В деловом мире, который все больше зависит от данных, машинное обучение приобрело известность как мощный инструмент для достижения успеха в бизнесе. Однако возникает принципиальный вопрос: действительно ли машинное обучение необходимо во всех случаях? В этом посте мы углубимся в это обсуждение, изучая приложения, преимущества и ограничения машинного обучения. Кроме того, мы предоставим полезные критерии, которые помогут вам решить, необходим ли этот подход для вашего бизнеса.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это термин, используемый для описания алгоритмов, которые можно смоделировать для предсказания или объяснения чего-либо. Вы можете создавать модели машинного обучения, которые могут прогнозировать ежемесячные продажи, отток клиентов, системы рекомендаций и т. д.
Для создания этих моделей вам понадобится много данных, но не только это. Вам понадобятся хорошие данные, беспристрастные и чистые.
Эти модели могут быть написаны на разных языках программирования, наиболее популярными из которых являются Python и R, но вы также можете использовать Julia, >Scala, GO и многие другие.
Кейсы машинного обучения
Системы рекомендаций
Если вы когда-нибудь задумывались, как ваш любимый потоковый сервис всегда рекомендует вам новую песню или шоу, это благодаря системам рекомендаций. У них есть много разных алгоритмов, чтобы угадать, что хотел бы пользователь.
Один из этих алгоритмов создает кластеры похожих пользователей и использует то, что нравится другим пользователям, чтобы порекомендовать вам. Более простой подход просто рекомендовал бы самые популярные элементы.
Отток клиентов
Такая модель очень популярна среди таких компаний, как интернет-провайдеры и банки. Эти модели рассматривают поведение клиентов при взаимодействии с компанией, чтобы попытаться определить, что заставляет клиентов отказаться от сотрудничества с ними.
Полезен для поиска проблем в компании, касающихся клиентского опыта и качества предоставляемых услуг.
Преимущества машинного обучения
С помощью машинного обучения компании могут принимать обоснованные решения о своем бизнесе. Например, ресторан может предсказать, сколько блюд будет заказывать еженедельно, а затем закупить достаточное количество ингредиентов, чтобы не тратить еду впустую; или компания может рассчитать вероятность оттока определенного клиента, а затем предложить скидки или более выгодные предложения, чтобы попытаться удержать клиента.
Эти процессы можно автоматизировать, и если модель построена правильно, со временем она будет только улучшаться, повышая точность и общую эффективность.
Ограничения
Несмотря на то, что машинное обучение невероятно и иногда кажется, что оно взято из научно-фантастического фильма, это не решение, которое подходит всем. Для некоторых бизнес-задач недостаточно качественных данных для построения модели, и даже если они у вас есть, вычислительная мощность и необходимые знания делают их дорогостоящим инструментом.
Иногда вы можете добиться результата, близкого к модели ML, просто взяв скользящее среднее, это не идеально, но, если принять во внимание инвестиции и доходность обоих подходов, может иметь смысл сначала выбрать более дешевый вариант, а затем перейти к более сложным моделям.
Как решить, нужно ли машинное обучение
Прежде чем решить, нужна ли модель машинного обучения, проверьте, выполнили ли вы уже следующие действия:
- у вас есть качественный конвейер данных
- ваша компания работает с данными
- у вас есть бюджет, чтобы инвестировать в команду по науке о данных или нанять компанию для этого
- ваша проблема может быть решена с помощью ML
- вы уже протестировали / попробовали более простые доступные варианты
Это не высеченные на камне правила, просто то, что я считаю важным иметь в виду, прежде чем инвестировать в машинное обучение. Вы не хотите тратить время на работу над чем-то только для того, чтобы сдаться, потому что потом вы поняли, что машинное обучение не соответствует потребностям вашего бизнеса или не дает выдающихся результатов.
Если вам понравился этот пост, вы можете найти его и многие другие на моем сайте devmedeiros.com.
