プロセスにおける機械学習の運用化
公開: 2023-03-01世界はますますデジタル技術によって制御されています。 ビッグデータ、人工知能、自動運転車 - これらは、私たちの生活、習慣、毎日のビジネスのやり方を変える、または変えるもののほんの一部にすぎません。 しかし、実際に機械学習を使用するにはどうすればよいのでしょうか? また、なぜ機械学習が良いビジネス投資になるのでしょうか?
ビジネス上の問題を解決するためにあらゆる場所で機械学習を使用できるようになったのは、現在大量のデータにアクセスできるためです。ただし、このテクノロジーが機能するには、ソース データの品質と、それらを使用するデバッグ モデルという 2 つの重要な要件があります。 .
目次
機械学習は何のためにあるのか?
機械学習は、アルゴリズムによって大量のデータを分析する方法であり、分析と以前の経験に基づいて特定の決定を下すことができます。 機械学習 (ML) 自動化は、分析的なビジネス モデルを作成できるため、ビジネスで積極的に使用されています。 ML により、AI は独立して学習し、大量の情報から特定のパターンを見つけ、割り当てられたタスクを解決できます。
人工知能は、機械学習による自動化のおかげで、大量の情報を分析し、分類して構造化し、データの意味を明確にし、エラー、エラー、矛盾を見つけ、推奨を行い、機器やシステムの誤動作を予測することができます。
機械学習オペレーションの導入は、運送会社のコスト削減、バイヤーの行動と商品の需要の予測、患者の診断、病院での予約など、多くのタスクを解決するのに役立ちます。
機械学習技術の実装方法
データの品質が整っていても、アルゴリズムがアナリストまたはデータ サイエンティストの同じラップトップで動作する場合、次の困難なタスクが発生します。それは、ビジネス プロセスにアルゴリズムを実装し、すべてのアナリストまたはビジネス全体のために動作するマシンを構築することです。 必要なデータの収集、処理、再評価の影響の予測、シナリオの適用を 1 つのツールで行う包括的なソリューションが必要です。
現在、大企業は市場に最適化ソリューションがないことにつまずいており、社内ソリューションを構築しようとしています。 ソリューションの構築と実装には、巨大なインフラストラクチャと IT 部門の努力が必要です。
タスクを選択し、その流れを詳細に説明できる手順を特定します。 プログラムは人の代わりをしたり、あなたに代わって選択したりするものではありません。 したがって、ランダムに発生する多くの変数を考慮する手順を自動化する必要はありません。
ドキュメントの種類やセンサー読み取り値の許容変更範囲の識別など、予測可能なタスクを ML に転送します。
ML が正常に動作するためには、いわゆる「ロール モデル」を用意することが重要です。そのため、システムが新しい例を比較するすべてのカテゴリに対して、事前に十分な量のロール モデルを準備する必要があります。 そして、より正確で多様な例を使用するほど、より正確な結果が得られます。
口頭で手順の概要を説明した後、R や Python などの現在のプログラミング言語のいずれかを利用するなど、機械が理解できる形式にメソッドを変換する必要があります。 最初にモデルをトレーニングした後、モデルの正確性を評価し、最適なパラメーターを選択します。
アルゴリズムがすべてを単独で実行する場合、アナリストはどこに行くことができますか?
アルゴリズムは、人間が実行できるほとんどの作業を行います。 新しい役割を理解していないと、チームはイノベーションに抵抗し、プロセスを妨害する可能性があります。 このような事態を避けるために、役割を明確にする必要があります。
アルゴリズムを実装した後は、データを検索して構造化する代わりに、人がツールを管理します。 いくつかのパラメーターの高精度な計算を行う代わりに、価格設定を制御します。 このソリューションは計算の品質と精度を保証し、担当者は管理に従事します。つまり、予測を受け取り、最適なシナリオの選択を修正し、誤動作が発生した場合は「警告灯」のトリガーに反応します。 このプロセスは、車内のオイル交換インジケーターの点滅に対するドライバーの反応とほぼ同じように機能します。マネージャーは、ML が単独で処理できない場所で電源を入れます。
機械学習の実装における 3 つの誤り
機械学習の実装は難しく、費用もかかります。 機械学習は、ビジネス プロセスを最適化し、利益を増やすための優れたツールであるため、テクノロジーをうまく使用し、お金を無駄にしない方法を考えてみましょう。
間違い 1: 企業は間違った目標を設定します。
機械学習を実装しようとする多くの試みは失敗に終わります。 その理由の 1 つは、テクノロジの機能とその詳細に対する理解が不足していることです。 ビジネスの目標を定義し、その達成の成否を判断する指標を確立する必要があります。 これに基づいて、機械学習の要件を作成する必要があります。
間違い 2: 企業はデータ収集に注意を払っていません。
データの収集と保存は、機械学習の重要なステップの 1 つです。 このプロセスを正しく考えることが重要です。 メソッドの適用と問題解決の成功は、データの質と量にかかっています。 そうしないと、人件費が増加し、さらに悪いことに、目標を達成できなくなる可能性があります。 したがって、次の点を考慮することが重要です。
- 「生」データを保存します。
- データの質と量を考慮してください。
- データフローを監視および診断するためのシステムの実装に注意してください。
間違い 3: 企業は機械学習プロセスを正しく構築していない
機械学習プロセスは反復的で実験的です。 これには、アルゴリズムのテスト、パラメーターの設定、変更がメトリックに与える影響を常に監視することが含まれます。 線形の方法論は、機械学習プロジェクトでは使用されません。これは、テストや産業運用の後の段階で問題が発生するためです。 柔軟な方法論を適用し、特定のプロジェクトに適応させる必要があります。
どうすれば最大の利益を得ることができますか？
ビジネス プロセスに機械学習を実装するには:
1. アルゴリズムを開発します。
2. すべてのビジネス上の制約を考慮して、データ処理、ニューラル ネットワーク トレーニング、および価格の最適化をサポートするインフラストラクチャを展開します。
3. ソリューションの安定運用のための監視体制を構築します。
4. チームを訓練し、会社内の人々のプロセスと役割を適応させます。
5. システムのパイロット テストの設計と実施。
6. アルゴリズムのサポートと定期的な再トレーニングを提供します。