15 Möglichkeiten, wie ML im Unternehmen eingesetzt werden kann

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen verwendet statistische Methoden, um Daten zu interpretieren, um die kritischen Informationen für die Entscheidungsfindung herauszufinden. Maschinelles Lernen generiert ähnliche Muster, prognostiziert, prognostiziert und gruppiert die Vergangenheit je nach Anforderung des Benutzers.

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Arten von ML

Maschinelles Lernen wird in zwei Haupttypen unterteilt: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.

Betreutes ML

Überwachtes ML arbeitet an statistischen Techniken wie Regression, um die Daten der Vergangenheit zu trainieren und die Zukunft vorherzusagen oder vorherzusagen. Beispielsweise kann die Nachfrage nach Inventar mithilfe der ML-Regression prognostiziert werden.

Unüberwachtes ML

Beim unüberwachten ML werden Daten nicht gekennzeichnet und Datenmerkmale nicht benannt; Unüberwachtes Lernen verwendet Methoden zur Klassifizierung und Clusterung von Daten. Bei der Klassifizierung klassifizieren wir Daten in verschiedene Gruppen, während beim Clustering Daten zur Analyse in verschiedene ähnliche Cluster geclustert werden.

Warum maschinelles Lernen in der Wirtschaft?

Die Modellverwaltungsanwendung für maschinelles Lernen in Unternehmen ist sehr breit gefächert, da sie hilft, den dynamischen Preis des Produkts vorherzusagen, um Daten für den Supply Chain Manager zu prognostizieren. Es bietet die geschäftliche Skalierbarkeit, Verarbeitungsleistung und moderne Analysemethoden.

Der Einsatz von ML in der Business Analytics hat verschiedene Bereiche und viele Positionen besetzt. Hauptgründe sind höheres Volumen, Datenverfügbarkeit und schnelle Verarbeitung. Unternehmen erzielen jetzt Gewinne durch den Einsatz von ML und die Implementierung in ihren Systemen, um wettbewerbsfähig zu sein.

Maschinelles Lernen in der Wirtschaft Die Hauptanwendung in der Wirtschaft besteht darin, beim Extrahieren von Informationen und Wissen aus riesigen Datensätzen zu helfen. Wie zum Beispiel die Auswahl von 100 treuen Kunden aus den Millionen Kunden einer Bank. Wird der ML-Algorithmus jedoch richtig implementiert, hilft er bei der Lösung komplexer Probleme und prognostiziert das Kundenverhalten.

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15- Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen in Unternehmen integriert werden kann

Es gibt enorme Anwendungen des maschinellen Lernens in allen Bereichen und Unternehmen. Maschinelles Lernen boomt in rasantem Tempo. Hier diskutieren wir, wie ML in verschiedene Unternehmen integriert werden kann und ihnen Gewinn bringt und ihre Arbeit erleichtert. 15 Möglichkeiten oder Anwendungen werden unten diskutiert

• Stimmungsanalyse

ML kann das Kundengefühl vorhersagen, indem es die vergangenen Daten leicht untersucht. Zum Beispiel, wenn ein Kunde ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Marke aus den letzten Monaten kaufte und plötzlich aufhörte und andere Marken kaufte. Das Unternehmen kann den Kunden durch viele Taktiken wie Rabatte, Verbesserung der Verpackung und Qualität, Produktgröße usw.

• Vorhersage der Kundenabwanderung

ML kann Unternehmen auch dabei helfen, die Kosten verschiedener vom Kunden gekaufter Produkte zu verstehen und die Kundenbindung vorherzusagen. Sie können auch den durchschnittlichen Umsatz des Kunden vor der Abwanderung berechnen.

• Personalisierung von Produkten

Unternehmen suchen in der Regel nach den verschiedenen Kaufgewohnheiten und Bedürfnissen der Kunden, die mithilfe von maschinellem Lernen, Kundensegmentierung und Personalisierung, leicht erkennbar sind.

• Marktprognose

Maschinelles Lernen ist bei der Marktprognose sehr hilfreich, indem Marktmerkmale wie Einnahmen, nationales und internationales Umfeld, Investoreninteressen, Regierungspolitik usw. berücksichtigt werden. Algorithmen für maschinelles Lernen sind aufgrund der gleichzeitigen Berücksichtigung von Hunderten von Merkmalen leistungsstark bei der Vorhersage, während Menschen dies nicht können das.

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• Buchhaltung und Finanzen

Der größte Vorteil, den ML im Finanz- und Rechnungswesen gebracht hat, ist die Automatisierung. Jetzt sind die Dateneingabe und die Automatisierung von Berichten sehr einfach. Diese Aufgabe hat in der Vergangenheit viel Zeit in Anspruch genommen und es war schwierig, Fehler zu finden.

• Werbung in Echtzeit

Das digitale Marketing hat das Fernsehen und andere Werbeplattformen verlassen. Online-Werbung auf verschiedenen Social-Media-Plattformen wird mithilfe von ML-Algorithmen generiert. Der Benutzer, der an Fußball, Facebook oder anderen Social-Media-Orten interessiert ist, nutzt dieses Wissen und die Anzeige über Fußballspiele und ähnliches mithilfe von ML.

• Entdeckung eines Betruges

Maschinelles Lernen ist eine vorteilhafte Technik bei der Ableitung von Betrug und Spam. Es arbeitet mit den vergangenen Daten von Kunden und erkennt Betrug. Beispielsweise führt ein Benutzer monatlich eine Transaktion von einigen hundert Dollar von einer Bank an einem Geldautomaten durch. Aber wenn er anfängt, in einem Monat eine Million Transaktionen durchzuführen, alarmieren ML-Algorithmen das System zur Überprüfung.

• Bestandsverwaltung und -optimierung

Maschinelles Lernen hilft Supply-Chain-Managern, den für die Zukunft erforderlichen Bestand vorherzusagen, indem die Daten der Vergangenheit analysiert werden. Wenn beispielsweise ein Filialleiter Pullover für den Winter bestellen muss, kann er sich von ML-Modellen helfen lassen, um das Produkt genau zu prognostizieren.

• Nachfragevorhersage

Bedarfsprognosen werden überall im Unternehmen angewendet, z. B. in der Lieferkette, bei den Arbeitskräften, im E-Commerce und im Transportwesen. Die historischen Daten werden gelernt und Vorhersagen für die Zukunft durchgeführt.

• Empfehlungssysteme

Empfehlungssysteme sind das am häufigsten verwendete Tool in der Branche. Netflix bis Amazon erzielen alle große Gewinne aufgrund dieser auf maschinellem Lernen basierenden Empfehlungssysteme, die die Kundenentscheidungen genau vorhersagen.

• Dynamische oder nachfrageorientierte Preisstrategien

Unternehmen verwenden historische Daten, Marktbedingungen, Produktnachfrage und Angebotslücken auf dem Markt, um die dynamische Preisgestaltung einiger Produkte vorherzusagen. Solche Regenschirme werden in der Trockenzeit nicht gebraucht und ihr Preis ist in der Trockenzeit niedrig, aber in der Regenzeit ist ihre Nachfrage höher und die Preise schwanken ebenfalls.

• Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung mithilfe von ML-Modellen hilft Unternehmen, ihren wertvollen Benutzern Qualitätsprodukte in geeigneten Bereichen anzubieten. Die Kundensegmentierung hilft auch bei der Planung und Vorhersage des Lagerbestands.

• Vorhersage des Customer Lifetime Value

Techniken des maschinellen Lernens und der Datenanalyse unterstützen Unternehmen bei der Vorhersage von Kaufmustern, der Auswahl von Produkten usw. Diese Kundenmuster können leicht zur Vorhersage wertvoller Kunden für das Unternehmen verwendet werden.

• Virtueller Assistent

Virtuelle Assistenten oder Chatbots bieten Kunden 24 Stunden unbegrenzten Service, und es können Tausende von Kunden gleichzeitig mit der Fähigkeit sein, Antworten aus großen Unternehmensdatenbanken zu finden.

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• Umsatz- und Gewinnoptimierung

Techniken des maschinellen Lernens halfen Geschäften und Unternehmen bei der Umsatzoptimierung und Preisauswahl, indem sie auf vergangenen Daten trainierten. Es hilft, Ausgaben zu reduzieren, indem es uns Wissen über Ausgaben aus Datenmustern gibt.

Fazit:

In fast allen Teilbereichen der Wirtschaft gibt es in der Wirtschaft einen sehr großen Spielraum für maschinelles Lernen. Unternehmen nutzen es zur Umsatzgenerierung und -optimierung, Vorhersage, Prognose und Beratung. Aber die meisten ML-Techniken basieren auf den vergangenen Daten des Kunden.