Rendere operativa l'apprendimento automatico nei processi

Il mondo è sempre più controllato dalle tecnologie digitali. Big data, intelligenza artificiale e auto a guida autonoma: e queste sono solo una piccola parte di ciò che cambia o cambierà le nostre vite, le nostre abitudini e il modo in cui conduciamo gli affari ogni giorno. Ma come possiamo utilizzare l'apprendimento automatico nella pratica e perché è un buon investimento aziendale?

È l'attuale accessibilità di grandi quantità di dati che ha reso possibile utilizzare l'apprendimento automatico ovunque per risolvere i problemi aziendali, ma ci sono due requisiti chiave per il funzionamento di questa tecnologia: la qualità dei dati di origine e il modello di debug che li utilizza .

A cosa serve l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un metodo per analizzare una grande quantità di dati mediante algoritmi, che possono prendere determinate decisioni sulla base dell'analisi e dell'esperienza precedente. L'automazione dell'apprendimento automatico (ML) viene utilizzata attivamente nel mondo degli affari, in quanto consente di creare modelli di business analitici. Il machine learning consente all'intelligenza artificiale di apprendere in modo indipendente, trovare determinati schemi in una grande quantità di informazioni e risolvere i compiti ad essa assegnati.

L'intelligenza artificiale, grazie all'automazione dell'apprendimento automatico, può analizzare una grande quantità di informazioni, classificarle e strutturarle, chiarire il significato dei dati, trovare errori, errori e contraddizioni, formulare raccomandazioni e prevedere malfunzionamenti in apparecchiature o sistemi.

L'introduzione di operazioni di apprendimento automatico aiuta a risolvere compiti come ridurre i costi delle compagnie di trasporto, prevedere il comportamento degli acquirenti e la domanda di merci, diagnosticare i pazienti, fissare appuntamenti negli ospedali e molti altri.

Come implementare le tecnologie di apprendimento automatico

Quando la qualità dei dati è in ordine, ma gli algoritmi funzionano sullo stesso laptop di un analista o di un data scientist, appare il prossimo compito difficile: implementare algoritmi nei processi aziendali e costruire una macchina funzionante per tutti gli analisti o l'intera azienda. È necessaria una soluzione completa che raccolga i dati necessari, li elabori, preveda l'effetto della rivalutazione e applichi gli scenari in un unico strumento.

Ora le grandi aziende stanno inciampando nella mancanza di una soluzione di ottimizzazione sul mercato, quindi stanno cercando di creare una soluzione interna. Costruire e implementare una soluzione richiede un'enorme infrastruttura e gli sforzi del reparto IT.

Passaggio 1. Stabilisci un obiettivo

Scegli l'attività e individua una procedura di cui puoi spiegare dettagliatamente il flusso. Ricorda, il programma non prende il posto di una persona né effettua scelte per tuo conto. Pertanto, non è necessario automatizzare le procedure che implicano la presa in considerazione di molte variabili che si verificano in modo casuale.

Trasferisci le attività prevedibili al machine learning, come l'identificazione del tipo di documento o l'intervallo di modifiche consentite nelle letture dei sensori.

Passaggio 2. Trova casi simili

Affinché il ML funzioni con successo, è fondamentale disporre dei cosiddetti “modelli di ruolo”, quindi è necessario prepararli in quantità sufficiente in anticipo: per ogni categoria con cui il sistema metterà a confronto nuovi esempi. E più esempi accurati e diversi usi, più preciso sarà il risultato che otterrai in uscita.

Passaggio 3. Progettare un algoritmo

Dopo aver delineato verbalmente la procedura, il metodo deve essere convertito in un formato che una macchina possa comprendere, ad esempio utilizzando uno degli attuali linguaggi di programmazione come R o Python. Dopo che il modello è stato addestrato per primo, valutarne la correttezza e scegliere i parametri migliori.

Dove può andare l'analista se l'algoritmo fa tutto da solo?

Gli algoritmi fanno la maggior parte del lavoro che una persona può fare. Non comprendendo i nuovi ruoli, il team può resistere all'innovazione e sabotare il processo. È necessario chiarire i ruoli per evitare una situazione del genere.

Dopo aver implementato l'algoritmo, una persona gestirà lo strumento invece di cercare e strutturare i dati; controllare i prezzi invece di lavorare con calcoli ad alta precisione di diversi parametri. La soluzione garantisce la qualità e l'accuratezza dei calcoli e la persona è impegnata nella gestione: riceve una previsione, corregge la scelta dello scenario ottimale e reagisce all'attivazione di "spie luminose" in caso di malfunzionamento. Il processo funziona più o meno allo stesso modo della reazione del guidatore all'indicatore lampeggiante del cambio dell'olio nell'auto: il manager si accende dove la ML non può farcela da sola.

3 Errori nell'implementazione dell'apprendimento automatico

L'implementazione dell'apprendimento automatico è difficile e costosa. Scopriamo come utilizzare con successo la tecnologia e non sprecare denaro, perché l'apprendimento automatico è uno strumento eccellente per ottimizzare i processi aziendali e aumentare i profitti.

Errore 1: le aziende fissano gli obiettivi sbagliati.

Molti tentativi di implementare l'apprendimento automatico finiscono con un fallimento. Uno dei motivi è la mancanza di comprensione delle capacità della tecnologia e delle sue specificità. È necessario definire un obiettivo aziendale e stabilire indicatori in base ai quali verrà determinato il successo del suo raggiungimento. Sulla base di ciò, è necessario creare requisiti per l'apprendimento automatico.

Errore 2: le aziende non prestano attenzione alla raccolta dei dati.

La raccolta e l'archiviazione dei dati è uno dei passaggi chiave dell'apprendimento automatico. È importante pensare correttamente a questo processo. Il successo dell'applicazione dei metodi e della risoluzione dei problemi dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati. In caso contrario, può portare a un aumento del costo del lavoro e, peggio ancora, all'impossibilità di raggiungere l'obiettivo. Pertanto, è importante tenere conto di questi aspetti:

• Salva i dati "grezzi".
• Tenere conto della qualità e del volume dei dati.
• Curare l'implementazione di un sistema di monitoraggio e diagnosi dei flussi di dati.

Errore 3: le aziende costruiscono processi di apprendimento automatico in modo errato

Il processo di machine learning è iterativo e sperimentale. Implica il test degli algoritmi, l'impostazione dei parametri e il monitoraggio costante di come le modifiche influiscono sulle metriche. Le metodologie lineari non vengono utilizzate nei progetti di machine learning, perché portano a problemi nelle fasi successive del test e del funzionamento industriale. È necessario applicare metodologie flessibili e adattarle a un progetto specifico.

Come puoi ottenere il massimo beneficio?

Per implementare il machine learning nei processi aziendali:

1. Sviluppare algoritmi.

2. Implementare un'infrastruttura che supporti l'elaborazione dei dati, l'addestramento della rete neurale e l'ottimizzazione dei prezzi, tenendo conto di tutti i vincoli aziendali.

3. Costruire un sistema di monitoraggio per il funzionamento stabile della soluzione.

4. Formare il team e adattare i processi ei ruoli delle persone all'interno dell'azienda.

5. Progettare e condurre test pilota del sistema.

6. Fornire supporto e aggiornamento regolare dell'algoritmo.