15 طريقة يمكن من خلالها استخدام ML في الأعمال

ما هو التعلم الآلي؟

يستخدم التعلم الآلي الأساليب الإحصائية لتفسير البيانات لاكتشاف المعلومات الهامة لاتخاذ القرار. يولد التعلم الآلي أنماطًا متشابهة ، والتنبؤ ، والتنبؤ ، ويجمع الماضي وفقًا لمتطلبات المستخدم.

الوظائف ذات الصلة: طرق التعلم الآلي لاكتشاف ومنع الهجمات في اختبار البرامج

أنواع ML

ينقسم التعلم الآلي إلى نوعين رئيسيين: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.

ML تحت إشراف

يعمل التعلم الآلي الخاضع للإشراف على تقنيات إحصائية مثل الانحدار لتدريب البيانات السابقة والتنبؤ بالمستقبل أو التنبؤ به. يمكن التنبؤ بالطلب على المخزون باستخدام انحدار ML.

ML غير الخاضعة للرقابة

في ML غير الخاضع للإشراف ، لا يتم تصنيف البيانات ولا يتم تسمية ميزات البيانات ؛ يستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف طرق تصنيف وتجميع البيانات. في التصنيف ، نقوم بتصنيف البيانات إلى مجموعات مختلفة ، بينما يتم تجميع البيانات في مجموعات متشابهة مختلفة لتحليلها.

لماذا تعلم الآلة في الأعمال؟

تطبيق إدارة نموذج التعلم الآلي في الأعمال واسع جدًا لأنه يساعد على التنبؤ بالسعر الديناميكي للمنتج للتنبؤ بالبيانات لمدير سلسلة التوريد. يوفر قابلية تطوير الأعمال وقوة المعالجة وطريقة التحليل الحديثة.

شغل استخدام ML في تحليلات الأعمال مجالات مختلفة والعديد من المناصب. الأسباب الرئيسية هي الحجم الكبير وتوافر البيانات والمعالجة السريعة. تحقق الشركات الآن أرباحًا من خلال استخدام ML وتنفيذها في أنظمتها للمنافسة.

التعلم الآلي في الأعمال التطبيق الرئيسي في الأعمال التجارية هو المساعدة في استخراج المعلومات والمعرفة من مجموعات البيانات الضخمة. مثل اختيار 100 عميل مخلص من مليون عميل للبنك. ومع ذلك ، إذا تم تنفيذ خوارزمية ML بشكل صحيح ، فإنها تساعد في حل المشكلات المعقدة وتتنبأ بسلوك العميل.

اقرأ أيضًا: ما هو تعريف الذكاء الاصطناعي؟

15- طرق التعلم الآلي يمكن دمجها في الأعمال

هناك تطبيقات هائلة لتعلم الآلة في كل مجال وعمل. يزدهر التعلم الآلي بوتيرة سريعة. هنا ، نناقش كيف يمكن دمج ML في أعمال مختلفة ومنحهم الأرباح وجعل عملهم أسهل. 15 طريقة أو تطبيقات تمت مناقشتها أدناه

• تحليل المشاعر

يمكن لـ ML توقع شعور العميل من خلال فحص البيانات السابقة بسهولة. على سبيل المثال عندما كان العميل يشتري بعض المنتجات أو العلامات التجارية المحددة من الأشهر العديدة الماضية وتوقف فجأة واشترى بعض العلامات التجارية الأخرى. يمكن للشركة الاستيلاء على العميل مرة أخرى من خلال العديد من التكتيكات مثل الخصومات ، وتحسين التعبئة والجودة ، وحجم المنتج ، وما إلى ذلك.

• توقع زبد العميل

يمكن أن يساعد ML أيضًا الشركات على فهم تكلفة المنتجات المختلفة التي يشتريها العميل والتنبؤ بالعملاء المستبقين. يمكنهم أيضًا حساب متوسط ​​الإيرادات التي يولدها العميل قبل الخوض.

• إضفاء الطابع الشخصي على المنتجات

تبحث الشركات عادةً عن عادات واحتياجات الشراء المختلفة للعملاء التي يمكن رؤيتها بسهولة باستخدام تجزئة وتخصيص العملاء باستخدام التعلم الآلي.

• توقع السوق

يعد التعلم الآلي مفيدًا جدًا في التنبؤ بالسوق من خلال النظر في ميزات السوق مثل الإيرادات ، والبيئة المحلية والدولية ، ومصالح المستثمرين ، والسياسات الحكومية ، وما إلى ذلك. تعد خوارزميات التعلم الآلي قوية في التنبؤ بسبب النظر في مئات الميزات في وقت واحد ، بينما لا يستطيع البشر القيام بذلك الذي - التي.

اقرأ أيضًا: أفضل الطرق لتحسين الدافع في مكان العمل

• المحاسبة والتمويل

أكبر فائدة قدمها ML في المالية والمحاسبة هي الأتمتة. الآن أصبح إدخال البيانات وأتمتة التقارير أمرًا سهلاً للغاية. استغرقت هذه المهمة الكثير من الوقت في الماضي وكان من الصعب العثور على أخطاء.

• الإعلان في الوقت الحقيقي

لقد ترك التسويق الرقمي التلفزيون ومنصات الإعلانات الأخرى. يتم إنشاء الإعلانات عبر الإنترنت على منصات وسائط اجتماعية مختلفة باستخدام خوارزميات ML. يستخدم المستخدم المهتم بكرة القدم أو Facebook أو مواقع التواصل الاجتماعي الأخرى تلك المعرفة والإعلان عن مباريات كرة القدم وما يتعلق بها باستخدام ML.

• الكشف عن الغش

التعلم الآلي هو أسلوب مفيد في خصم عمليات الاحتيال والبريد العشوائي. يعمل على البيانات السابقة للعملاء ويكشف عمليات الاحتيال. على سبيل المثال ، يقوم المستخدم بإجراء معاملة ببضع مئات من الدولارات من أحد البنوك باستخدام ماكينة الصراف الآلي شهريًا. ولكن إذا بدأ في إجراء مليون معاملة في شهر واحد ، فإن خوارزميات ML تنبه النظام للتحقق.

• إدارة المخزون وتحسينه

يساعد التعلم الآلي مديري سلسلة التوريد على التنبؤ بالمخزون المطلوب للمستقبل من خلال تحليل البيانات السابقة. على سبيل المثال ، إذا كان على مدير المتجر طلب سترات للشتاء ، فيمكنه طلب المساعدة من نماذج ML للتنبؤ بالمنتج بالضبط.

• توقعات الطلب

يتم تطبيق التنبؤ بالطلب في كل مكان في الأعمال التجارية مثل سلسلة التوريد والقوى العاملة والتجارة الإلكترونية والنقل. يتم تعلم البيانات التاريخية وتنفيذ التنبؤات للمستقبل.

• أنظمة التوصية

تعد أنظمة التوصيات هي الأداة الأكثر استخدامًا في الأعمال التجارية ، حيث تحقق Netflix إلى أمازون الكثير من الأرباح بسبب أنظمة التوصية القائمة على التعلم الآلي والتي تتنبأ باختيار العميل بالضبط.

• إستراتيجيات تسعير ديناميكية أو حسب الطلب

تستخدم الشركات البيانات التاريخية وظروف السوق والطلب على المنتج وفجوة العرض في السوق للتنبؤ بالتسعير الديناميكي لبعض المنتجات. مثل المظلات ليس لها استخدام في موسم الجفاف وسعرها منخفض في موسم الجفاف ، ولكن في موسم الأمطار ، يكون الطلب عليها أعلى وتتقلب الأسعار أيضًا.

• فئات الزبائن

يساعد تقسيم العملاء باستخدام نماذج ML الشركات على تزويد مستخدميها القيمين بمنتجات عالية الجودة في المناطق المناسبة. يساعد تقسيم العملاء أيضًا في تخطيط المخزون والتنبؤ به.

• توقع قيمة العميل مدى الحياة

تساعد تقنيات التعلم الآلي وتحليلات البيانات الشركات في التنبؤ بأنماط الشراء واختيار المنتجات وما إلى ذلك. يمكن استخدام أنماط العملاء هذه بسهولة للتنبؤ بالعملاء القيمين للأعمال.

• مساعد افتراضي

يوفر المساعدون الافتراضيون أو روبوتات الدردشة للعملاء خدمة غير محدودة على مدار 24 ساعة ويمكن أن يكون هناك آلاف العملاء في وقت واحد مع إمكانية العثور على إجابات من قواعد بيانات الشركة الكبيرة.

اقرأ أيضًا: أفضل أدوات التعاون والإنتاجية للعاملين عن بُعد

• تحسين الإيرادات والأرباح

ساعدت تقنيات التعلم الآلي المتاجر والشركات على تحسين الإيرادات واختيار السعر من خلال التدريب على البيانات السابقة. يساعد على تقليل النفقات من خلال تزويدنا بمعرفة حول النفقات من أنماط البيانات.

خاتمة:

هناك مساحة كبيرة جدًا للتعلم الآلي في الأعمال التجارية تقريبًا في كل مجال فرعي من الأعمال. تستخدمه الشركات لتوليد الإيرادات وتحسينها والتنبؤ والتنبؤ وتقديم المشورة. لكن معظم تقنيات تعلم الآلة تعتمد على البيانات السابقة للعميل.