프로세스에서 기계 학습 운영
게시 됨: 2023-03-01세상은 점점 더 디지털 기술에 의해 통제되고 있습니다. 빅 데이터, 인공 지능, 자율 주행 자동차 – 그리고 이것들은 우리의 삶, 습관, 매일 비즈니스를 수행하는 방식을 바꾸거나 바꿀 것의 작은 부분에 불과합니다. 그러나 머신 러닝을 실제로 어떻게 사용할 수 있으며 이것이 좋은 비즈니스 투자인 이유는 무엇입니까?
모든 곳에서 기계 학습을 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있게 된 것은 현재 대량의 데이터에 대한 접근성이지만 이 기술이 작동하려면 소스 데이터의 품질과 이를 사용하는 디버깅된 모델이라는 두 가지 핵심 요구 사항이 있습니다. .
목차
기계 학습이란 무엇입니까?
기계 학습은 대량의 데이터를 알고리즘으로 분석하는 방법으로, 분석 및 이전 경험을 기반으로 특정 결정을 내릴 수 있습니다. 기계 학습(ML) 자동화는 분석 비즈니스 모델을 생성할 수 있으므로 비즈니스에서 활발히 사용됩니다. ML은 AI가 독립적으로 학습하고, 많은 양의 정보에서 특정 패턴을 찾고, 할당된 작업을 해결할 수 있도록 합니다.
기계 학습 자동화 덕분에 인공 지능은 많은 양의 정보를 분석하고 분류 및 구조화하고 데이터의 의미를 명확히 하고 오류, 오류 및 모순을 찾고 권장 사항을 제시하며 장비 또는 시스템의 오작동을 예측할 수 있습니다.
기계 학습 작업의 도입은 운송 회사의 비용 절감, 구매자의 행동 및 상품 수요 예측, 환자 진단, 병원 예약 등과 같은 작업을 해결하는 데 도움이 됩니다.
기계 학습 기술을 구현하는 방법
데이터 품질은 정상이지만 알고리즘이 분석가 또는 데이터 과학자의 동일한 노트북에서 작동하는 경우 다음 어려운 작업이 나타납니다. 알고리즘을 비즈니스 프로세스에 구현하고 모든 분석가 또는 전체 비즈니스를 위한 작업 시스템을 구축하는 것입니다. 하나의 도구에서 필요한 데이터를 수집하고 처리하며 재평가 효과를 예측하고 시나리오를 적용하는 포괄적인 솔루션이 필요합니다.
이제 대기업은 시장에 최적화 솔루션이 부족하여 비틀거리며 내부 솔루션을 구축하려고 합니다. 솔루션을 구축하고 구현하려면 막대한 인프라와 IT 부서의 노력이 필요합니다.
작업을 선택하고 흐름을 자세히 설명할 수 있는 절차를 식별합니다. 이 프로그램은 개인을 대신하거나 귀하를 대신하여 선택을 하지 않는다는 점을 기억하십시오. 따라서 무작위로 발생하는 많은 변수를 고려하는 절차를 자동화할 필요가 없습니다.
문서 유형 식별 또는 센서 판독값에서 허용 가능한 수정 범위와 같은 예측 가능한 작업을 ML로 전송합니다.
ML이 성공적으로 작동하려면 소위 "역할 모델"을 갖는 것이 중요하므로 시스템이 새로운 예를 비교할 모든 범주에 대해 사전에 충분한 양을 준비해야 합니다. 그리고 더 정확하고 다양한 예제를 사용할수록 출력에서 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
절차를 구두로 설명한 후 R 또는 Python과 같은 현재 프로그래밍 언어 중 하나를 사용하는 것과 같이 기계가 이해할 수 있는 형식으로 메서드를 변환해야 합니다. 모델이 먼저 학습된 후 정확성을 평가하고 최상의 매개변수를 선택합니다.
알고리즘이 모든 것을 스스로 수행한다면 분석가는 어디로 갈 수 있습니까?
알고리즘은 사람이 할 수 있는 대부분의 작업을 수행합니다. 새로운 역할을 이해하지 못함으로써 팀은 혁신에 저항하고 프로세스를 방해할 수 있습니다. 이런 상황을 피하기 위해서는 역할을 명확히 할 필요가 있다.
알고리즘을 구현한 후 사람은 데이터를 검색하고 구조화하는 대신 도구를 관리합니다. 여러 매개변수의 고정밀 계산으로 작업하는 대신 가격을 제어합니다. 이 솔루션은 계산의 품질과 정확성을 보장하고 사람은 관리에 참여합니다. 예보를 받고 최적의 시나리오 선택을 수정하고 오작동이 발생하면 "경고등"의 작동에 반응합니다. 이 프로세스는 자동차에서 깜박이는 오일 교환 표시등에 대한 운전자의 반응과 거의 동일한 방식으로 작동합니다. 관리자는 ML이 스스로 대처할 수 없는 곳에서 켭니다.
머신러닝 구현의 3가지 오류
기계 학습을 구현하는 것은 어렵고 비용이 많이 듭니다. 기계 학습은 비즈니스 프로세스를 최적화하고 수익을 늘리는 데 탁월한 도구이기 때문에 기술을 성공적으로 사용하고 비용을 낭비하지 않는 방법을 알아봅시다.
실수 1: 회사는 잘못된 목표를 설정합니다.
기계 학습을 구현하려는 많은 시도는 실패로 끝납니다. 그 이유 중 하나는 기술의 기능과 세부 사항에 대한 이해 부족입니다. 비즈니스 목표를 정의하고 달성 여부를 결정하는 지표를 설정해야 합니다. 이를 바탕으로 머신러닝을 위한 요구사항을 만드는 것이 필요합니다.
실수 2: 회사는 데이터 수집에 주의를 기울이지 않습니다.
데이터 수집 및 저장은 기계 학습의 핵심 단계 중 하나입니다. 이 과정을 올바르게 생각하는 것이 중요합니다. 방법의 성공적인 적용과 문제 해결은 데이터의 품질과 양에 달려 있습니다. 그렇지 않으면 인건비가 증가하고 심지어 목표를 달성하지 못할 수도 있습니다. 따라서 다음과 같은 측면을 고려하는 것이 중요합니다.
- "원시" 데이터를 저장합니다.
- 데이터의 품질과 양을 고려하십시오.
- 데이터 흐름을 모니터링하고 진단하기 위한 시스템 구현을 관리하십시오.
실수 3: 회사는 기계 학습 프로세스를 잘못 구축합니다.
기계 학습 프로세스는 반복적이고 실험적입니다. 여기에는 알고리즘 테스트, 매개 변수 설정, 변경 사항이 메트릭에 미치는 영향을 지속적으로 모니터링하는 작업이 포함됩니다. 선형 방법론은 테스트 및 산업 운영의 후반 단계에서 문제를 일으키기 때문에 기계 학습 프로젝트에는 사용되지 않습니다. 유연한 방법론을 적용하고 특정 프로젝트에 적용하는 것이 필요합니다.
어떻게 최대의 이익을 얻을 수 있습니까?
비즈니스 프로세스에서 기계 학습을 구현하려면 다음을 수행하십시오.
1. 알고리즘을 개발합니다.
2. 모든 비즈니스 제약을 고려하여 데이터 처리, 신경망 교육 및 가격 최적화를 지원할 인프라를 배포합니다.
3. 솔루션의 안정적인 운영을 위한 모니터링 시스템 구축
4. 팀을 교육하고 회사 직원의 프로세스와 역할을 조정합니다.
5. 시스템의 파일럿 테스트를 설계하고 수행합니다.
6. 알고리즘에 대한 지원 및 정기적인 재교육을 제공합니다.