Maschinelles Lernen in Prozessen operationalisieren

Die Welt wird zunehmend von digitalen Technologien beherrscht. Big Data, künstliche Intelligenz und selbstfahrende Autos – und das ist nur ein kleiner Teil dessen, was unser Leben, unsere Gewohnheiten und die Art und Weise, wie wir jeden Tag Geschäfte machen, verändert oder verändern wird. Aber wie können wir maschinelles Lernen in der Praxis einsetzen und warum ist es eine gute Geschäftsinvestition?

Es ist die gegenwärtige Zugänglichkeit großer Datenmengen, die es möglich gemacht hat, maschinelles Lernen überall zur Lösung von Geschäftsproblemen einzusetzen, aber es gibt zwei Hauptanforderungen für das Funktionieren dieser Technologie – die Qualität der Quelldaten und das debuggte Modell, das sie verwendet .

Wozu dient maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Analyse einer großen Datenmenge durch Algorithmen, die auf der Grundlage von Analysen und früheren Erfahrungen bestimmte Entscheidungen treffen können. Die Automatisierung des maschinellen Lernens (ML) wird in Unternehmen aktiv eingesetzt, da Sie damit analytische Geschäftsmodelle erstellen können. ML ermöglicht es KI, selbstständig zu lernen, bestimmte Muster in einer großen Menge an Informationen zu finden und die ihr zugewiesenen Aufgaben zu lösen.

Künstliche Intelligenz kann dank maschineller Lernautomatisierung eine große Menge an Informationen analysieren, klassifizieren und strukturieren, die Bedeutung von Daten klären, Fehler, Irrtümer und Widersprüche finden, Empfehlungen aussprechen und Fehlfunktionen in Geräten oder Systemen vorhersagen.

Die Einführung maschineller Lernoperationen hilft bei der Lösung von Aufgaben wie der Reduzierung der Kosten von Transportunternehmen, der Vorhersage des Käuferverhaltens und der Warennachfrage, der Diagnose von Patienten, der Terminvereinbarung in Krankenhäusern und vielen anderen.

So implementieren Sie Technologien für maschinelles Lernen

Wenn die Datenqualität stimmt, aber die Algorithmen auf dem gleichen Laptop eines Analysten oder Data Scientists funktionieren, taucht die nächste schwierige Aufgabe auf – Algorithmen in Geschäftsprozesse zu implementieren und eine funktionierende Maschine für alle Analysten oder das gesamte Unternehmen zu bauen. Es wird eine umfassende Lösung benötigt, die die erforderlichen Daten sammelt, verarbeitet, die Auswirkungen der Neubewertung vorhersagt und Szenarien in einem Tool anwendet.

Jetzt stolpern große Unternehmen über das Fehlen einer Optimierungslösung auf dem Markt und versuchen daher, eine interne Lösung zu entwickeln. Das Erstellen und Implementieren einer Lösung erfordert eine riesige Infrastruktur und den Aufwand der IT-Abteilung.

Schritt 1. Setzen Sie sich ein Ziel

Wählen Sie die Aufgabe aus und identifizieren Sie einen Vorgang, dessen Ablauf Sie im Detail erläutern können. Denken Sie daran, dass das Programm nicht den Platz einer Person einnimmt oder Entscheidungen in Ihrem Namen trifft. Somit ist es nicht erforderlich, Verfahren zu automatisieren, die die Berücksichtigung vieler zufällig auftretender Variablen beinhalten.

Übertragen Sie vorhersehbare Aufgaben auf ML, wie z. B. die Identifizierung des Dokumententyps oder des Bereichs zulässiger Änderungen in Sensormesswerten.

Schritt 2. Finden Sie ähnliche Fälle

Damit ML erfolgreich funktioniert, ist es wichtig, sogenannte „Rollenmodelle“ zu haben, also müssen sie im Voraus in ausreichender Menge vorbereitet werden: für jede Kategorie, mit der das System neue Beispiele vergleichen soll. Und je genauer und vielfältiger Sie Beispiele verwenden, desto präziser erhalten Sie das Ergebnis bei der Ausgabe.

Schritt 3. Entwerfen Sie einen Algorithmus

Nach der verbalen Beschreibung des Verfahrens muss die Methode in ein für eine Maschine verständliches Format umgewandelt werden, beispielsweise durch Verwendung einer der gängigen Programmiersprachen wie R oder Python. Nachdem das Modell zuerst trainiert wurde, bewerten Sie es auf Korrektheit und wählen Sie die besten Parameter aus.

Wohin kann der Analytiker gehen, wenn der Algorithmus alles selbst macht?

Die Algorithmen erledigen die meiste Arbeit, die ein Mensch leisten kann. Indem die neuen Rollen nicht verstanden werden, kann das Team Innovationen widerstehen und den Prozess sabotieren. Es ist notwendig, die Rollen zu klären, um eine solche Situation zu vermeiden.

Nach der Implementierung des Algorithmus wird eine Person das Tool verwalten, anstatt Daten zu suchen und zu strukturieren; Steuern Sie die Preisgestaltung, anstatt mit hochpräzisen Berechnungen mehrerer Parameter zu arbeiten. Die Lösung garantiert die Qualität und Genauigkeit der Berechnungen, und die Person ist an der Verwaltung beteiligt: ​​Sie erhält eine Prognose, korrigiert die Wahl des optimalen Szenarios und reagiert auf das Auslösen von „Warnleuchten“, wenn eine Störung auftritt. Der Vorgang funktioniert ähnlich wie die Reaktion des Fahrers auf die blinkende Ölwechselanzeige im Auto: Der Manager schaltet ein, wo der ML alleine nicht zurechtkommt.

3 Fehler bei der Implementierung von Machine Learning

Die Implementierung von maschinellem Lernen ist schwierig und teuer. Lassen Sie uns herausfinden, wie Sie Technologie erfolgreich einsetzen und kein Geld verschwenden, denn maschinelles Lernen ist ein hervorragendes Werkzeug, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Gewinne zu steigern.

Fehler 1: Unternehmen setzen sich die falschen Ziele.

Viele Versuche, maschinelles Lernen zu implementieren, scheitern. Einer der Gründe ist ein mangelndes Verständnis der Fähigkeiten und Besonderheiten der Technologie. Es ist notwendig, ein Geschäftsziel zu definieren und Indikatoren festzulegen, anhand derer der Erfolg seiner Erreichung bestimmt wird. Darauf aufbauend gilt es, Voraussetzungen für maschinelles Lernen zu schaffen.

Fehler 2: Unternehmen achten nicht auf die Datenerhebung.

Die Datenerfassung und -speicherung ist einer der wichtigsten Schritte beim maschinellen Lernen. Es ist wichtig, diesen Prozess richtig zu durchdenken. Die erfolgreiche Anwendung von Methoden und Problemlösungen hängt von der Qualität und Quantität der Daten ab. Andernfalls kann es zu erhöhten Arbeitskosten und – noch schlimmer – zu einer Unerreichbarkeit des Ziels kommen. Daher ist es wichtig, diese Aspekte zu berücksichtigen:

• „Rohdaten“ speichern.
• Berücksichtigen Sie die Qualität und Menge der Daten.
• Kümmern Sie sich um die Implementierung eines Systems zur Überwachung und Diagnose von Datenflüssen.

Fehler 3: Unternehmen bauen maschinelle Lernprozesse falsch auf

Der maschinelle Lernprozess ist iterativ und experimentell. Es beinhaltet das Testen von Algorithmen, das Festlegen von Parametern und die ständige Überwachung, wie sich Änderungen auf Metriken auswirken. Lineare Methoden werden in Machine-Learning-Projekten nicht verwendet, da sie zu Problemen in späteren Phasen des Testens und des industriellen Betriebs führen. Es ist notwendig, flexible Methoden anzuwenden und sie an ein bestimmtes Projekt anzupassen.

Wie können Sie den maximalen Nutzen erzielen?

So implementieren Sie maschinelles Lernen in Geschäftsprozesse:

1. Algorithmen entwickeln.

2. Stellen Sie eine Infrastruktur bereit, die die Datenverarbeitung, das Training neuronaler Netze und die Preisoptimierung unter Berücksichtigung aller geschäftlichen Einschränkungen unterstützt.

3. Erstellen Sie ein Überwachungssystem für den stabilen Betrieb der Lösung.

4. Schulen Sie das Team und passen Sie die Prozesse und Rollen der Menschen im Unternehmen an.

5. Entwurf und Durchführung von Pilottests des Systems.

6. Bieten Sie Unterstützung und regelmäßige Nachschulung des Algorithmus.