15 способов использования машинного обучения в бизнесе

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение использует статистические методы для интерпретации данных, чтобы получить важную информацию для принятия решений. Машинное обучение генерирует похожие шаблоны, прогнозирует, прогнозирует и группирует прошлое в зависимости от требований пользователя.

Связанный пост: Методы машинного обучения для обнаружения и предотвращения атак при тестировании программного обеспечения

Виды ОД

Машинное обучение делится на два основных типа: обучение с учителем и обучение без учителя.

Контролируемое машинное обучение

Контролируемое машинное обучение работает со статистическими методами, такими как регрессия, для обучения прошлых данных и прогнозирования или предсказания будущего. Например, спрос на запасы можно прогнозировать с помощью регрессии ML.

Неконтролируемое отмывание денег

В неконтролируемом ML данные не помечаются, а функции данных не именуются; неконтролируемое обучение использует методы классификации и кластеризации данных. При классификации мы классифицируем данные по разным группам, а при кластеризации данные группируются в разные похожие кластеры для анализа.

Почему машинное обучение в бизнесе?

Приложение для управления моделью машинного обучения в бизнесе очень широкое, поскольку оно помогает прогнозировать динамическую цену продукта для прогнозирования данных для менеджера цепочки поставок. Он обеспечивает масштабируемость бизнеса, вычислительную мощность и современный метод аналитики.

Использование машинного обучения в бизнес-аналитике заняло различные области и многие позиции. Основными причинами являются больший объем, доступность данных и быстрая обработка. В настоящее время предприятия получают прибыль, используя ML и внедряя его в свои системы, чтобы конкурировать.

Машинное обучение в бизнесе Основным применением в бизнесе является помощь в извлечении информации и знаний из массивных наборов данных. Например, выбрать 100 лояльных клиентов из миллиона клиентов банка. Однако, если алгоритм машинного обучения реализован правильно, он помогает решать сложные задачи и предсказывает поведение клиентов.

Читайте также: Что такое искусственный интеллект?

15 способов использования машинного обучения в бизнесе

Существуют огромные области применения машинного обучения в каждой области и бизнесе. Машинное обучение стремительно развивается. Здесь мы обсуждаем, как машинное обучение может быть внедрено в различные предприятия, приносить им прибыль и облегчать их работу. 15 способов или приложений обсуждаются ниже

• Анализ настроений

Машинное обучение может предсказывать чувства клиентов, легко изучая прошлые данные. Например, когда клиент покупал какой-то конкретный продукт или бренды за последние несколько месяцев и вдруг остановился и купил некоторые другие бренды. Компания может снова привлечь клиента с помощью многих тактик, таких как скидки, улучшение упаковки и качества, размер продукта и т. д.

• Прогнозирование оттока клиентов

ML также может помочь компаниям понять стоимость различных продуктов, купленных клиентом, и спрогнозировать сохранение клиентов. Они также могут рассчитать средний доход, полученный клиентом до оттока.

• Персонализация продуктов

Компании обычно ищут различные покупательские привычки и потребности клиентов, которые можно легко увидеть с помощью сегментации и персонализации клиентов с помощью машинного обучения.

• Прогноз рынка

Машинное обучение очень полезно в прогнозировании рынка, поскольку учитывает такие характеристики рынка, как доходы, внутренняя и международная среда, интересы инвесторов, государственная политика и т. д. Алгоритмы машинного обучения эффективны в прогнозировании благодаря одновременному учету сотен характеристик, в то время как люди не могут этого сделать. тот.

Читайте также: Лучшие способы повысить мотивацию на рабочем месте

• Бухгалтерский учет и финансы

Самым большим преимуществом, которое ML дало в области финансов и бухгалтерского учета, является автоматизация. Теперь ввод данных и автоматизация отчетов очень просты. Раньше эта задача занимала много времени и было трудно найти ошибки.

• Реклама в реальном времени

Цифровой маркетинг покинул телевидение и другие рекламные платформы. Онлайн-реклама на различных платформах социальных сетей генерируется с использованием алгоритмов машинного обучения. Пользователь, который интересуется футболом, Facebook или другими социальными сетями, использует эти знания и рекламу о футбольных матчах и связанных с ними с помощью машинного обучения.

• Обнаружение мошенничества

Машинное обучение — полезный метод для выявления случаев мошенничества и спама. Он работает с прошлыми данными клиентов и выявляет мошенничество. Например, пользователь ежемесячно совершает транзакцию в банкомате на несколько сотен долларов через банкомат. Но если он начинает делать миллион транзакций в месяц, алгоритмы машинного обучения оповещают систему о проверке.

• Управление запасами и оптимизация

Машинное обучение помогает менеджерам цепочки поставок прогнозировать запасы, необходимые в будущем, путем анализа прошлых данных. Например, если менеджеру магазина нужно заказать свитера на зиму, он может воспользоваться помощью моделей машинного обучения, чтобы точно спрогнозировать продукт.

• Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса применяется везде в бизнесе, например, в цепочке поставок, рабочей силе, электронной коммерции и транспорте. Изучаются исторические данные и делаются прогнозы на будущее.

• Рекомендательные системы

Системы рекомендаций являются наиболее используемым инструментом в бизнесе. Netflix и Amazon получают большую прибыль благодаря системам рекомендаций на основе машинного обучения, которые точно предсказывают выбор клиентов.

• Стратегии динамического ценообразования или ценообразования по требованию

Предприятия используют исторические данные, рыночные условия, спрос на продукты и дефицит предложения на рынке, чтобы прогнозировать динамическое ценообразование на некоторые продукты. Например, зонты не используются в сухой сезон, и их цена в сухой сезон низкая, но в сезон дождей спрос на них выше, и цены также колеблются.

• Сегментация клиентов

Сегментация клиентов с использованием моделей машинного обучения помогает компаниям предоставлять своим ценным пользователям качественные продукты в соответствующих областях. Сегментация клиентов также помогает в планировании и прогнозировании запасов.

• Прогноз пожизненной ценности клиента

Методы машинного обучения и анализа данных помогают компаниям прогнозировать модели покупок, выбор продуктов и т. д. Эти модели клиентов можно легко использовать для прогнозирования ценных клиентов для бизнеса.

• Виртуальный помощник

Виртуальные помощники или чат-боты предоставляют клиентам неограниченное обслуживание 24 часа, и одновременно могут быть тысячи клиентов с возможностью находить ответы в больших базах данных компании.

Читайте также: Лучшие инструменты для совместной работы и повышения производительности для удаленных сотрудников

• Оптимизация доходов и прибыли

Методы машинного обучения помогли магазинам и предприятиям оптимизировать доходы и выбрать цену за счет обучения на прошлых данных. Это помогает сократить расходы, давая нам информацию о расходах из шаблонов данных.

Вывод:

В бизнесе есть очень много возможностей для машинного обучения практически во всех сферах бизнеса. Предприятия используют его для получения доходов и оптимизации, предсказания, прогнозирования и консультирования. Но большинство методов машинного обучения основаны на прошлых данных клиента.