Sisältö
K:
Kuinka koneoppiminen voi toimia ilmeisistä tehottomuuksista uuden tehokkuuden lisäämiseksi yrityksille?
V:
Yksi koneoppimisjärjestelmien suurimmista mahdollisista sovelluksista on liiketoimintaprosessien ja toimintojen tärkeiden tehokkuuksien louhinta. Tämä kenttä kukoistaa edelleen, kun koneoppiminen kehittyy, ja myyjät tarjoavat yrityksille tehokkaampia työkaluja liiketoimintaskenaarioiden arviointiin.
Koneoppiminen voi yleensä tuottaa tehokkuutta tutkimalla enemmän mahdollisuuksia ja valintoja, joista osa saattaa vaikuttaa tehottomalta heidän kasvonsa. Erinomainen esimerkki on simuloidun hehkutuksen nimeltä prosessi, joka sisältää algoritmeja, jotka tuottavat tuloksia joillakin samoilla tavoilla kuin insinöörit jäähdyttävät metallia taontauksen jälkeen. Järjestelmä ottaa tietyssä mielessä tiedot ja tutkii näitä tehottomia polkuja tai tuloksia selvittääkseen, voivatko ne yhdistää, muuttaa vai manipuloida millään tavalla, tosiasiallisesti tehokkaamman tuloksen. Simuloitu hehkutus on vain yksi monista tavoista, joilla datatutkijat voivat luoda monimutkaisia malleja, jotka voivat juurtua syvemmälle tehokkaisiin vaihtoehtoihin.
Yksi tapa ajatella tämän tyyppisiä koneoppimismahdollisuuksia on tarkastella kuinka GPS-navigointijärjestelmät ovat kehittyneet viime vuosina. GPS-navigointijärjestelmien varhaiset sukupolvet voisivat tarjota käyttäjille useita tehokkaimpia polkuja, jotka perustuvat hyvin perustietoihin - tai pikemminkin tietoihin, jotka nyt meille vaikuttavat erittäin perustason. Käyttäjät voivat löytää nopeimman reitin moottoriteillä, nopeimman reitin ilman tietulleja jne. Kuitenkin kuten autoilijat oppivat, GPS ei ollut optimaalisesti tehokas, koska se ei ymmärtänyt sellaisia aiheita kuin tienrakennus, onnettomuudet jne. Upouuden GPS-järjestelmän avulla nämä lopputulokset on rakennettu koneeseen, ja GPS tarjoaa taas paljon tehokkaampia vastauksia, koska algoritmi harkitsee polkuja, jotka saattavat vaikuttaa tehottomilta perusjärjestelmään. Oppimalla kone paljastaa tehokkuudet. Se esittelee nämä käyttäjälle, ja sen seurauksena tarjoaa paljon optimoidumman palvelun. Se on asia, jonka koneoppiminen tekisi yritykselle - se vapauttaa tehokkuutta paljastamalla piilotetut polut, jotka ovat optimaalisia ja tehokkaita, vaikka ne vaativatkin analyyttistä monimutkaisuutta. Näitä järjestelmiä, jotka on niin suunnattu optimaalisten lopputulosten aikaansaamiseen, ei käytetä vain digitaaliseen yritystietojen kaivamiseen; Esimerkiksi GE: n raportti osoittaa, kuinka koneoppimisjärjestelmien käyttö voi parantaa dramaattisesti yhteisöille virtaa tuottavien hiililaitosten toimintaa.