15 moduri în care ML poate fi folosit în afaceri

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată folosește metode statistice pentru a interpreta datele pentru a afla informațiile critice pentru luarea deciziilor. Învățarea automată generează modele similare, prezice, prognozează și grupează trecutul în funcție de cerințele utilizatorului.

Postare conexă: Metode de învățare automată pentru detectarea și prevenirea atacurilor în testarea software-ului

Tipuri de ML

Învățarea automată este împărțită în două tipuri majore: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.

ML supravegheat

ML supravegheat funcționează pe tehnici statistice, cum ar fi regresia, pentru a antrena datele din trecut și pentru a prezice sau prognoza viitorul. Cum ar fi cererea de inventar poate fi prognozată folosind regresia ML.

ML nesupravegheat

În ML nesupravegheat, datele nu sunt etichetate și caracteristicile datelor nu sunt denumite; învăţarea nesupravegheată utilizează metode de clasificare şi grupare a datelor. În clasificare, clasificăm datele în diferite grupuri, în timp ce în gruparea datelor sunt grupate în diferite grupuri similare pentru a le analiza.

De ce învățarea automată în afaceri?

Aplicația de management al modelului de învățare automată în afaceri este foarte largă, deoarece ajută la prezicerea prețului dinamic al produsului pentru a prognoza datele pentru managerul lanțului de aprovizionare. Oferă scalabilitatea afacerii, puterea de procesare și metoda modernă de analiză.

Utilizarea ML în analiza afacerilor a ocupat diverse domenii și multe poziții. Motivele majore sunt volumul mai mare, disponibilitatea datelor și procesarea rapidă. Companiile obțin acum profit prin utilizarea ML și implementând-o în sistemele lor pentru a concura.

Învățarea automată în afaceri Aplicația majoră în afaceri este de a ajuta la extragerea de informații și cunoștințe din seturi masive de date. Cum ar fi selectarea a 100 de clienți fideli din milionul de clienți ai unei bănci. Cu toate acestea, dacă algoritmul ML este implementat corect, ajută la rezolvarea problemelor complexe și prezice comportamentul clienților.

Citește și: Care este definiția inteligenței artificiale?

15- Modalități în care învățarea automată poate fi încorporată în afaceri

Există aplicații enorme ale Machine Learning în fiecare domeniu și afacere. Învățarea automată este în plină expansiune într-un ritm rapid. Aici, discutăm despre modul în care ML poate fi încorporat în diferite afaceri și să le oferim profit și să le ușureze munca. 15 moduri sau aplicații sunt discutate mai jos

• Analiza sentimentelor

ML poate prezice sentimentul clientului examinând cu ușurință datele din trecut. De exemplu, atunci când un client cumpăra un anumit produs sau mărci din ultimele luni și s-a oprit brusc și a cumpărat alte mărci. Compania poate atrage din nou clientul prin multe tactici, cum ar fi reduceri, îmbunătățirea ambalării și a calității, dimensiunea produsului etc.

• Prezicerea ratei clienților

ML poate ajuta, de asemenea, companiile să înțeleagă costul diferitelor produse cumpărate de client și să prezică reținerea clienților. Ei pot calcula, de asemenea, venitul mediu generat de client înainte de retragere.

• Personalizarea produselor

Companiile caută, de obicei, diferitele obiceiuri și nevoi de cumpărare ale clienților, care pot fi observate cu ușurință utilizând segmentarea și personalizarea clienților prin învățarea automată.

• Predicția pieței

Învățarea automată este foarte utilă în prognoza pieței, luând în considerare caracteristicile pieței, cum ar fi veniturile, mediul intern și internațional, interesele investitorilor, politicile guvernamentale etc. Algoritmii de învățare automată sunt puternici în predicție datorită luării în considerare a sutelor de caracteristici simultan, în timp ce oamenii nu pot face acea.

Citește și: Cele mai bune modalități de a îmbunătăți motivația la locul de muncă

• Contabilitate și finanțe

Cel mai mare beneficiu pe care ML l-a oferit în finanțe și contabilitate este automatizarea. Acum, introducerea datelor și automatizarea rapoartelor sunt foarte ușoare. Această sarcină a durat mult timp în trecut și a fost dificil să găsești greșeli.

• Publicitate în timp real

Marketingul digital a părăsit televiziunea și alte platforme de reclame. Reclamele online pe diferite platforme de social media sunt generate folosind algoritmi ML. Utilizatorul care este interesat de Fotbal, Facebook sau alte rețele sociale folosește aceste cunoștințe și reclame despre meciurile de fotbal și despre utilizarea ML.

• Detectarea fraudei

Învățarea automată este o tehnică benefică în deducerea fraudelor și a spam-ului. Funcționează pe datele anterioare ale clienților și detectează fraudele. De exemplu, un utilizator efectuează lunar o tranzacție de câteva sute de dolari de la o bancă la un bancomat. Dar dacă începe să facă un milion de tranzacții într-o lună, algoritmii ML alertează sistemul pentru verificare.

• Gestionarea și optimizarea stocurilor

Învățarea automată îi ajută pe managerii lanțului de aprovizionare să prezică inventarul necesar pentru viitor, analizând datele din trecut. De exemplu, dacă un manager de magazin trebuie să comande pulovere pentru iarnă, el poate lua ajutor de la modelele ML pentru a prognoza exact produsul.

• Prognoza cererii

Prognoza cererii este aplicată peste tot în afacere, cum ar fi lanțul de aprovizionare, forța de muncă, comerțul electronic și transportul. Datele istorice sunt învățate și sunt realizate predicții pentru viitor.

• Sisteme de recomandare

Sistemele de recomandare sunt instrumentul cel mai folosit în afaceri, de la Netflix la Amazon, toate câștigă mult profit datorită acestor sisteme de recomandare bazate pe învățarea automată, care prezic exact alegerea clienților.

• Strategii de prețuri dinamice sau la cerere

Companiile folosesc date istorice, condițiile pieței, cererea de produse și decalajul de aprovizionare pe piață pentru a prezice prețurile dinamice ale unor produse. Cum ar fi umbrelele nu sunt folosite în sezonul uscat și prețul este scăzut în sezonul uscat, dar în sezonul ploios, cererea este mai mare și prețurile fluctuează.

• Segmentarea clienților

Segmentarea clienților folosind modele ML ajută companiile să ofere utilizatorilor lor valoroși produse de calitate în zonele adecvate. Segmentarea clienților ajută, de asemenea, la planificarea și estimarea stocurilor.

• Predicția valorii pe durata de viață a clientului

Tehnicile de învățare automată și de analiză a datelor ajută companiile să prezică modele de cumpărare, selecție de produse etc. Aceste modele de clienți pot fi utilizate cu ușurință pentru a prezice clienții valoroși pentru afacere.

• Asistent virtual

Asistenții virtuali sau chatbot-ii oferă clienților un serviciu nelimitat 24 de ore și pot exista mii de clienți în același timp cu capacitatea de a găsi răspunsuri din bazele de date mari ale companiilor.

Citiți și: Cele mai bune instrumente pentru colaborare și productivitate pentru lucrătorii de la distanță

• Optimizarea veniturilor și a profitului

Tehnicile de învățare automată au ajutat magazinele și companiile să optimizeze veniturile și să selecteze prețurile prin instruire pe datele anterioare. Ajută la reducerea cheltuielilor, oferindu-ne cunoștințe despre cheltuieli din tiparele de date.

Concluzie:

Există spațiu foarte mare pentru învățarea automată în afaceri în aproape fiecare subdomeniu al afacerii. Companiile îl folosesc pentru generarea de venituri și optimizare, predicție, prognoză și consiliere. Dar majoritatea tehnicilor ML se bazează pe datele anterioare ale clientului.