Мы живем в эпоху, когда компьютеры учатся делать более сложные вещи, чем люди могут запрограммировать. Грань между людьми и машинами становится все более размытой, поскольку машины делают вещи, которые еще недавно считались невозможными. Вот несколько удивительных примеров машинного обучения в действии.
Но прежде чем мы перейдем к примерам, давайте сначала определим, что такое машинное обучение.
Что такое машинное обучение?
Проще говоря, машинное обучение — это инструмент в наборе инструментов разработки программного обеспечения, используемый для обучения компьютеров делать то, для чего они не были явно запрограммированы.
Машинное обучение (ML) основано на алгоритмах, использующих продвинутую математику для поиска сложных закономерностей в исторических данных, а затем создания моделей (мини-компьютерных программ), которые делают прогнозы на основе новых данных. Прогнозы, сделанные моделями машинного обучения, могут со временем становиться лучше, если они получают больше данных для обучения.
Машинное обучение — это технология, позволяющая создавать искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект можно рассматривать как автономно работающее машинное обучение с автоматической способностью продолжать учиться на новых данных.
Машинное обучение стало неотъемлемой частью многих последних достижений в области информатики. Машинное обучение используется все больше и больше с каждым днем, даже не осознавая этого. От распознавания изображений и перевода текста до прогнозов погоды и рекомендаций по продуктам — машинное обучение позволяет всем нам больше узнать об окружающей среде и о самих себе с помощью расширенного анализа данных.
Некоторые из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения включают в себя:
- Деревья решений для прогнозирования чисел (регрессия) и определения того, что есть (классификация), обученные с помощью алгоритмов неглубокого обучения, таких как RandomForest и GradientBoost.
- Нейронные сети для чтения языка, анализа видео и создания произведений искусства, обученные с помощью алгоритмов глубокого обучения, которые составляют множество слоев узлов.
Теперь, когда у нас есть общее представление о машинном обучении, давайте рассмотрим некоторые конкретные модели машинного обучения и корпоративные примеры.
11 примеров машинного обучения
Разрешение когнитивных проблем (CIR)
Когнитивное решение проблем использует модели обработки естественного языка и машинного обучения для чтения, ответа и разрешения запросов и проблем по электронной почте, отправленных в вашу компанию. Использование моделей машинного обучения для чтения и ответа клиентам и сотрудникам автоматически экономит время и трудозатраты для вашей службы поддержки клиентов, финансов, продаж и отдела кадров за счет чтения и автоматического ответа на вопросы и предоставления модели самообслуживания для клиентов.
CIR подключается к вашей электронной почте, внутренним приложениям, источникам данных, системам продажи билетов и другим ИИ, чтобы отвечать клиентам и сотрудникам. После подключения интеллектуальные платформы автоматизации, такие как Krista, извлекают атрибуты из входящих сообщений электронной почты, используя собственные модели машинного обучения и обработку естественного языка (NLP). Эти атрибуты помогают определить следующее наилучшее действие и инициировать автоматизированные рабочие процессы на основе определенных атрибутов.
Одно предприятие экономит более 2 миллионов долларов в год за счет автоматизации ответов по электронной почте клиентам, партнерам и сотрудникам. Этот оптовый дистрибьютор получает в среднем 25 000 запросов в месяц на 75 различных адресов электронной почты, касающихся различных тем обслуживания клиентов, выставления счетов и доставки. Теперь компания автоматически отвечает на 85% электронных писем после того, как в течение одного месяца электронные письма использовались для начальных обучающих данных.
Интеллектуальная обработка документов (IDP)
Интеллектуальная обработка документов извлекает данные из документов с помощью машинного обучения и НЛП. Извлеченные данные или сущности затем можно использовать для автоматизации таких задач, как обнаружение аномалий, ввод данных, обработка счетов и управление контрактами.
Алгоритмы машинного обучения обучаются на наборе образцов документов, чтобы научиться извлекать данные из похожих документов. Затем данные можно использовать для заполнения баз данных, электронных таблиц, других программных приложений или, в случае Кристы, для достижения бизнес-результатов.
Одним из примеров интеллектуальной обработки документов является автоматическая обработка счетов. Это включает в себя извлечение данных из счетов-фактур, таких как номер счета-фактуры, стоимость каждой позиции, общая сумма к оплате и дата платежа. Затем извлеченные данные можно использовать для автоматического заполнения приложений бухгалтерского учета или выявления аномалий на основе исторических данных. IDP ускоряет обучение грамоте от человеческой до машинной, экономя время и уменьшая количество ошибок, связанных с ручным вводом данных.
Управление доходами (RevOps)
Revenue Ops — это применение машинного обучения к данным о продажах и маркетинге для улучшения привлечения, конверсии и удержания клиентов. Машинное обучение можно использовать для выявления тенденций в поведении клиентов, прогнозирования потенциальных клиентов с наибольшей вероятностью конверсии и рекомендации лучших дальнейших действий для отделов продаж и маркетинга.
Решения Revenue Ops используют машинное обучение для получения данных из нескольких источников, включая CRM, автоматизацию маркетинга, электронную почту, веб-аналитику и социальные сети. Затем данные очищаются и нормализуются с использованием запатентованных алгоритмов. Затем модели машинного обучения обучаются для предоставления информации, которая помогает повысить эффективность продаж и маркетинга.
Операции по кибербезопасности
Платформы управления безопасностью, автоматизации и реагирования (SOAR) направлены на оптимизацию и улучшение операций безопасности организации. Некоторые распространенные примеры машинного обучения для операций безопасности включают обнаружение, классификацию, расследование и реагирование на инциденты.
Машинное обучение можно использовать для автоматической оценки предупреждений путем анализа входных данных из нескольких источников, включая сетевой трафик, системные журналы и действия пользователей. Как только модель машинного обучения классифицирует оповещение как реальный инцидент, для определения наилучшего плана действий используется другая модель машинного обучения. Машинное обучение также можно использовать для расследования инцидентов путем выявления закономерностей в данных, которые могут указывать на вредоносную активность. Наконец, машинное обучение можно использовать для реагирования на инциденты, автоматически выполняя предопределенные действия или рекомендуя действия.
Решения Krista для организации безопасности, автоматизации и реагирования (SOAR) сочетают в себе возможности реагирования на инциденты, организации и автоматизации, а также возможности управления анализом угроз (TI). Обработка естественного языка Krista помогает специалистам по безопасности запускать сценарии, рабочие процессы и процессы в удобных диалоговых форматах. Разговоры Кристы и автоматизированные рабочие процессы информируют аналитиков по безопасности, операторов, сотрудников и клиентов самой последней доступной информацией.
Управление рисками и соответствие требованиям (GRC)
Платформы GRC предоставляют интегрированный пакет для управления рисками и соблюдением требований. Они помогают компаниям эффективно управлять своими рисками ИТ-безопасности и сокращать расходы, соблюдая при этом отраслевые нормы, такие как GDPR или PCI-DSS.
Управление рисками и соблюдением требований среди сотен или тысяч приложений, облачных подключений, сотрудников и данных, хранящихся в каждом из них, является сложной задачей. Во-первых, на слишком многих устройствах просто слишком много данных. Во-вторых, эти устройства, приложения и данные постоянно меняются.
Компании внедряют процедуры и системы управления рисками, чтобы ограничить риски и риски и соблюдать отраслевые или государственные нормы. Платформы GRC помогают компаниям создавать, выполнять и контролировать рабочие процессы в командах и ИТ-системах. Такие платформы, как Krista, помогают автоматизировать эти процессы и упростить рабочие процессы в централизованной системе. Управление процедурными и бизнес-процессами на платформе автоматизации документирует, какие сотрудники или системы выполнили шаги для целей аудита или отчетности. Усовершенствованные платформы предоставляют исполнительным информационным панелям контрольные панели, измеряющие ключевые показатели эффективности, связанные с подверженностью рискам и соблюдением требований.
Контакт-центр и многоканальная поддержка клиентов
Многие проекты цифровой трансформации направлены либо на повышение качества обслуживания клиентов, либо на повышение качества обслуживания сотрудников. Капитальный ремонт контакт-центра — один из лучших проектов трансформации и примеров машинного обучения.
Работа контакт-центра сложнее, чем должна быть. Контакт-центры должны упростить рабочие процессы, чтобы повысить качество обслуживания клиентов и сотрудников. Компании, которые выросли за счет приобретений или не оптимизировали должным образом рабочий процесс контакт-центра, часто навязывают сотрудникам контакт-центра слишком много приложений и экранов. Слишком много приложений вызывают длительное время разговора и расстраивают как клиента, так и сотрудника.
Машинное обучение может улучшить контакт-центр за счет автоматизации простых задач и рабочих процессов. Машинное обучение предоставляет сотрудникам следующие лучшие действия на основе взаимодействия с клиентами в других каналах. Это заставляет клиентов чувствовать себя важными и увеличивает пожизненную ценность. Машинное обучение также предсказывает поведение клиентов и рекомендует действия, которые повысят их удовлетворенность.
Krista снижает сложность колл-центра для клиентов, объединяя экраны в простые для понимания разговоры. Упрощение процессов с помощью Krista сводит к минимуму время обработки вызовов операторов и сокращает время обучения и переподготовки операторов. Автоматизация процессов контакт-центра с помощью Krista автоматически создает и постоянно обучает модели машинного обучения, используя данные от ваших агентов и систем.
Контакт-центр — Чат-бот самообслуживания
Чат-боты самообслуживания — это тип искусственного интеллекта, который может взаимодействовать с людьми для выполнения задач или ответов на вопросы. Компании используют чат-ботов, чтобы быстро и точно отвечать на распространенные вопросы.
Чат-боты полезны, потому что они могут помочь уменьшить потребность в агентах по обслуживанию клиентов. Они также могут помочь повысить удовлетворенность клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы на распространенные вопросы. Однако не все чат-боты используют машинное обучение. Большинство чат-ботов содержат жестко закодированные ответы на простые вопросы или читаются из базы знаний статей. Продвинутые чат-боты, такие как Krista, используют машинное обучение и диалоговый ИИ для предоставления контекстных ответов клиентам и сотрудникам на основе поиска данных.
Предиктивная аналитика
Будь то банковское дело, розничная торговля или производство, прогнозная аналитика помогает компаниям принимать более обоснованные решения.
Предиктивная аналитика — это отрасль расширенной аналитики, занимающаяся прогнозированием будущих событий на основе исторических данных и методов аналитики, таких как статистическое моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Предиктивная аналитика помогает выявлять тенденции, давать рекомендации и даже автоматизировать принятие решений.
Прогнозная аналитика используется в самых разных сферах бизнеса, включая финансы и розничную торговлю. В финансах прогнозная аналитика выявляет тенденции и дает рекомендации по инвестициям. Предиктивная аналитика может выявлять закономерности, указывающие на мошенничество, путем просмотра прошлых данных. Это позволяет финансовым организациям принимать меры для предотвращения мошенничества до того, как оно произойдет.
В розничной торговле прогнозная аналитика выявляет закономерности, указывающие на поведение покупателей. Это помогает розничным организациям принимать решения о запасах, ценах и рекламных акциях. Прогнозную аналитику также можно использовать для рекомендации продуктов клиентам на основе их прошлого поведения.
Персональные рекомендации клиентов в интернет-магазинах
Интернет-магазины используют машинное обучение, чтобы давать персонализированные рекомендации своим покупателям. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о клиентах, чтобы понять предпочтения клиентов и предсказать их поведение в будущем. Это позволяет сайтам электронной коммерции рекомендовать продукты, которые с большей вероятностью будут интересны отдельным клиентам.
Крупнейший магазин электронной коммерции — Amazon. Amazon использует машинное обучение, чтобы давать клиентам рекомендации по продуктам на основе их прошлого поведения. Amazon.com также использует машинное обучение для таргетинга рекламы на отдельных клиентов. Алгоритмы машинного обучения персонализируют ваши предложения в магазинах электронной коммерции и обеспечивают более 35% доходов Amazon.
Эти алгоритмы машинного обучения постоянно учатся на вашем поведении. Они учитывают такие вещи, как продукты, которые вы просматривали, продукты, которые вы добавили в свою корзину, продукты, которые вы приобрели, и модели покупок других «похожих» людей.
Обучение у вас и таких же людей, как вы, позволяет Amazon лучше понимать ваши интересы и давать более актуальные рекомендации.
Беспилотные автомобили и автоматизированные транспортные системы
Беспилотные автомобили используют машинное обучение для навигации по маршрутам и обхода препятствий. Алгоритмы машинного обучения составляют карту окружающей среды и определяют препятствия, людей, велосипедистов и другие опасности. Машинное обучение, обученное компьютерному зрению, классифицирует объекты и определяет их назначение. Это позволяет самоуправляемым или автономным автомобилям решать, как лучше ориентироваться в окружающей среде и избегать препятствий.
Автоматизированные транспортные системы также используют машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения прокладывают маршруты транспортных средств и оптимизируют транспортные сети. Машинное обучение также прогнозирует схемы движения и дает рекомендации по изменению маршрута на основе доступных данных. Это помогает автоматизированным транспортным системам быть более эффективными и уменьшать заторы.
Поиск цифрового контента
Одним из первых шагов в преобразовании бизнеса в цифровой бизнес является оцифровка контента и создание цифровых документов. Когда компании оцифровывают контент, они создают тысячи или миллионы документов, хранящихся в различных формах. Быстрый поиск информации в этих документах становится все более сложной задачей для бизнеса.
Поиск цифрового контента находит определенную информацию в документах, контрактах, изображениях, видео и статьях. Недавние инновации в «языковых моделях» позволяют компьютерам лучше понимать, как мы, люди, преобразуя нашу способность искать цифровые активы с помощью машинного обучения и НЛП. Преобладающими методами поиска НЛП являются лексические и семантические, которые понимают, что означают слова, и автоматически генерируют синонимы для поиска в зависимости от контекста.
Алгоритмы машинного обучения индексируют и выполняют поиск цифрового контента, чтобы упростить организациям поиск нужного контента. Поиск цифрового контента используется различными организациями, включая магазины электронной коммерции, страховые компании, банковские и финансовые учреждения и даже рестораны. Например, крупная сеть ресторанов сократила среднее время поиска документов о соответствии требованиям на 172 % с помощью поиска цифрового контента NLP от Krista. Сэкономленное время помогло ускорить составление отчетов о соблюдении требований по охране труда и технике безопасности, чтобы обеспечить безопасность клиентов.
Последние мысли
Теперь, когда вы увидели несколько примеров машинного обучения, пришло время подумать о том, как вы можете использовать его в своих проектах. Помните, что машинное обучение — это создание прогнозов на основе данных. Итак, если у вас есть набор данных, по которому вы хотите делать прогнозы, вы можете использовать машинное обучение для создания модели, которая может именно это сделать.
Конечно, построение модели машинного обучения — не всегда простая задача. Существует множество различных методов машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Вам нужно будет поэкспериментировать с другими моделями машинного обучения, чтобы найти ту, которая лучше всего подходит для вашего конкретного набора данных.
А еще лучше используйте Кристу. Криста может помочь вам внедрить машинное обучение и принять важные бизнес-решения. От интеллектуальных ответов на вопросы клиентов до обобщения тысяч документов, Krista поможет вашим командам сотрудничать и максимизировать бизнес-результаты с помощью машинного обучения.
Часто задаваемые вопросы
В чем разница между машинным обучением и ИИ?
Спросите десять человек, и вы получите как минимум десять разных ответов на этот вопрос; мы думаем об ИИ как о машинном обучении, которое работает и постоянно учится на данных автономно.
Является ли Google примером машинного обучения?
Да, Google — отличный пример создания огромной ценности с помощью машинного обучения. Alphabet получает более 80% своего дохода от рекламы, которая широко использует машинное обучение, чтобы прогнозировать, какую рекламу показывать тем или иным пользователям и когда. Google также использует машинное обучение для улучшения своей поисковой системы и других продуктов. Например, Google Photos использует машинное обучение (компьютерное зрение) для автоматической пометки фотографий, а Googled Translate использует машинное обучение (обработку естественного языка) для перевода текста с одного языка на другой.
Использует ли Facebook машинное обучение?
Да, Facebook получает более 97% своего дохода от рекламы, которая также широко использует машинное обучение. Facebook также использует машинное обучение для улучшения своих продуктов. Например, Лента новостей Facebook использует машинное обучение, чтобы показывать вам самые актуальные новости, а Facebook Messenger использует машинное обучение, чтобы предлагать варианты ответов на сообщения.
Как машинное обучение используется в медицине?
Машинное обучение используется в медицине для диагностики заболеваний и прогнозирования результатов лечения пациентов. Например, машинное обучение используется для разработки систем раннего выявления рака. Эти системы могут идентифицировать раковые клетки до того, как они станут симптомными.
Первоначально опубликовано на https://kristasoft.com 8 июля 2022 г.
