ML을 비즈니스에서 사용할 수 있는 15가지 방법

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 통계적 방법을 사용하여 데이터를 해석하여 의사 결정을 위한 중요한 정보를 찾습니다. 머신 러닝은 유사한 패턴을 생성하여 사용자의 요구 사항에 따라 과거를 예측, 예측 및 클러스터링합니다.

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머신러닝의 유형

머신 러닝은 크게 지도 학습과 비지도 학습의 두 가지 유형으로 나뉩니다.

감독된 ML

Supervised ML은 회귀와 같은 통계 기법을 사용하여 과거 데이터를 훈련하고 미래를 예측하거나 예측합니다. 재고 수요와 같은 ML 회귀를 사용하여 예측할 수 있습니다.

감독되지 않은 ML

비지도 ML에서는 데이터에 레이블이 지정되지 않고 데이터 기능에 이름이 지정되지 않습니다. 비지도 학습은 데이터의 분류 및 클러스터링 방법을 사용합니다. 분류에서는 데이터를 다른 그룹으로 분류하고 클러스터링에서는 데이터를 여러 유사한 클러스터로 클러스터링하여 분석합니다.

왜 비즈니스에서 머신 러닝인가?

비즈니스의 기계 학습 모델 관리 응용 프로그램은 공급망 관리자의 데이터를 예측하기 위해 제품의 동적 가격을 예측하는 데 도움이 되므로 매우 광범위합니다. 비즈니스 확장성, 처리 능력 및 최신 분석 방법을 제공합니다.

비즈니스 분석에서 ML의 사용은 다양한 분야와 많은 위치를 차지했습니다. 주요 이유는 더 높은 볼륨, 데이터 가용성 및 빠른 처리입니다. 기업은 이제 ML을 사용하여 수익을 창출하고 이를 시스템에 구현하여 경쟁하고 있습니다.

비즈니스에서의 머신 러닝 비즈니스의 주요 응용 프로그램은 방대한 데이터 세트에서 정보와 지식을 추출하는 데 도움을 주는 것입니다. 은행의 백만 고객 중에서 100명의 충성 고객을 선택하는 것과 같은 것입니다. 그러나 ML 알고리즘이 올바르게 구현되면 복잡한 문제를 해결하고 고객 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다.

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15- 기계 학습을 비즈니스에 통합할 수 있는 방법

모든 분야와 비즈니스에서 머신 러닝의 엄청난 응용 프로그램이 있습니다. 머신 러닝은 빠른 속도로 급성장하고 있습니다. 여기에서는 ML을 다양한 비즈니스에 통합하고 수익을 창출하고 작업을 쉽게 만드는 방법에 대해 설명합니다. 15가지 방법 또는 응용 프로그램은 아래에 설명되어 있습니다.

• 감정 분석

ML은 과거 데이터를 쉽게 조사하여 고객의 감정을 예측할 수 있습니다. 고객이 지난 몇 개월 동안 특정 제품이나 브랜드를 구매하다가 갑자기 중단하고 다른 브랜드를 샀을 때와 같이. 회사는 할인, 포장 및 품질 개선, 제품 크기 등 다양한 전술을 통해 고객을 다시 잡을 수 있습니다.

• 고객 이탈 예측

ML은 또한 기업이 고객이 구매한 다양한 제품의 비용을 이해하고 유지 고객을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 고객이 이탈하기 전에 고객이 창출한 평균 수익을 계산할 수도 있습니다.

• 제품 개인화

기업은 일반적으로 머신러닝 고객 세분화 및 개인화를 통해 쉽게 볼 수 있는 고객의 다양한 구매 습관과 니즈를 찾습니다.

• 시장 예측

머신 러닝은 수익, 국내외 환경, 투자자 관심, 정부 정책 등과 같은 시장 특성을 고려하여 시장 예측에 매우 유용합니다. 머신 러닝 알고리즘은 수백 가지 특성을 동시에 고려하기 때문에 예측에 강력하지만 인간은 할 수 없습니다 저것.

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• 회계 및 재무

ML이 재무 및 회계에서 제공한 가장 큰 이점은 자동화입니다. 이제 데이터 입력 및 보고서 자동화가 매우 쉽습니다. 이 작업은 과거에 시간이 많이 걸렸고 실수를 찾기가 어려웠습니다.

• 실시간 광고

디지털 마케팅은 텔레비전과 기타 광고 플랫폼을 떠났습니다. 다양한 소셜 미디어 플랫폼의 온라인 광고는 ML 알고리즘을 사용하여 생성됩니다. 축구, Facebook 또는 기타 소셜 미디어 장소에 관심이 있는 사용자는 해당 지식과 축구 경기 및 ML 사용 관련 광고를 사용합니다.

• 사기 감지

기계 학습은 사기 및 스팸을 추론하는 데 유용한 기술입니다. 그것은 고객의 과거 데이터에서 작동하고 사기를 감지합니다. 예를 들어, 사용자가 매월 ATM에서 은행으로부터 수백 달러의 거래를 수행합니다. 그러나 그가 한 달에 백만 건의 트랜잭션을 수행하기 시작하면 ML 알고리즘이 시스템에 확인하도록 경고합니다.

• 재고 관리 및 최적화

기계 학습은 공급망 관리자가 과거 데이터를 분석하여 미래에 필요한 재고를 예측하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 매장 관리자가 겨울용 스웨터를 주문해야 하는 경우 ML 모델의 도움을 받아 제품을 정확하게 예측할 수 있습니다.

• 수요예측

수요 예측은 공급망, 인력, 전자 상거래 및 운송과 같은 비즈니스의 모든 곳에 적용됩니다. 과거 데이터를 학습하고 미래에 대한 예측을 수행합니다.

• 추천 시스템

추천 시스템은 비즈니스에서 가장 많이 사용되는 도구이며 Netflix에서 Amazon까지 모두 고객의 선택을 정확하게 예측하는 머신 러닝 기반 추천 시스템으로 인해 많은 이익을 얻고 있습니다.

• 동적 또는 수요 가격 책정 전략

기업은 과거 데이터, 시장 상황, 시장의 제품 수요 및 공급 격차를 사용하여 일부 제품의 동적 가격 책정을 예측합니다. 우산과 같이 건기에 사용하지 않고 건기에 가격이 저렴하지만 장마철에는 수요가 많아 가격도 변동합니다.

• 고객 세분화

ML 모델을 사용한 고객 세분화는 기업이 가치 있는 사용자에게 적절한 영역에서 고품질 제품을 제공하는 데 도움이 됩니다. 고객 세분화는 재고 계획 및 예측에도 도움이 됩니다.

• 고객평생가치 예측

기계 학습 및 데이터 분석 기술은 기업이 구매 패턴, 제품 선택 등을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 고객 패턴은 비즈니스의 가치 있는 고객을 예측하는 데 쉽게 사용할 수 있습니다.

• 가상 어시스턴트

가상 비서 또는 챗봇은 고객에게 24시간 무제한 서비스를 제공하며 대규모 회사 데이터베이스에서 답변을 찾을 수 있는 기능으로 한 번에 수천 명의 고객이 있을 수 있습니다.

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• 수익 및 이익 최적화

머신 러닝 기술은 과거 데이터에 대한 교육을 통해 매장과 비즈니스에서 수익 최적화 및 가격 선택을 도왔습니다. 데이터 패턴에서 비용에 대한 지식을 제공하여 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

결론:

비즈니스의 거의 모든 하위 분야에서 비즈니스에서 머신 러닝을 위한 매우 큰 여지가 있습니다. 기업은 수익 창출 및 최적화, 예측, 예측 및 조언을 위해 이를 사용하고 있습니다. 그러나 대부분의 ML 기술은 고객의 과거 데이터를 기반으로 합니다.