تفعيل تعلم الآلة في العمليات

يتم التحكم في العالم بشكل متزايد من خلال التقنيات الرقمية. البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والسيارات ذاتية القيادة - وهذه ليست سوى جزء صغير مما يغير أو سيغير حياتنا وعاداتنا والطريقة التي ندير بها أعمالنا كل يوم. ولكن كيف يمكننا استخدام التعلم الآلي في الممارسة ، ولماذا يعد استثمارًا جيدًا في مجال الأعمال؟

إن إمكانية الوصول الحالية لكميات كبيرة من البيانات هي التي جعلت من الممكن استخدام التعلم الآلي في كل مكان لحل مشكلات الأعمال ، ولكن هناك متطلبان رئيسيان لهذه التقنية لتعمل - جودة بيانات المصدر والنموذج المصحح الذي يستخدمهما .

ما هو تعلم الآلة؟

التعلم الآلي هو طريقة لتحليل كمية كبيرة من البيانات بواسطة الخوارزميات ، والتي يمكن أن تتخذ قرارات معينة بناءً على التحليل والخبرة السابقة. تُستخدم أتمتة التعلم الآلي (ML) بنشاط في الأعمال التجارية ، حيث تتيح لك إنشاء نماذج أعمال تحليلية. يتيح التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي التعلم بشكل مستقل ، والعثور على أنماط معينة في كمية كبيرة من المعلومات ، وحل المهام الموكلة إليه.

يمكن للذكاء الاصطناعي ، بفضل أتمتة التعلم الآلي ، تحليل كمية كبيرة من المعلومات وتصنيفها وهيكلها وتوضيح معنى البيانات والعثور على الأخطاء والأخطاء والتناقضات وتقديم التوصيات والتنبؤ بالأعطال في المعدات أو الأنظمة.

يساعد إدخال عمليات التعلم الآلي في حل المهام مثل تقليل تكاليف شركات النقل ، والتنبؤ بسلوك المشترين والطلب على السلع ، وتشخيص المرضى ، وتحديد المواعيد في المستشفيات ، وغيرها الكثير.

كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي

عندما تكون جودة البيانات بالترتيب ، ولكن الخوارزميات تعمل على نفس الكمبيوتر المحمول لمحلل أو عالم بيانات ، تظهر المهمة الصعبة التالية - تنفيذ الخوارزميات في العمليات التجارية وبناء آلة عمل لجميع المحللين أو الشركة بأكملها. هناك حاجة إلى حل شامل يجمع البيانات الضرورية ويعالجها ويتنبأ بتأثير إعادة التقييم ويطبق السيناريوهات في أداة واحدة.

تتعثر الشركات الكبيرة الآن بسبب عدم وجود حل أمثل في السوق ، لذا فهي تحاول بناء حل داخلي. يتطلب بناء وتنفيذ حل بنية تحتية ضخمة وجهود قسم تقنية المعلومات.

الخطوة 1. تحديد هدف

اختر المهمة وحدد الإجراء الذي يمكنك شرح مساره بالتفصيل. تذكر أن البرنامج لا يحل محل شخص أو يتخذ قرارات نيابة عنك. وبالتالي ، ليس من الضروري أتمتة الإجراءات التي تنطوي على مراعاة الكثير من المتغيرات التي تحدث بشكل عشوائي.

نقل المهام التي يمكن التنبؤ بها إلى ML ، مثل تحديد نوع المستند أو نطاق التعديلات المسموح بها في قراءات أجهزة الاستشعار.

الخطوة الثانية. ابحث عن حالات مشابهة

لكي يعمل التعلم الآلي بنجاح ، من الضروري أن يكون لديك ما يسمى "نماذج يحتذى بها" ، لذلك من الضروري إعدادها بكميات كافية مسبقًا: لكل فئة سيقارن بها النظام الأمثلة الجديدة. وكلما استخدمت الأمثلة الأكثر دقة وتنوعًا ، زادت دقة النتيجة التي ستحصل عليها في الإخراج.

الخطوة 3. تصميم خوارزمية

بعد تحديد الإجراء لفظيًا ، يجب تحويل الطريقة إلى تنسيق يمكن للآلة فهمه ، مثل استخدام إحدى لغات البرمجة الحالية مثل R أو Python. بعد تدريب النموذج أولاً ، قم بتقييمه للتأكد من صحته واختيار أفضل المعلمات.

أين يمكن أن يذهب المحلل إذا كانت الخوارزمية تفعل كل شيء بمفردها؟

تقوم الخوارزميات بمعظم العمل الذي يمكن لأي شخص القيام به. من خلال عدم فهم الأدوار الجديدة ، يمكن للفريق مقاومة الابتكار وتخريب العملية. من الضروري توضيح الأدوار لتجنب مثل هذا الموقف.

بعد تنفيذ الخوارزمية ، سيدير ​​الشخص الأداة بدلاً من البحث عن البيانات وتنظيمها ؛ التحكم في الأسعار بدلاً من العمل بحسابات عالية الدقة للعديد من المعلمات. يضمن الحل جودة ودقة الحسابات ، ويشارك الشخص في الإدارة: يتلقى تنبؤًا ، ويصحح اختيار السيناريو الأمثل ، ويتفاعل مع إطلاق "أضواء التحذير" في حالة حدوث عطل. تعمل العملية بنفس طريقة رد فعل السائق على مؤشر تغيير الزيت الوامض في السيارة: يعمل المدير حيث لا يستطيع ML التعامل من تلقاء نفسه.

3 أخطاء في تنفيذ التعلم الآلي

يعد تطبيق التعلم الآلي صعبًا ومكلفًا. دعنا نتعرف على كيفية استخدام التكنولوجيا بنجاح وعدم إهدار الأموال ، لأن التعلم الآلي هو أداة ممتازة لتحسين العمليات التجارية وزيادة الأرباح.

الخطأ الأول: تحدد الشركات أهدافًا خاطئة.

تنتهي العديد من المحاولات لتطبيق التعلم الآلي بالفشل. أحد الأسباب هو عدم فهم قدرات التكنولوجيا وخصوصياتها. من الضروري تحديد هدف العمل ووضع المؤشرات التي سيتم من خلالها تحديد نجاح تحقيقه. بناءً على ذلك ، من الضروري إنشاء متطلبات للتعلم الآلي.

الخطأ الثاني: لا تهتم الشركات بجمع البيانات.

يعد جمع البيانات وتخزينها إحدى الخطوات الرئيسية في التعلم الآلي. من المهم التفكير في هذه العملية بشكل صحيح. يعتمد التطبيق الناجح للطرق وحل المشكلات على جودة البيانات وكميتها. خلاف ذلك ، يمكن أن يؤدي إلى زيادة تكاليف العمالة - والأسوأ من ذلك - عدم القدرة على تحقيق الهدف. لذلك ، من المهم مراعاة هذه الجوانب:

• حفظ البيانات "الخام".
• ضع في الاعتبار جودة وحجم البيانات.
• رعاية تنفيذ نظام لرصد وتشخيص تدفقات البيانات.

الخطأ الثالث: تبني الشركات عمليات التعلم الآلي بشكل غير صحيح

عملية التعلم الآلي تكرارية وتجريبية. يتضمن اختبار الخوارزميات ، وتحديد المعلمات ، والمراقبة المستمرة لكيفية تأثير التغييرات على المقاييس. لا تُستخدم المنهجيات الخطية في مشاريع التعلم الآلي ، لأنها تؤدي إلى مشاكل في مراحل لاحقة من الاختبار والتشغيل الصناعي. من الضروري تطبيق منهجيات مرنة وتكييفها مع مشروع معين.

كيف يمكنك الحصول على أقصى فائدة؟

لتنفيذ التعلم الآلي في العمليات التجارية:

1. تطوير الخوارزميات.

2. نشر بنية أساسية تدعم معالجة البيانات ، والتدريب على الشبكة العصبية ، وتحسين الأسعار ، مع مراعاة جميع قيود الأعمال.

3. بناء نظام مراقبة للتشغيل المستقر للحل.

4. تدريب الفريق وتكييف عمليات وأدوار الأشخاص في الشركة.

5. تصميم وإجراء الاختبارات التجريبية للنظام.

6. تقديم الدعم وإعادة التدريب المنتظم للخوارزمية.