Laten we ingaan op de voor- en nadelen van machine learning. Veel functietitels zijn opgenomen in machine learning, waaronder: bedrijfsleiders, data wetenschappers en DevOps-ingenieurs. Een goed begrip van de machine learning lifecycle helpt u bij het correct toewijzen van middelen en het bepalen waar u zich daarin bevindt. Maak je geen zorgen; De voordelen van machine learning zullen u enorm belonen voor deze inspanning. We hebben een uitgebreid artikel voor u om naar te kijken: geschiedenis van machine learning Voordat je start.
Inhoudsopgave
Voordelen van machine learning voor bedrijven in 2022
We horen de term 'Machine Learning' tegenwoordig veel, vooral na al het geroezemoes over Big data. Het belooft problemen op te lossen en bedrijven te helpen door prognoses te maken en hen te helpen betere beslissingen te nemen.
Machine learning bestaat al tientallen jaren, maar in het tijdperk van Big Data is dit soort... kunstmatige intelligentie is belangrijker dan ooit. Wat is de verklaring? Simpel gezegd, bedrijven hebben hulp nodig bij het filteren en gebruiken van de enorme hoeveelheid gegevens die door onze technologieën worden gegenereerd. Bedrijven kunnen geautomatiseerde modellen ontwikkelen die snel enorme hoeveelheden gegevens verwerken met behulp van machine learning-technologie en "leren" hoe ze deze kunnen toepassen om problemen op te lossen.
De afgelopen jaren zijn kunstmatige intelligentie en machine learning steeds populairder geworden. We hebben allemaal ML gezien zonder het te beseffen. Spamdetectie door uw e-mailprovider is een van de meest voorkomende voorbeelden, en Facebook's 'Image' of 'Face' tagging is een ander voorbeeld. Terwijl Gmail natuurlijke taalverwerking gebruikt om spamachtige termen te identificeren, tagt Facebook automatisch foto's met behulp van beeldherkenningstechnologie. Er zijn verschillende voordelen aan AI en ML voor bedrijven. Laten we dus eens kijken naar enkele voordelen van machine learning.
Identificeert gemakkelijk trends en patronen
Machine learning kan een grote hoeveelheid gegevens onderzoeken en bepaalde trends en patronen ontdekken die mensen onopgemerkt zouden blijven. Voor een e-commercebedrijf als Amazon is het belangrijk om het surfgedrag en de aankoopgeschiedenis van klanten te begrijpen om de juiste goederen, deals en meldingen aan te bieden die zijn afgestemd op hun behoeften. Het gebruikt de bevindingen om relevante advertenties aan hen te tonen.
Vereenvoudigt productmarketing en helpt bij nauwkeurige verkoopprognoses
ML heeft verschillende voordelen voor ondernemingen wat betreft het effectiever promoten van hun artikelen en het maken van nauwkeurigere verkoopvoorspellingen. Het is een van de belangrijkste voordelen van machine learning. Verkoop- en marketingafdelingen profiteren aanzienlijk van ML, met als belangrijkste voordelen:
Enorm dataverbruik uit onbeperkte bronnen
ML verbruikt alle complexe gegevens die u wilt. Op basis van gedragspatronen van klanten kunt u de verbruikte gegevens regelmatig gebruiken om uw verkoop- en marketingmethoden te beoordelen en te wijzigen. Als uw model eenmaal is getraind, kan het zeer relevante variabelen ontdekken. Als gevolg hiervan kunt u gerichte datafeeds ontvangen door tijdrovende verbindingen te elimineren.
Snelle analyse voorspelling en verwerking
ML kan relevante data in een hoog tempo verwerken en identificeren, zodat u op het juiste moment passende acties kunt ondernemen. ML optimaliseert bijvoorbeeld het best mogelijke vervolgaanbod van uw klant. Hierdoor kunnen uw klanten op elk moment het beste aanbod zien zonder dat u tijd hoeft te besteden aan plannen en ervoor zorgen dat de juiste advertentie voor hen zichtbaar is.
Interpreteer klantgedrag uit het verleden
Met ML kunt u gegevens van eerder gedrag of eerdere resultaten interpreteren. Als gevolg hiervan kunt u superieure voorspellingen van klantgedrag doen op basis van de nieuwe en duidelijke gegevens die u zult hebben.
Geen menselijke tussenkomst nodig (automatisering)
U hoeft niet over uw project te waken terwijl u ML gebruikt. Omdat het impliceert dat computers kunnen leren, stelt het hen in staat om zelf algoritmen te ontwikkelen en voorspellingen te doen. Antivirussoftware is hier een voorbeeld van; ze bedenken hoe ze nieuwe gevaren kunnen blokkeren als ze worden ontdekt. ML is ook goed in het identificeren van spam.
Voorspelling van de levensduurwaarde van de klant
De marketeers van vandaag hebben te maken met verschillende grote problemen, waaronder het bepalen van de customer lifetime value. Bedrijven hebben toegang tot een enorme hoeveelheid gegevens die kunnen worden gebruikt om belangrijke zakelijke inzichten te genereren. ML en datamining kunnen organisaties helpen bij het voorspellen van consumentengedrag, aankooppatronen en het bieden van de best mogelijke aanbiedingen aan individuele consumenten op basis van hun internetactiviteiten en aankopen.
Spam detecteren
Spamdetectie met ML bestaat al heel lang. E-mailserviceproviders hebben eerder bestaande, op regels gebaseerde benaderingen gebruikt om spam te filteren. Spamfilters daarentegen ontwikkelen nu nieuwe regels door kunstmatige neurale netwerken te gebruiken om spam en phishing-e-mails te identificeren. Het is een van de meest gebruikte voordelen van machine learning.
Continue verbetering
Een van de belangrijkste voordelen van machine learning-algoritmen is hun vermogen om met de tijd beter te worden. Algoritmen voor machine learning verbeteren de efficiëntie en nauwkeurigheid vanwege de steeds grotere hoeveelheid gegevens die ze verwerken. Hierdoor kan het algoritme of programma meer 'ervaring' opdoen, waardoor het betere beoordelingen of voorspellingen kan doen.
Deze kwaliteitsverbetering is zichtbaar op veel gebieden, waaronder weersvoorspellingsmodellen. Voorspellingen zijn gebaseerd op weerpatronen en gebeurtenissen uit het verleden; daarna worden ze gebruikt om te voorspellen wat het meest waarschijnlijk is dat er zal gebeuren. Hoe meer gegevens je in je dataset hebt, hoe nauwkeuriger je voorspellingen zijn. Ditzelfde basisidee geldt ook voor besluitvormingsalgoritmen en andere soorten aanbevelingen.
Omgaan met multidimensionale gegevens en gegevens met meerdere variëteiten
ML-algoritmen verwerken effectief multidimensionale en meerlagige gegevens in dynamische of onzekere situaties.
Brede toepassingen
U kunt een webverkoper of een zorgbedrijf zijn en machine learning in uw voordeel gebruiken. Het kan consumenten een veel persoonlijkere ervaring bieden, terwijl het zich ook richt op de juiste mensen waar het van toepassing is.
Snellere besluitvorming:
Machine learning maakt snelle besluitvorming mogelijk, zelfs in een fractie van een seconde, doordat bedrijven gegevens sneller dan ooit kunnen analyseren en verwerken. Op machine learning gebaseerde software kan bijvoorbeeld afwijkingen in de beveiligingsomgeving van een bedrijf identificeren en het technische team van het bedrijf snel op de hoogte stellen wanneer er een datalek is. Deze platforms maken snelle beoordelingen van effectieve hersteloplossingen mogelijk om organisaties te helpen consumenteninformatie te beschermen, hun reputatie te behouden en dure corrigerende maatregelen te vermijden. Het is een van de belangrijkste voordelen van machine learning.
Productaanbevelingen
Het aanbevelen van goederen aan klanten is van cruciaal belang voor elk verkoop- en marketingplan, met name upselling en cross-selling. ML-algoritmen analyseren de aankoopgeschiedenis van een klant en gebruiken die informatie om de artikelen uit uw productvoorraad te identificeren waarin de consument geïnteresseerd is. Vergelijkbare producten worden gegroepeerd in clusters op basis van terugkerende patronen die door het algoritme worden geïdentificeerd.
Machine learning is een verzameling algoritmen waarmee computers kunnen leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Vooral niet-gesuperviseerd leren is een soort ML-techniek. Met een dergelijk model kunnen bedrijven betere productaanbevelingen doen voor klanten, wat resulteert in een hogere verkoop. Op deze manier helpt leren zonder toezicht bij het ontwikkelen van een superieur productgebaseerd aanbevelingssysteem.
Financiële analyse
ML kan worden gebruikt in financiële analyse vanwege de grote hoeveelheden numerieke en nauwkeurige historische gegevens. ML wordt al gebruikt in de financiële wereld voor portefeuillebeheer, geautomatiseerde handel, het overnemen van leningen en fraudedetectie.
Toekomstige toepassingen van ML in de financiële sector zullen echter chatbots en andere gespreksinterfaces voor beveiliging, klantenservice en sentimentanalyse omvatten.
Beeldherkenning
Beeldidentificatie, ook wel computervisie genoemd, is het vermogen om numerieke en symbolische informatie te extraheren uit afbeeldingen en andere hoogdimensionale gegevens. Mijnbouw, machine learning, patroonherkenning en het ontdekken van databasekennis omvatten mijnbouw. Het gebruik van ML bij beeldanalyse is van cruciaal belang voor bedrijven in verschillende sectoren, waaronder gezondheidszorg en transport.
Medische diagnose
MIMS heeft zorgorganisaties de tools geboden die ze nodig hebben om de gezondheid van patiënten te verbeteren en de kosten te verlagen met behulp van betere diagnostische apparatuur en effectieve behandelingsopties. Het wordt nu in de geneeskunde gebruikt om bijna alle diagnoses te stellen, heropnames te voorspellen, medicijnen voor te schrijven en risicopatiënten te identificeren. Deze voorspellingen en inzichten worden ontleend aan patiëntendossiers en datasets, rekening houdend met de symptomen die de patiënt vertoont. Het is een van de meest veelbelovende voordelen van machine learning.
Cyberbeveiliging verbeteren
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning worden steeds belangrijker door de toename van cyberbeveiligingsbedreigingen. Machine learning kan worden gebruikt om de cyberbeveiliging van een organisatie te versterken, een van de grootste problemen van AI. Hier stelt ML hedendaagse providers in staat om nieuwe technologieën te ontwikkelen die onbekende gevaren snel en effectief identificeren.
Nadelen van machine learning
Machine learning is niet perfect, hoeveel voordelen het ook biedt. De volgende zijn enkele van de nadelen:
data acquisitie
Om het te trainen zijn grote hoeveelheden data nodig. Deze moeten vrij zijn van vooroordelen en van goede kwaliteit zijn. Het algoritme kan ook vertraging oplopen tijdens het wachten op nieuwe gegevens die arriveren en worden gedownload.
Tijd en middelen
ML-technologieën hebben tijd en middelen nodig om zich voldoende te ontwikkelen. Daarom zijn hun resultaten op dit moment verre van perfect.
interpretatie van resultaten
Een ander probleem is het vermogen om de door algoritmen verkregen resultaten goed te begrijpen. Het kiezen van algoritmen voor hun beoogde doel is van cruciaal belang.
Hoge foutgevoeligheid
Machine learning is kwetsbaar voor fouten. Stel dat u een model met kleine gegevenssets traint om een beperkt bereik te hebben. U krijgt bevooroordeelde voorspellingen als gevolg van een bevooroordeelde trainingsset. Klanten krijgen hierdoor irrelevante advertenties te zien. In het geval van ML kunnen dergelijke fouten leiden tot een eindeloze reeks problemen die lange tijd onopgemerkt blijven. En het kost behoorlijk wat tijd om de bron te ontdekken en te corrigeren als ze worden ontdekt.
Prijs
De financiering die nodig is voor de vooruitgang van deze technologieën is aanzienlijk. Elke fase van de reis heeft geld nodig om te slagen. Om te beginnen heb je een team van ingenieurs nodig dat algoritmen maakt. Dan is er nog de kwestie om mensen te leren hoe ze de machine learning-taal moeten spreken en het proces moeten uitvoeren. Ten slotte heb je speciale machines nodig die hiervoor zijn ontworpen. En om nog maar te zwijgen over het feit dat dit over het algemeen vrij duur is.
ML moet voor elk project gespecialiseerd zijn
Ten slotte heeft elke handel een op maat gemaakt systeem nodig om aan zijn eisen te voldoen. Dit houdt in dat de gezondheidszorg zijn eigen heeft, evenals de productie, enzovoort. Als gevolg hiervan heeft de hoge specialisatie opgeleide specialisten nodig om voor elke sector een ontwerp te ontwikkelen. Het is tijdrovend en kostbaar, zoals eerder vermeld.
Voorbeelden van machine learning
Machine learning maakt al deel uit van ons leven en heeft invloed op alles, van de muziek waarnaar we luisteren tot de mensen die we aannemen. Dus, hoe doet ML het? Laten we eens kijken naar enkele voorbeelden van voordelen van machine learning.
Muziekaanbevelingen
Muziekaanbeveling is een van de meest voorkomende voorbeelden van machine learning die we dagelijks zien. Spotify en Apple Music kunnen u bijvoorbeeld artiestensuggesties aanbieden. Het aanbevelingsalgoritme houdt rekening met waar je in het verleden naar hebt geluisterd en houdt rekening met gegevens over artiesten die vaak worden besproken in blogs en artikelen. Het is een van de meest populaire voordelen van machine learning.
De machine learning-methode kan dan andere muzikanten aanbevelen die vergelijkbaar zijn met degenen die je nu leuk vindt.
Vastgoed taxatie
Algoritmen voor machine learning schatten de huidige waarde van onroerend goed voor websites als Zillow en Redfin door beschikbare gegevens te analyseren over de kenmerken van een onroerend goed en de verkoop van vergelijkbare huizen in het gebied.
Zoekmachine resultaten
Wanneer u op Google zoekt, analyseren de machine learning-algoritmen van het bedrijf uw gedrag om de toekomstige presentatie van resultaten te verbeteren. Breng bijvoorbeeld een aanzienlijke hoeveelheid tijd door op een website die niet bovenaan de eerste pagina van Google staat. Het algoritme zal het in de toekomst waarschijnlijk hoger promoten voor vergelijkbare of bijbehorende zoekopdrachten.
U kunt kijken naar de ongewone voorbeelden van machine learning om te zien hoe het werkt.
Toekomst van machine learning
Het afgelopen decennium heeft de opkomst van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën plaatsgevonden, die niet langer sciencefiction-onderwerpen zijn. Ze zijn een bedrijf van $ 1.41 miljard dat al aanzienlijke veranderingen doormaakt in de manier waarop we enorme databases voor verschillende doeleinden begrijpen en gebruiken. Als je het verschil tussen ML en AI wilt weten, bekijk dan onze machine learning versus kunstmatige intelligentie vergelijking.
Think Helomica onderzoek zal de wereldwijde AI-industrie naar verwachting groeien tot $ 20 miljard in 2025. Het is niet alleen AI die groeimogelijkheden biedt; machine learning kan ook al lang bestaande industrieën ontwrichten. Volgens Gartner zal het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning tegen 2.3 2022 miljoen nieuwe banen opleveren. Machine learning-engineering en er komen steeds meer gerelateerde banen bij.
Veel nieuwe technologieën, van het aanbevelingssysteem van Netflix tot zelfrijdende auto's, worden nu aangedreven door machine learning. Het wordt tijd dat organisaties onder de loep gaan nemen. Machine learning-technologieën komen steeds vaker voor in ons persoonlijke en professionele leven en in de fundamentele processen van bedrijven. Ben je er klaar voor?
