ML'nin İş Hayatında Kullanılabileceği 15 Yol

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, karar vermede kritik bilgileri bulmak için verileri yorumlamak için istatistiksel yöntemler kullanır. Makine öğrenimi, kullanıcının gereksinimlerine bağlı olarak benzer modeller oluşturur, tahminde bulunur, tahminde bulunur ve geçmişi kümeler.

İlgili Yazı: Yazılım Testinde Saldırıları Tespit Etme ve Önleme İçin Makine Öğrenimi Yöntemleri

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğrenimi iki ana türe ayrılır: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.

denetimli makine öğrenimi

Denetimli ML, geçmiş verileri eğitmek ve geleceği tahmin etmek veya tahmin etmek için regresyon gibi istatistiksel teknikler üzerinde çalışır. Envanter talebi gibi, ML regresyonu kullanılarak tahmin edilebilir.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz makine öğreniminde veriler etiketlenmez ve veri özellikleri adlandırılmaz; denetimsiz öğrenme, verilerin sınıflandırılması ve kümelenmesi yöntemlerini kullanır. Sınıflandırmada, verileri farklı gruplara ayırırken, kümelemede veriler analiz etmek için farklı benzer kümelerde kümelenir.

Neden İş Hayatında Makine Öğrenimi?

İş dünyasında makine öğrenimi modeli yönetimi uygulaması, tedarik zinciri yöneticisi için verileri tahmin etmek için ürünün dinamik fiyatını tahmin etmeye yardımcı olduğu için çok geniştir. İş ölçeklenebilirliği, işlem gücü ve modern analitik yöntemi sağlar.

ML'nin iş analitiğinde kullanımı çeşitli alanları ve birçok pozisyonu işgal etti. Başlıca nedenler daha yüksek hacim, veri kullanılabilirliği ve hızlı işlemdir. İşletmeler artık ML'yi kullanarak ve rekabet edebilmek için sistemlerinde uygulayarak kar elde ediyor.

İş dünyasında makine öğrenimi İş dünyasındaki başlıca uygulama, büyük veri kümelerinden bilgi ve bilginin çıkarılmasına yardımcı olmaktır. Bir bankanın milyonlarca müşterisinden 100 sadık müşteri seçmek gibi. Ancak ML algoritması doğru bir şekilde uygulanırsa karmaşık sorunların çözülmesine yardımcı olur ve müşteri davranışını tahmin eder.

Ayrıca Okuyun: Yapay Zekanın tanımı nedir?

15- Makine Öğreniminin İşletmeye Dahil Edilmesinin Yolları

Her alanda ve işletmede Makine Öğreniminin muazzam uygulamaları vardır. Makine öğrenimi hızla gelişiyor. Burada, ML'nin farklı işletmelere nasıl dahil edilebileceğini ve onlara nasıl kar sağlayacağını ve işlerini nasıl kolaylaştırabileceğini tartışıyoruz. 15 yol veya uygulama aşağıda tartışılmaktadır

• Duygu Analizi

ML, geçmiş verileri kolayca inceleyerek müşteri hissini tahmin edebilir. Örneğin, bir müşteri geçtiğimiz aylardan belirli bir ürün veya marka satın alırken aniden durup başka markalar satın aldı. Firma, indirimler, paketleme ve kalite iyileştirme, ürün boyutu vb. birçok taktikle müşteriyi tekrar yakalayabilir.

• Müşteri Kaybını Tahmin Etme

ML ayrıca şirketlerin müşteri tarafından satın alınan farklı ürünlerin maliyetini anlamalarına ve elde kalan müşterileri tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, müşteri kaybından önce elde edilen ortalama geliri de hesaplayabilirler.

• Ürünleri Kişiselleştirme

Şirketler genellikle, makine öğrenimi müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirmesi kullanılarak kolayca görülebilen müşterilerin çeşitli satın alma alışkanlıklarını ve ihtiyaçlarını arar.

• Piyasa Tahmini

Makine öğrenimi, gelir, yerel ve uluslararası ortam, yatırımcıların çıkarları, hükümet politikaları vb. gibi piyasa özelliklerini göz önünde bulundurarak Pazar tahmininde çok faydalıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, yüzlerce özelliğin aynı anda dikkate alınması nedeniyle tahminde güçlüdür, oysa insanlar bunu yapamaz. o.

Ayrıca Okuyun: İşyerinde Motivasyonu Geliştirmenin En İyi Yolları

• Muhasebe ve Finans

ML'nin Finans ve muhasebe alanında sağladığı en büyük fayda otomasyondur. Artık veri girişi ve raporların otomasyonu çok kolay. Bu görev geçmişte çok zaman aldı ve hata bulmak zordu.

• Gerçek Zamanlı Reklamcılık

Dijital pazarlama, televizyon ve diğer reklam platformlarını terk etti. ML algoritmaları kullanılarak farklı sosyal medya platformlarında çevrimiçi reklamlar oluşturulur. Futbol, ​​Facebook veya diğer sosyal medya yerleriyle ilgilenen kullanıcı, bu bilgileri ve futbol maçları ve ilgili reklamları ML kullanarak kullanır.

• Dolandırıcılık tespiti

Makine öğrenimi, dolandırıcılık ve istenmeyen e-postaların kesilmesinde faydalı bir tekniktir. Müşterilerin geçmiş verileri üzerinde çalışır ve sahtekarlıkları tespit eder. Örneğin, bir kullanıcı bir bankadan ayda bir ATM'den birkaç yüz dolarlık işlem yapıyor. Ancak ayda bir milyon işlem yapmaya başlarsa, ML algoritmaları kontrol için sistemi uyarır.

• Envanter Yönetimi ve Optimizasyon

Makine öğrenimi, tedarik zinciri yöneticilerinin geçmiş verileri analiz ederek gelecek için gerekli envanteri tahmin etmelerine yardımcı olur. Örneğin, bir mağaza müdürü kışlık kazak siparişi vermesi gerekiyorsa, ürünü tam olarak tahmin etmek için ML modellerinden yardım alabilir.

• Talep Tahmini

Talep tahmini, tedarik zinciri, iş gücü, e-ticaret ve ulaşım gibi işin her yerinde uygulanır. Tarihsel veriler öğrenilir ve gelecek için tahminler yapılır.

• Öneri Sistemleri

Tavsiye sistemleri, iş dünyasında en çok kullanılan araçtır, Netflix'ten Amazon'a kadar hepsi, müşteri seçimini tam olarak öngören bu makine öğrenimi tabanlı öneri sistemleri sayesinde çok fazla kar elde ediyor.

• Dinamik veya talep fiyatlandırma stratejileri

İşletmeler, bazı ürünlerin dinamik fiyatlarını tahmin etmek için geçmiş verileri, pazar koşullarını, ürün talebini ve pazardaki arz boşluğunu kullanır. Şemsiye gibi kuru mevsimde kullanılmaz ve kuru mevsimde fiyatı düşüktür, ancak yağışlı mevsimde talebi daha yüksektir ve fiyatlar da dalgalanır.

• Müşteri segmentasyonu

ML modellerini kullanan müşteri segmentasyonu, işletmelerin değerli kullanıcılarına uygun alanlarda kaliteli ürünler sunmalarına yardımcı olur. Müşteri segmentasyonu, envanterin planlanmasında ve tahmin edilmesinde de yardımcı olur.

• Müşteri Yaşam Boyu Değer Tahmini

Makine Öğrenimi ve veri analizi teknikleri, şirketlere satın alma kalıplarını, ürün seçimini vb. tahmin etmede yardımcı olur. Bu müşteri kalıpları, işletme için değerli müşterileri tahmin etmek için kolayca kullanılabilir.

• Sanal asistan

Sanal asistanlar veya chatbotlar müşterilere 24 saat sınırsız hizmet sunar ve büyük şirket veritabanlarından cevap bulma yeteneği ile aynı anda binlerce müşteri olabilir.

Ayrıca Okuyun: Uzaktan Çalışanlar için İşbirliği ve Üretkenlik İçin En İyi Araçlar

• Gelir ve Kar Optimizasyonu

Makine öğrenimi teknikleri, geçmiş veriler üzerinde eğitim vererek mağazalara ve işletmelere gelir optimizasyonu ve fiyat seçimi konusunda yardımcı oldu. Veri modellerinden yapılan harcamalar hakkında bize bilgi vererek harcamaları azaltmaya yardımcı olur.

Çözüm:

İş dünyasının neredeyse her alt alanında makine öğrenimi için çok büyük bir alan var. İşletmeler bunu gelir yaratma ve optimizasyon, tahmin, tahmin ve danışmanlık için kullanıyor. Ancak çoğu ML tekniği, müşterinin geçmiş verilerine dayanmaktadır.