Принятие машинного обучения: начните с небольших шагов
Принятие машинного обучения: начните с небольших шагов-этот практическое совет может быть изменяющим игроком, которая сейчас нуждается в вашей организации. Многие компании стремятся принять искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ), но сложность часто кажется ошеломляющей. Готовы ли вы использовать силу ИИ, не чувствуя себя парализованной его масштабом? Это руководство посвящено тому, как предпринять эти начальные шаги к созданию более умного, более автоматизированного будущего, по одному проекту за раз. Начиная с малого и оставаясь стратегическим, ваш бизнес может уверенно вступить в мир машинного обучения без ненужного риска или расходов.
Также читайте: влияние искусственного интеллекта в индустрии гостеприимства – AI для отелей
Зачем начинать с малого с машинным обучением?
Машинное обучение – это мощная технология с приложениями в разных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, розничная торговля и производство. Хотя его потенциал огромный, запуск крупномасштабной инициативы машинного обучения не всегда может быть самым умным или наиболее экономически эффективным выбором. Начиная с меньших, управляемых проектов имеет много преимуществ. Это позволяет вам проверять идеи, измерять результаты и совершенствовать ваш подход без инвестиций в инфраструктуру или ресурсы. Для новых предприятий в этой области меньшие шаги создают возможности обучения, которые закладывают почву для будущего роста.
Запуск мелких проектов также наращивает ранний импульс. Быстро демонстрируя результаты, вы можете сплотить поддержку со стороны заинтересованных сторон, что облегчает масштабирование ваших усилий с течением времени. Конечная цель – это не только установка сложных систем ИИ, но и для того, чтобы увидеть измеримые, положительные результаты, которые приводят к ценности бизнеса.
Также прочитайте: искусственный интеллект в улучшении бизнес -процессов здравоохранения
Понимание того, что машинное обучение может сделать для вашего бизнеса
Многие лица, принимающие решения, взволнованы машинным обучением, но изо всех сил пытаются понять, как оно относится к их ежедневным операциям. Прежде чем погрузиться, важно соответствовать проектам машинного обучения с вашими бизнес -целями. Вы пытаетесь улучшить обслуживание клиентов? Увеличить продажи за счет лучшего таргетинга? Опросить внутренние процессы? Каждая цель будет влиять на то, как вы проектируете и реализуете свои проекты.
Машинное обучение превосходно в таких задачах, как прогнозирование поведения клиентов, автоматизация повторяющихся рабочих мест, обнаружение аномалий и персонализирующие маркетинговые усилия. Выявление конкретных областей вашего бизнеса, в которых эти сильные стороны могут быть применены, обеспечит сосредоточение ваших ресурсов на проектах, которые действительно имеют значение.
Создание сильного фонда машинного обучения
Прежде чем экспериментировать с машинным обучением, важно создать прочную основу данных и инфраструктуры. Машинное обучение процветает на высококачественных данных. Плохое качество данных может привести к неточным моделям, впустую времени и неоптимальным результатам. Начните с аудита и очистки ваших существующих наборов данных, чтобы они были полными, последовательными и соответствующими вашим целям.
Не менее важно иметь правильные инструменты. Платформы, такие как Tensorflow, Scikit-Learn или облачные решения, такие как AWS SageMaker и Google Cloud AI, могут упростить процесс для начинающих. Эти инструменты предоставляют фреймворки, предварительно построенные алгоритмы и системы поддержки, которые значительно облегчают реализацию. Выберите инструменты, которые соответствуют вашему уровню опыта и требований к проекту, чтобы максимизировать эффективность.
Также прочитайте: влияние ИИ на рабочие пространства
Выберите правильный первый проект
Успех вашего первого проекта машинного обучения часто определяет, принимает ли ваша организация ИИ в долгосрочной перспективе. Сосредоточьтесь на проектах, которые оказывают высокое влияние, но достаточно просты, чтобы выполнить ваши текущие ресурсы. Например, исследование шаблонов в данных клиентов для сокращения оттока или использования базового распознавания изображений для классификации элементов инвентаризации может быть отличным местом для начала.
Небольшие проекты служат «доказательством концепции». Они позволяют вам быстро продемонстрировать ощутимые результаты, что может укрепить вклад в лидерство и доверять вашей команде в их возможности. После того, как вы успешно реализовали один проект, вам будет легче разобраться с более крупными и более сложными инициативами.
Подчеркнуть сотрудничество и обучение
Хотя машинное обучение может показаться техническим, успешное принятие требует сотрудничества между техническими экспертами и специалистами по доменам. Поощряйте беседы в межсоизантах, чтобы обе стороны работали вместе для общих целей. Например, ваша ИТ -команда может построить модель машинного обучения, но команда по маркетингу или продажам должна помочь определить показатели производительности и ожидания удобства использования.
Инвестирование в командное обучение имеет решающее значение. Обучите своих сотрудников, что такое машинное обучение и его практическое применение. Онлайн-курсы, семинары и сеансы наставничества один на один могут улучшить доверие и технические знания. Хорошо информированная команда с большей вероятностью будет использовать новые технологии и внести свой вклад в их успех.
Также читайте: как начать с машинного обучения
Отслеживать и измерить успех
Чтобы ваши проекты машинного обучения обеспечивали реальную ценность, определите ключевые показатели производительности (KPI) с самого начала. Будь то увеличение дохода, более быстрое время обработки или более высокая удовлетворенность клиентов, измеримые цели позволят вам оценить успех каждого усилия.
Используйте аналитику и инструменты отчетности для постоянного мониторинга производительности модели. Машинное обучение – это не технология «установить и забыть» – это требует постоянной оценки и оптимизации. Если что -то не работает, как предполагалось, небольшие корректировки могут значительно улучшить ваши результаты с течением времени.
Масштабировать постепенно, когда вы получаете уверенность
Как только вы успешно выполнили небольшие проекты, вы можете начать думать о масштабировании. Отслеживая то, что сработало, что не было, а что вы узнали, у вас будет более четкая дорожная карта для будущих инициатив. Масштабирование не обязательно означает прыжок на очень продвинутые решения. Иногда расширение объема существующего проекта или интеграция двух небольших проектов в одну более крупную систему может дать экспоненциальные результаты.
Когда вы масштабируете, рассмотрите возможность принятия более продвинутых методов машинного обучения, таких как обработка естественного языка (NLP) или глубокое обучение для решения сложных задач. Благодаря опыту и данным на вашей стороне, переход на эти сложные инструменты будет чувствовать себя менее пугающим и более эффективным.
Также читайте: что такое байесовская оптимизация и как она используется в машинном обучении?
Машинное обучение – это путешествие, а не пункт назначения
Принятие машинного обучения – это не достижение совершенства с первой попытки. Это непрерывный процесс обучения, экспериментов и уточнения. Начиная с небольших шагов, предприятия могут постепенно наращивать доверие, знания и ресурсы, необходимые для более крупных проектов, с минимизацией рисков и максимизации стоимости.
Ключ к успеху заключается в том, чтобы оставаться гибким, быть открытым для обучения и оставаться сосредоточенным на результатах реальных результатов бизнеса. Машинное обучение больше не является футуристической мечтой – это доступный инструмент для любой компании, желающей начать с малого и мыслить.
Ссылки
Агравал, Аджай, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб. Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллектаПолем Harvard Business Review Press, 2018.
Зигель, Эрик. Прогнозирующая аналитика: способность предсказать, кто будет нажимать, покупать, лгать или умеретьПолем Wiley, 2016.
Яо, Мария, Эдельн Чжоу и Марлен Цзя. Применяемый искусственный интеллект: справочник для лидеров бизнесаПолем Topbots, 2018.
Мерфи, Кевин П. Машинное обучение: вероятностная перспективаПолем MIT Press, 2012.
Митчелл, Том М. Машинное обучениеПолем McGraw-Hill, 1997.
