Operacjonalizacja uczenia maszynowego w procesach

Świat jest w coraz większym stopniu kontrolowany przez technologie cyfrowe. Big data, sztuczna inteligencja i samojezdne samochody – a to tylko niewielka część tego, co zmienia lub zmieni nasze życie, nasze nawyki i sposób prowadzenia biznesu na co dzień. Ale jak możemy wykorzystać uczenie maszynowe w praktyce i dlaczego jest to dobra inwestycja biznesowa?

To właśnie obecna dostępność dużych ilości danych umożliwiła wykorzystanie uczenia maszynowego wszędzie do rozwiązywania problemów biznesowych, ale istnieją dwa kluczowe wymagania, aby ta technologia mogła funkcjonować – jakość danych źródłowych i debugowany model, który je wykorzystuje .

Do czego służy uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to metoda analizy dużej ilości danych przez algorytmy, które na podstawie analizy i wcześniejszych doświadczeń mogą podejmować określone decyzje. Automatyzacja uczenia maszynowego (ML) jest aktywnie wykorzystywana w biznesie, ponieważ umożliwia tworzenie analitycznych modeli biznesowych. ML umożliwia AI samodzielną naukę, znajdowanie określonych wzorców w dużej ilości informacji i rozwiązywanie przypisanych jej zadań.

Sztuczna inteligencja, dzięki automatyzacji uczenia maszynowego, może analizować duże ilości informacji, klasyfikować je i porządkować, wyjaśniać znaczenie danych, wyszukiwać błędy, pomyłki i sprzeczności, wydawać zalecenia i przewidywać awarie sprzętu lub systemów.

Wprowadzenie operacji uczenia maszynowego pomaga rozwiązywać zadania takie jak obniżanie kosztów firm transportowych, przewidywanie zachowań kupujących i popytu na towary, diagnozowanie pacjentów, umawianie wizyt w szpitalach i wiele innych.

Jak wdrażać technologie uczenia maszynowego

Gdy jakość danych jest w porządku, ale algorytmy działają na tym samym laptopie analityka lub data science, pojawia się kolejne trudne zadanie – zaimplementować algorytmy w procesach biznesowych i zbudować działającą maszynę dla wszystkich analityków lub całego biznesu. Potrzebne jest kompleksowe rozwiązanie, które zbierze potrzebne dane, przetworzy je, przewidzi efekt przeszacowania i zastosuje scenariusze w jednym narzędziu.

Teraz duży biznes potyka się o brak rozwiązania optymalizacyjnego na rynku, więc próbuje zbudować własne rozwiązanie. Zbudowanie i wdrożenie rozwiązania wymaga ogromnej infrastruktury i wysiłku działu IT.

Krok 1. Ustaw cel

Wybierz zadanie i zidentyfikuj procedurę, której przebieg możesz szczegółowo wyjaśnić. Pamiętaj, że program nie zastępuje osoby ani nie dokonuje wyborów w Twoim imieniu. Nie jest więc konieczne automatyzowanie procedur, które wiążą się z uwzględnianiem wielu zmiennych, które występują losowo.

Przenieś przewidywalne zadania do ML, takie jak identyfikacja typu dokumentu czy zakresu dopuszczalnych modyfikacji odczytów z czujników.

Krok 2. Znajdź podobne przypadki

Aby ML funkcjonowało pomyślnie, kluczowe jest posiadanie tzw. „wzorców do naśladowania”, dlatego konieczne jest ich przygotowanie z wyprzedzeniem w odpowiedniej ilości: dla każdej kategorii, z którą system będzie porównywał nowe przykłady. A im dokładniejsze i bardziej zróżnicowane przykłady użyjesz, tym dokładniejszy wynik uzyskasz na wyjściu.

Krok 3. Zaprojektuj algorytm

Po ustnym nakreśleniu procedury metoda musi zostać przekonwertowana na format zrozumiały dla maszyny, na przykład przy użyciu jednego z obecnych języków programowania, takich jak R lub Python. Po pierwszym przeszkoleniu modelu oceń jego poprawność i wybierz najlepsze parametry.

Dokąd może się udać analityk, jeśli algorytm robi wszystko sam?

Algorytmy wykonują większość pracy, którą może wykonać człowiek. Nie rozumiejąc nowych ról, zespół może oprzeć się innowacjom i sabotować proces. Konieczne jest wyjaśnienie ról, aby uniknąć takiej sytuacji.

Po wdrożeniu algorytmu osoba będzie zarządzać narzędziem zamiast wyszukiwać i porządkować dane; kontrolować ceny zamiast pracować z bardzo precyzyjnymi obliczeniami kilku parametrów. Rozwiązanie gwarantuje jakość i dokładność obliczeń, a osoba jest zaangażowana w zarządzanie: otrzymuje prognozę, koryguje wybór optymalnego scenariusza i reaguje na uruchomienie „lampek ostrzegawczych” w przypadku wystąpienia awarii. Proces ten przebiega podobnie jak reakcja kierowcy na migającą kontrolkę wymiany oleju w samochodzie: menedżer włącza się tam, gdzie ML sam sobie nie poradzi.

3 Błędy w implementacji uczenia maszynowego

Implementacja uczenia maszynowego jest trudna i kosztowna. Zastanówmy się, jak z powodzeniem wykorzystywać technologię i nie marnować pieniędzy, ponieważ uczenie maszynowe jest doskonałym narzędziem do optymalizacji procesów biznesowych i zwiększania zysków.

Błąd 1: Firmy wyznaczają niewłaściwe cele.

Wiele prób wdrożenia uczenia maszynowego kończy się niepowodzeniem. Jednym z powodów jest brak zrozumienia możliwości technologii i jej specyfiki. Konieczne jest zdefiniowanie celu biznesowego i ustalenie wskaźników, za pomocą których będzie określany sukces jego osiągnięcia. Na tej podstawie konieczne jest stworzenie wymagań dla uczenia maszynowego.

Błąd 2: Firmy nie zwracają uwagi na gromadzenie danych.

Gromadzenie i przechowywanie danych to jeden z kluczowych etapów uczenia maszynowego. Ważne jest, aby dobrze przemyśleć ten proces. Skuteczne zastosowanie metod i rozwiązywanie problemów zależy od jakości i ilości danych. W przeciwnym razie może to prowadzić do wzrostu kosztów pracy i – co gorsza – niemożności osiągnięcia celu. Dlatego ważne jest, aby wziąć pod uwagę następujące aspekty:

• Zapisz „surowe” dane.
• Weź pod uwagę jakość i ilość danych.
• Zadbaj o wdrożenie systemu do monitorowania i diagnozowania przepływów danych.

Błąd 3: Firmy niepoprawnie budują procesy uczenia maszynowego

Proces uczenia maszynowego jest iteracyjny i eksperymentalny. Obejmuje testowanie algorytmów, ustawianie parametrów i ciągłe monitorowanie wpływu zmian na metryki. Metodologie liniowe nie są wykorzystywane w projektach uczenia maszynowego, ponieważ prowadzą do problemów na późniejszych etapach testowania i eksploatacji przemysłowej. Konieczne jest zastosowanie elastycznych metodyk i dostosowanie ich do konkretnego projektu.

Jak uzyskać maksymalne korzyści?

Aby wdrożyć uczenie maszynowe w procesach biznesowych:

1. Opracuj algorytmy.

2. Wdróż infrastrukturę, która będzie wspierać przetwarzanie danych, szkolenie sieci neuronowych i optymalizację cen, uwzględniając wszystkie ograniczenia biznesowe.

3. Zbuduj system monitorujący stabilną pracę rozwiązania.

4. Szkolić zespół i dostosowywać procesy i role ludzi w firmie.

5. Zaprojektować i przeprowadzić testy pilotażowe systemu.

6. Zapewnij wsparcie i regularne przekwalifikowywanie algorytmu.