поставленной задачи, от нее требуется выявить взаимосвязь путем концентрации на этапах получения ответа, такой способ зачастую используется в прогнозировании.
Без учителя: механизм обрабатывает большой массив данных, выявляя закономерности, по которым в дальнейшем модель сможет работать с новой информацией.
С подкреплением: условно это метод проб и ошибок, задача решается путем подбора среди разнообразных сценариев более оптимального.
Несмотря на то, какому способу отдается предпочтение, итоговый результат в некоторых аспектах будет эффективнее человеческой деятельности:
ML – это путь к оптимизации работы предприятия. Сложные модели находят применение в сфере безопасности, промышленности и деятельности крупнейших холдингов. С его помощью алгоритмом происходит сбор, систематизация, анализ и обработка различных данных, а также создание отчетов на основе этих действий.
Многие фирмы, которые только начинают свое знакомство с machine learning, задаются вопросом по поводу целесообразности внедрения подобных механизмов. Для заказчиков определяющим фактором становятся практические преимущества.
Система полностью автоматизирована и не требует вмешательства для полноценной работы, оно заканчивается на этапе настройки.
Минимальное влияние человеческого фактора на все процессы, протекающие на предприятии, машина не упустит закономерности и тенденции, которые может пропустить человек.
Чем дольше она существует, тем больше развивается, а это значит, что с течением времени результаты станут только точнее.
Модель – это идеальное решение для взаимодействия с большими датасетами в любом формате.
Нейронные сети формируются путем загрузки размеченных датасетов, а программа проводит параллели и анализирует алгоритмы и закономерности. На выходе такая модель имеет базу, на основе которой может давать ответы на поставленные задачи, делать выборку данных или сопоставлять их. В ML реализовано непрерывное обучение, так как количество действий с базовой информацией напрямую влияет на точность анализа. У такой системы есть основные составляющие ее работы.
Основной интерес к ML заключается в решении определенных бизнес-задач. Особая специфика подобных продуктов заключается в их многозадачности, что делает их универсальным решением для многих сфер деятельности.
У набора данных имеются схожие характеристики, по которым они разделяются на типы и группы.
Здесь основная цель продукта классифицировать объекты по одному признаку.
Такое решение помогает сжать информацию для ее дальнейшей визуализации.
ML на основе различных признаков проводит прогнозирование через заданный период времени.
Помогает выделить из всей массы процессов нетипичные.
Из всего массива данных выделяются только необходимые.
Полноценный анализ существующих процессов и предсказание показателей, которое станет полезным в оценке эффективности стратегии развития предприятия.
Оценка кредитоспособности. Этот процесс занимает у менеджера много времени, также в нем зачастую допускаются ошибки. Алгоритм автоматизирует выдачу кредитов. Безопасность. Мошеннические операции – это проблема, из-за которой не только банки, но и их потребители могут потерять значительные суммы. Искусственный интеллект учится распознавать подозрительные операции и вовремя их блокировать.
Минимизация простоев. Простой в производстве: подобный форс-мажор может стоить компании больших денег. Продукты, созданные с использованием машинного обучения, будут незаменимы в сборе данных о показателях и предоставлении прогнозов по возможным поломкам, что позволит предотвратить простои. Разработка системы управления. При поддержке машинного обучения модель может управлять всем производством в целом. Например, она поможет снизить брак, оптимизировать время, затрачиваемое на определенные этапы, сократить расходы или автоматизировать производство. Безопасность. Системы проводят мониторинг оборудования и передают информацию об изменениях в его работе, предупреждая катастрофы. Поиск новых месторождений. Нефтегазовые и горнодобывающие промышленности часто сталкиваются с проблемами поиска новых месторождений. Сеть анализирует данные и строит модели, которые могут точно предсказать залежи полезных ископаемых.
Клиентский сервис. Этот пункт касается ускоренной регистрации пациентов на прием, что позволяет уменьшить очереди. Диагностика. Программы могут ставить предварительные диагнозы на основе загруженного набора симптомов.
Предсказание действий покупателя. Очень важно для предложения актуальных продуктов целевой аудитории. Прогнозирование спроса. Практически полностью автоматизирует процесс закупок на основе информации о действиях клиентов и остатков товара.
Это лишь небольшой перечень применения ML-технологий. На сегодняшний день они могут быть органично внедрены в любую отрасль. Уже сейчас около 35% компаний используют машинное обучение, однако, эксперты выдвигают теорию, что уже к 2024 году эта цифра увеличится до 42%.
Разработка ML-продуктов включает в себя три этапа:
Чтобы в кратчайшие сроки начать работу с датасетом, разработчики используют готовые фреймворки и библиотеки. Визуализация – это важный этап создания функционирующей системы, так как она отслеживает линейные закономерности и выделяет аномалии. Специалисты отдают предпочтение определенному технологическому инструментарию:
Несмотря на то, что программных продуктов в разы больше, именно эта пятерка заслужила уважение многих разработчиков.
Заключение
Крупные компании не жалеют инвестиций в развитие технологий на базе машинного обучения, ведь, как правило, они не просто очень быстро окупаются, но также предлагают новые подходы в автоматизации и оптимизации рутинной деятельности сотрудников. Несмотря на многие опасения конспирологов, машины не могут заменить человека. Вместо этого они становятся незаменимым соратником, который помогает специалистам решать сложные задачи.
Единый источник истины (SSOT): что это,...
В условиях растущей сложности современных бизнес-процессов и объема данных компании сталкиваются с вызовами консолидации и унификации информации. Часто сотрудники различных отделов оперируют разрозненными данными, что приводит к ошибкам, недостоверным отчетам и снижению скорости принятия решений. Единый источник истины (Single Source of Truth, SSOT) — это подход, позволяющий избежать подобных проблем. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое SSOT, его преимущества, сложности внедрения и примеры успешного применения.
Data Quality: что это, почему важно...
В наше время, где данные становятся основным активом организаций, понятие data quality выходит на первый план. Компании ежедневно сталкиваются с огромным количеством информации, от которой напрямую зависят стратегические решения, аналитические выводы и операционная эффективность. Но что происходит, если данные содержат ошибки, дубли или неактуальную информацию? Недостаток качественных данных может обернуться потерями как финансовыми, так и репутационными. Разберёмся, что такое дата кволити, почему оно имеет ключевое значение и как его контролировать.
Сквозная аналитика: что это, как работает...
Сквозная аналитика — это подход, который объединяет данные из различных источников, чтобы сформировать полное представление об эффективности бизнес-процессов и маркетинговых активностей. Такой метод позволяет выявить ключевые точки взаимодействия с клиентом и оценить их вклад в конечный результат. Зачем нужны сквозная аналитика? В отличие от традиционного анализа, сосредоточенного на отдельных каналах или этапах, она охватывает весь клиентский путь: от первого взаимодействия с брендом до покупки и дальнейших контактов.
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Отправить
Пн-Пт 09:00-18:00
Я даю свое согласие на обработку персональных данных
