Mengoperasionalkan Pembelajaran Mesin dalam Proses

Dunia semakin dikuasai oleh teknologi digital. Data besar, kecerdasan buatan, dan mobil self-driving – dan ini hanyalah sebagian kecil dari apa yang mengubah atau akan mengubah hidup kita, kebiasaan kita, dan cara kita menjalankan bisnis setiap hari. Tetapi bagaimana kita dapat menggunakan pembelajaran mesin dalam praktiknya, dan mengapa ini merupakan investasi bisnis yang bagus?

Aksesibilitas saat ini dari sejumlah besar data yang memungkinkan untuk menggunakan pembelajaran mesin di mana-mana untuk memecahkan masalah bisnis, tetapi ada dua persyaratan utama agar teknologi ini berfungsi – kualitas data sumber dan model debug yang menggunakannya. .

Untuk Apa Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah metode menganalisis sejumlah besar data dengan algoritme, yang dapat membuat keputusan tertentu berdasarkan analisis dan pengalaman sebelumnya. Otomatisasi pembelajaran mesin (ML) secara aktif digunakan dalam bisnis, karena memungkinkan Anda membuat model bisnis analitik. ML memungkinkan AI untuk belajar secara mandiri, menemukan pola tertentu dalam sejumlah besar informasi, dan menyelesaikan tugas yang diberikan padanya.

Kecerdasan buatan, berkat otomatisasi pembelajaran mesin, dapat menganalisis informasi dalam jumlah besar, mengklasifikasikan dan menyusunnya, mengklarifikasi arti data, menemukan kesalahan, kesalahan, dan kontradiksi, membuat rekomendasi, dan memprediksi kegagalan fungsi pada peralatan atau sistem.

Pengenalan operasi pembelajaran mesin membantu menyelesaikan tugas-tugas seperti mengurangi biaya perusahaan transportasi, memprediksi perilaku pembeli dan permintaan barang, mendiagnosis pasien, membuat janji temu di rumah sakit, dan banyak lainnya.

Bagaimana Menerapkan Teknologi Pembelajaran Mesin

Ketika kualitas data baik-baik saja, tetapi algoritme bekerja pada laptop analis atau ilmuwan data yang sama, tugas sulit berikutnya muncul – untuk mengimplementasikan algoritme ke dalam proses bisnis dan membangun mesin yang berfungsi untuk semua analis atau seluruh bisnis. Diperlukan solusi komprehensif yang mengumpulkan data yang diperlukan, memprosesnya, memprediksi efek revaluasi, dan menerapkan skenario dalam satu alat.

Sekarang bisnis besar tersandung pada kurangnya solusi pengoptimalan di pasar, sehingga mencoba membangun solusi internal. Membangun dan mengimplementasikan solusi membutuhkan infrastruktur yang sangat besar dan upaya dari departemen TI.

Langkah 1. Tetapkan tujuan

Pilih tugas dan kenali prosedur yang alurnya dapat Anda jelaskan secara mendetail. Ingat, program tidak menggantikan seseorang atau membuat pilihan atas nama Anda. Dengan demikian, tidak perlu mengotomatiskan prosedur yang melibatkan pertimbangan banyak variabel yang terjadi secara acak.

Mentransfer tugas yang dapat diprediksi ke ML, seperti mengidentifikasi jenis dokumen atau rentang modifikasi yang diizinkan dalam pembacaan sensor.

Langkah 2. Temukan kasus serupa

Agar ML dapat beroperasi dengan sukses, sangat penting untuk memiliki apa yang disebut "panutan", jadi perlu mempersiapkan mereka dalam jumlah yang cukup sebelumnya: untuk setiap kategori yang akan dibandingkan dengan contoh baru oleh sistem. Dan contoh yang lebih akurat dan beragam yang Anda gunakan, hasil keluaran yang lebih tepat akan Anda dapatkan.

Langkah 3. Rancang sebuah algoritma

Setelah menguraikan prosedur secara verbal, metode tersebut harus diubah menjadi format yang dapat dipahami oleh mesin, seperti menggunakan salah satu bahasa pemrograman saat ini seperti R atau Python. Setelah model dilatih terlebih dahulu, evaluasi kebenarannya dan pilih parameter terbaik.

Ke mana perginya analis jika algoritme melakukan semuanya dengan sendirinya?

Algoritme melakukan sebagian besar pekerjaan yang dapat dilakukan seseorang. Dengan tidak memahami peran baru, tim dapat menolak inovasi dan menyabotase proses. Penting untuk mengklarifikasi peran untuk menghindari situasi seperti itu.

Setelah mengimplementasikan algoritme, seseorang akan mengelola alat alih-alih mencari dan menyusun data; mengontrol harga alih-alih bekerja dengan perhitungan presisi tinggi dari beberapa parameter. Solusinya menjamin kualitas dan keakuratan perhitungan, dan orang tersebut terlibat dalam manajemen: menerima ramalan, mengoreksi pilihan skenario optimal, dan bereaksi terhadap pemicuan "lampu peringatan" jika terjadi kegagalan fungsi. Prosesnya bekerja dengan cara yang hampir sama dengan reaksi pengemudi terhadap indikator ganti oli yang berkedip di dalam mobil: manajer menyalakan di mana ML tidak dapat mengatasinya sendiri.

3 Kesalahan dalam Implementasi Machine Learning

Menerapkan pembelajaran mesin itu sulit dan mahal. Mari kita cari tahu cara menggunakan teknologi dengan sukses dan tidak membuang-buang uang, karena pembelajaran mesin adalah alat yang sangat baik untuk mengoptimalkan proses bisnis dan meningkatkan keuntungan.

Kesalahan 1: Perusahaan menetapkan tujuan yang salah.

Banyak upaya untuk menerapkan pembelajaran mesin berakhir dengan kegagalan. Salah satu alasannya adalah kurangnya pemahaman tentang kemampuan teknologi dan spesifikasinya. Penting untuk menentukan tujuan bisnis dan menetapkan indikator yang akan menentukan keberhasilan pencapaiannya. Berdasarkan hal tersebut, perlu dibuat persyaratan untuk pembelajaran mesin.

Kesalahan 2: Perusahaan tidak memperhatikan pengumpulan data.

Pengumpulan dan penyimpanan data adalah salah satu langkah kunci dalam pembelajaran mesin. Penting untuk memikirkan proses ini dengan benar. Keberhasilan penerapan metode dan pemecahan masalah bergantung pada kualitas dan kuantitas data. Jika tidak, hal itu dapat menyebabkan peningkatan biaya tenaga kerja dan – lebih buruk lagi – ketidakmampuan untuk mencapai tujuan. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan aspek-aspek ini:

• Simpan data "mentah".
• Mempertimbangkan kualitas dan volume data.
• Jaga penerapan sistem untuk memantau dan mendiagnosis aliran data.

Kesalahan 3: Perusahaan membangun proses pembelajaran mesin secara tidak benar

Proses pembelajaran mesin bersifat iteratif dan eksperimental. Ini melibatkan pengujian algoritme, pengaturan parameter, dan terus memantau bagaimana perubahan memengaruhi metrik. Metodologi linier tidak digunakan dalam proyek pembelajaran mesin, karena menyebabkan masalah pada tahap pengujian dan operasi industri selanjutnya. Penting untuk menerapkan metodologi yang fleksibel dan menyesuaikannya dengan proyek tertentu.

Bagaimana Anda bisa mendapatkan keuntungan maksimal?

Untuk menerapkan pembelajaran mesin dalam proses bisnis:

1. Kembangkan algoritma.

2. Menyebarkan infrastruktur yang akan mendukung pemrosesan data, pelatihan jaringan saraf, dan optimalisasi harga, dengan mempertimbangkan semua batasan bisnis.

3. Bangun sistem pemantauan untuk pengoperasian solusi yang stabil.

4. Latih tim, dan sesuaikan proses dan peran orang-orang di perusahaan.

5. Merancang dan melakukan uji coba sistem.

6. Berikan dukungan dan pelatihan ulang algoritme secara teratur.