ML 15 วิธีที่สามารถนำมาใช้ในธุรกิจได้

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงใช้วิธีทางสถิติในการตีความข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจ แมชชีนเลิร์นนิงจะสร้างรูปแบบ คาดการณ์ คาดการณ์ และจัดกลุ่มข้อมูลในอดีตที่คล้ายคลึงกัน ขึ้นอยู่กับความต้องการของผู้ใช้

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับและป้องกันการโจมตีในการทดสอบซอฟต์แวร์

ประเภทของML

แมชชีนเลิร์นนิงแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

ML . ภายใต้การดูแล

ML ภายใต้การดูแลทำงานเกี่ยวกับเทคนิคทางสถิติ เช่น การถดถอยเพื่อฝึกข้อมูลในอดีต และคาดการณ์หรือคาดการณ์อนาคต เช่น ความต้องการสินค้าคงคลังสามารถคาดการณ์ได้โดยใช้การถดถอย ML

ML . ที่ไม่ได้รับการดูแล

ใน ML ที่ไม่ได้รับการดูแล ข้อมูลจะไม่ถูกติดป้ายกำกับและไม่มีการตั้งชื่อคุณลักษณะของข้อมูล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้วิธีการจัดประเภทและจัดกลุ่มข้อมูล ในการจัดประเภท เราจัดประเภทข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ ในขณะที่ในการจัดกลุ่มข้อมูลจะจัดกลุ่มเป็นกลุ่มที่คล้ายคลึงกันเพื่อวิเคราะห์

ทำไมต้องแมชชีนเลิร์นนิงในธุรกิจ?

แอปพลิเคชัน การจัดการแบบจำลองแมชชีนเลิ ร์นนิงในธุรกิจนั้นกว้างมาก เนื่องจากช่วยทำนายราคาแบบไดนามิกของผลิตภัณฑ์เพื่อคาดการณ์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการซัพพลายเชน ให้ความสามารถในการขยายขนาดธุรกิจ พลังการประมวลผล และวิธีการวิเคราะห์ที่ทันสมัย

การใช้ ML ในการวิเคราะห์ธุรกิจได้ครอบคลุมหลากหลายสาขาและหลายตำแหน่ง สาเหตุหลักมาจากปริมาณที่มากขึ้น ความพร้อมใช้งานของข้อมูล และการประมวลผลที่รวดเร็ว ขณะนี้ธุรกิจต่างๆ กำลังทำกำไรโดยใช้ ML และนำไปใช้ในระบบเพื่อแข่งขัน

แมชชีนเลิร์นนิงในธุรกิจ การใช้งานหลักในธุรกิจคือการช่วยในการดึงข้อมูลและความรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นการเลือกลูกค้าประจำ 100 รายจากลูกค้านับล้านรายของธนาคาร อย่างไรก็ตาม หากใช้อัลกอริทึม ML อย่างถูกต้อง จะช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าได้

อ่านเพิ่มเติม: คำจำกัดความของปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

15- วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถรวมเข้ากับธุรกิจได้

มีแอปพลิเคชั่นมากมายของแมชชีนเลิร์นนิงในทุกสาขาและทุกธุรกิจ แมชชีนเลิร์นนิงกำลังเฟื่องฟูอย่างรวดเร็ว ในที่นี้ เราจะพูดถึงวิธีที่ ML สามารถรวมเข้ากับธุรกิจต่างๆ และให้ผลกำไรแก่พวกเขา และทำให้งานของพวกเขาง่ายขึ้น 15 วิธีหรือแอปพลิเคชันจะกล่าวถึงด้านล่าง

• การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ML สามารถทำนายความรู้สึกของลูกค้าได้โดยการตรวจสอบข้อมูลที่ผ่านมาอย่างง่าย เช่น เมื่อลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์เฉพาะบางอย่างในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา แล้วจู่ๆ ก็หยุดซื้อยี่ห้ออื่นบางยี่ห้อ บริษัทสามารถคว้าลูกค้าอีกครั้งด้วยกลวิธีต่างๆ เช่น ส่วนลด การปรับปรุงบรรจุภัณฑ์และคุณภาพ ขนาดผลิตภัณฑ์ เป็นต้น

• การคาดคะเนลูกค้า Churn

ML ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจต้นทุนของผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ลูกค้าซื้อและคาดการณ์ลูกค้าที่รักษาไว้ได้ นอกจากนี้ยังสามารถคำนวณรายได้เฉลี่ยที่ลูกค้าสร้างขึ้นก่อนเลิกใช้งาน

• ปรับแต่งผลิตภัณฑ์

บริษัทต่างๆ มักจะมองหาพฤติกรรมการซื้อและความต้องการที่หลากหลายของลูกค้าที่มองเห็นได้ง่ายโดยใช้การแบ่งส่วนลูกค้าและการปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลของแมชชีนเลิร์นนิง

• การทำนายตลาด

แมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์มากในการพยากรณ์ตลาดโดยพิจารณาจากคุณลักษณะของตลาด เช่น รายได้ สภาพแวดล้อมในประเทศและต่างประเทศ ความสนใจของนักลงทุน นโยบายของรัฐบาล ฯลฯ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีประสิทธิภาพในการทำนายเนื่องจากการพิจารณาคุณสมบัติหลายร้อยรายการพร้อมกัน ในขณะที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ นั่น.

อ่านเพิ่มเติม: วิธีที่ดีที่สุดในการพัฒนาแรงจูงใจในที่ทำงาน

• บัญชีและการเงิน

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดที่ ML มอบให้ในด้านการเงินและการบัญชีคือระบบอัตโนมัติ ขณะนี้การป้อนข้อมูลและระบบอัตโนมัติของรายงานทำได้ง่ายมาก งานนี้ใช้เวลานานมากในอดีตและยากต่อการค้นหาข้อผิดพลาด

• การโฆษณาตามเวลาจริง

การตลาดดิจิทัลได้ออกจากโทรทัศน์และแพลตฟอร์มโฆษณาอื่นๆ โฆษณาออนไลน์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึม ML ผู้ใช้ที่สนใจฟุตบอล, Facebook หรือสถานที่โซเชียลมีเดียอื่น ๆ ใช้ความรู้และโฆษณาเกี่ยวกับการแข่งขันฟุตบอลและที่เกี่ยวข้องโดยใช้ ML

• การตรวจจับการฉ้อโกง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคนิคที่เป็นประโยชน์ในการหักการฉ้อโกงและสแปม ทำงานกับข้อมูลที่ผ่านมาของลูกค้าและตรวจจับการฉ้อโกง ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ทำธุรกรรมไม่กี่ร้อยดอลลาร์จากธนาคารบนเครื่อง ATM ทุกเดือน แต่ถ้าเขาเริ่มทำธุรกรรมเป็นล้านรายการในหนึ่งเดือน อัลกอริธึม ML จะแจ้งเตือนระบบเพื่อทำการตรวจสอบ

• การจัดการสินค้าคงคลังและการเพิ่มประสิทธิภาพ

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้จัดการซัพพลายเชนคาดการณ์สินค้าคงคลังที่จำเป็นสำหรับอนาคตโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น หากผู้จัดการร้านต้องสั่งเสื้อกันหนาวสำหรับฤดูหนาว เขาสามารถรับความช่วยเหลือจากรุ่น ML เพื่อคาดการณ์ผลิตภัณฑ์ได้อย่างแม่นยำ

• การพยากรณ์อุปสงค์

การคาดการณ์ความต้องการใช้ได้ทุกที่ในธุรกิจ เช่น ห่วงโซ่อุปทาน กำลังแรงงาน อีคอมเมิร์ซ และการขนส่ง มีการเรียนรู้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และการคาดการณ์ในอนาคต

• ระบบคำแนะนำ

ระบบคำแนะนำเป็นเครื่องมือที่ใช้กันมากที่สุดในธุรกิจ ทั้ง Netflix ถึง Amazon ต่างก็ได้รับผลกำไรมากมายเนื่องจากระบบคำแนะนำตามการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ซึ่งคาดการณ์ทางเลือกของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

• กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกหรือความต้องการ

ธุรกิจต่างๆ ใช้ข้อมูลในอดีต สภาวะตลาด อุปสงค์และอุปทานของผลิตภัณฑ์ในตลาดเพื่อคาดการณ์ราคาแบบไดนามิกของผลิตภัณฑ์บางประเภท เช่น ร่มไม่มีการใช้ในฤดูแล้งและราคาก็ต่ำในฤดูแล้ง แต่ในฤดูฝนความต้องการใช้ก็สูงขึ้นและราคาก็ผันผวนเช่นกัน

• การแบ่งส่วนลูกค้า

การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้แบบจำลอง ML ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดหาผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพให้กับผู้ใช้ที่มีคุณค่าของตนในพื้นที่ที่เหมาะสม การแบ่งส่วนลูกค้ายังช่วยในการวางแผนและคาดการณ์สินค้าคงคลัง

• การคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

แมชชีนเลิร์นนิงและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยบริษัทในการคาดการณ์รูปแบบการซื้อ การเลือกผลิตภัณฑ์ ฯลฯ รูปแบบลูกค้าเหล่านี้สามารถใช้ในการคาดการณ์ลูกค้าที่มีค่าสำหรับธุรกิจได้อย่างง่ายดาย

• ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือนหรือแชทบอทให้บริการแก่ลูกค้าไม่จำกัดตลอด 24 ชั่วโมง และสามารถมีลูกค้าได้หลายพันรายพร้อมกันด้วยความสามารถในการค้นหาคำตอบจากฐานข้อมูลของบริษัทขนาดใหญ่

อ่านเพิ่มเติม: เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานร่วมกันและการเพิ่มผลผลิตสำหรับผู้ปฏิบัติงานระยะไกล

• การเพิ่มประสิทธิภาพของรายได้และกำไร

เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงช่วยร้านค้าและธุรกิจในการเพิ่มประสิทธิภาพรายได้และการเลือกราคาโดยการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลในอดีต ช่วยลดรายจ่ายโดยให้ความรู้เกี่ยวกับรายจ่ายจากรูปแบบข้อมูล

บทสรุป:

มีห้องขนาดใหญ่มากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจในเกือบทุกสาขาย่อยของธุรกิจ ธุรกิจต่างๆ ใช้สำหรับสร้างรายได้และเพิ่มประสิทธิภาพ คาดการณ์ พยากรณ์ และให้คำปรึกษา แต่เทคนิค ML ส่วนใหญ่จะยึดตามข้อมูลที่ผ่านมาของลูกค้า