15 façons d'utiliser le ML en entreprise

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique utilise des méthodes statistiques pour interpréter les données afin de trouver les informations critiques pour la prise de décision. L'apprentissage automatique génère des modèles similaires, prédit, prévoit et regroupe le passé en fonction des besoins de l'utilisateur.

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Types de ML

L'apprentissage automatique est divisé en deux grands types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

ML supervisé

Le ML supervisé fonctionne sur des techniques statistiques telles que la régression pour former les données passées et prédire ou prévoir l'avenir. Par exemple, la demande d'inventaire peut être prévue à l'aide de la régression ML.

ML non supervisé

Dans le ML non supervisé, les données ne sont pas étiquetées et les fonctionnalités de données ne sont pas nommées ; l'apprentissage non supervisé utilise des méthodes de classification et de regroupement des données. Dans la classification, nous classons les données en différents groupes, tandis que dans le clustering, les données sont regroupées en différents clusters similaires à analyser.

Pourquoi le Machine Learning en entreprise ?

L'application de gestion des modèles d'apprentissage automatique dans les entreprises est très large car elle aide à prédire le prix dynamique du produit pour prévoir les données pour le responsable de la chaîne d'approvisionnement. Il fournit l'évolutivité de l'entreprise, la puissance de traitement et une méthode d'analyse moderne.

L'utilisation du ML dans l'analyse commerciale a occupé divers domaines et de nombreux postes. Les principales raisons sont un volume plus élevé, la disponibilité des données et un traitement rapide. Les entreprises réalisent désormais des bénéfices en utilisant le ML et en l'implémentant dans leurs systèmes pour être compétitives.

L'apprentissage automatique en entreprise La principale application en entreprise consiste à aider à extraire des informations et des connaissances à partir d'ensembles de données massifs. Comme sélectionner 100 clients fidèles parmi le million de clients d'une banque. Cependant, si l'algorithme ML est correctement mis en œuvre, il aide à résoudre des problèmes complexes et prédit le comportement des clients.

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15- Façons dont l'apprentissage automatique peut être intégré à l'entreprise

Il existe d'énormes applications de Machine Learning dans tous les domaines et toutes les entreprises. L'apprentissage automatique est en plein essor. Ici, nous discutons de la manière dont le ML peut être intégré dans différentes entreprises, leur apporter des bénéfices et faciliter leur travail. 15 façons ou applications sont discutées ci-dessous

• Analyse des sentiments

ML peut prédire le sentiment du client en examinant facilement les données passées. Par exemple, lorsqu'un client achetait un produit ou des marques spécifiques au cours des derniers mois et s'est soudainement arrêté et a acheté d'autres marques. L'entreprise peut récupérer le client grâce à de nombreuses tactiques telles que les remises, l'amélioration de l'emballage et de la qualité, la taille du produit, etc.

• Prédire le taux de désabonnement des clients

Le ML peut également aider les entreprises à comprendre le coût des différents produits achetés par le client et à prévoir la fidélisation des clients. Ils peuvent également calculer le revenu moyen généré par le client avant le désabonnement.

• Personnalisation des produits

Les entreprises recherchent généralement les diverses habitudes d'achat et les besoins des clients qui peuvent être facilement identifiés à l'aide de la segmentation et de la personnalisation de la clientèle par apprentissage automatique.

• Prédiction du marché

L'apprentissage automatique est très utile dans les prévisions du marché en tenant compte des caractéristiques du marché telles que les revenus, l'environnement national et international, les intérêts des investisseurs, les politiques gouvernementales, etc. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont puissants dans la prédiction en raison de la prise en compte simultanée de centaines de fonctionnalités, alors que les humains ne peuvent pas faire que.

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• Comptabilité et finance

Le plus grand avantage que le ML a apporté aux finances et à la comptabilité est l'automatisation. Désormais, la saisie des données et l'automatisation des rapports sont très simples. Cette tâche prenait beaucoup de temps dans le passé et il était difficile de trouver des erreurs.

• Publicité en temps réel

Le marketing numérique a quitté la télévision et les autres plateformes de publicités. Les publicités en ligne sur différentes plateformes de médias sociaux sont générées à l'aide d'algorithmes ML. L'utilisateur qui s'intéresse au football, à Facebook ou à d'autres lieux de médias sociaux utilise ces connaissances et ces publicités sur les matchs de football et liés à l'aide de ML.

• Détection de fraude

L'apprentissage automatique est une technique bénéfique dans la déduction des fraudes et des spams. Il travaille sur les données passées des clients et détecte les fraudes. Par exemple, un utilisateur effectue une transaction de quelques centaines de dollars auprès d'une banque sur un guichet automatique tous les mois. Mais s'il commence à effectuer un million de transactions en un mois, les algorithmes ML alertent le système pour vérification.

• Gestion et optimisation des stocks

L'apprentissage automatique aide les responsables de la chaîne d'approvisionnement à prévoir les stocks requis pour l'avenir en analysant les données passées. Par exemple, si un gérant de magasin doit commander des pulls pour l'hiver, il peut s'appuyer sur des modèles ML pour prévoir exactement le produit.

• Prévision de la demande

La prévision de la demande est appliquée partout dans l'entreprise, comme la chaîne d'approvisionnement, la main-d'œuvre, le commerce électronique et le transport. Les données historiques sont apprises et les prévisions effectuées pour l'avenir.

• Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont l'outil le plus utilisé dans l'entreprise, Netflix à Amazon gagnent tous beaucoup de bénéfices grâce à ces systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage automatique qui prédisent exactement le choix du client.

• Stratégies de tarification dynamique ou à la demande

Les entreprises utilisent des données historiques, les conditions du marché, la demande de produits et l'écart d'approvisionnement sur le marché pour prévoir la tarification dynamique de certains produits. Tels que les parapluies ne sont pas utilisés pendant la saison sèche et son prix est bas pendant la saison sèche, mais pendant la saison des pluies, sa demande est plus élevée et les prix fluctuent également.

• Segmentation de la clientèle

La segmentation de la clientèle à l'aide de modèles ML aide les entreprises à fournir à leurs précieux utilisateurs des produits de qualité dans les domaines appropriés. La segmentation de la clientèle aide également à planifier et à prévoir les stocks.

• Prédiction de la valeur vie client

Les techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données aident les entreprises à prédire les modèles d'achat, la sélection de produits, etc. Ces modèles de clients peuvent facilement être utilisés pour prédire des clients précieux pour l'entreprise.

• Assistant virtuel

Les assistants virtuels ou les chatbots offrent aux clients un service illimité 24 heures sur 24 et il peut y avoir des milliers de clients en même temps avec la capacité de trouver des réponses à partir de bases de données de grandes entreprises.

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• Optimisation des revenus et des profits

Les techniques d'apprentissage automatique ont aidé les magasins et les entreprises à optimiser les revenus et à sélectionner les prix en s'entraînant sur les données passées. Il aide à réduire les dépenses en nous donnant des informations sur les dépenses à partir de modèles de données.

Conclusion:

Il y a une très grande place pour l'apprentissage automatique dans les affaires dans presque tous les sous-domaines de l'entreprise. Les entreprises l'utilisent pour la génération et l'optimisation de revenus, la prédiction, la prévision et le conseil. Mais la plupart des techniques de ML sont basées sur les données passées du client.