Operaționalizarea învățării automate în procese

Lumea este din ce în ce mai controlată de tehnologiile digitale. Date mari, inteligență artificială și mașini cu conducere autonomă – iar acestea sunt doar o mică parte din ceea ce ne schimbă sau ne va schimba viața, obiceiurile și modul în care ne desfășurăm afacerile în fiecare zi. Dar cum putem folosi învățarea automată în practică și de ce este o investiție bună în afaceri?

Accesibilitatea actuală a cantităților mari de date a făcut posibilă utilizarea machine learning peste tot pentru a rezolva problemele de afaceri, dar există două cerințe cheie pentru ca această tehnologie să funcționeze – calitatea datelor sursă și modelul depanat care le folosește. .

Pentru ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o metodă de analiză a unei cantități mari de date prin algoritmi, care pot lua anumite decizii pe baza analizei și a experienței anterioare. Automatizarea învățării automate (ML) este utilizată în mod activ în afaceri, deoarece vă permite să creați modele de afaceri analitice. ML permite AI să învețe în mod independent, să găsească anumite modele într-o cantitate mare de informații și să rezolve sarcinile care îi sunt atribuite.

Inteligența artificială, datorită automatizării învățării automate, poate analiza o cantitate mare de informații, o poate clasifica și structura, poate clarifica semnificația datelor, poate găsi erori, erori și contradicții, poate face recomandări și poate prezice defecțiuni în echipamente sau sisteme.

Introducerea operațiunilor de învățare automată ajută la rezolvarea unor sarcini precum reducerea costurilor companiilor de transport, anticiparea comportamentului cumpărătorilor și a cererii de mărfuri, diagnosticarea pacienților, programarea în spitale și multe altele.

Cum să implementați tehnologiile de învățare automată

Când calitatea datelor este în regulă, dar algoritmii funcționează pe același laptop al unui analist sau al unui cercetător de date, apare următoarea sarcină dificilă - implementarea algoritmilor în procesele de afaceri și construirea unei mașini de lucru pentru toți analiștii sau întreaga afacere. Este nevoie de o soluție cuprinzătoare care să colecteze datele necesare, să le prelucreze, să prezică efectul reevaluării și să aplice scenarii într-un singur instrument.

Acum marile afaceri se poticnesc de lipsa unei soluții de optimizare pe piață, așa că încearcă să construiască o soluție internă. Construirea și implementarea unei soluții necesită o infrastructură uriașă și eforturile departamentului IT.

Pasul 1. Stabiliți un obiectiv

Alegeți sarcina și identificați o procedură al cărei flux îl puteți explica în detaliu. Amintiți-vă, programul nu ia locul unei persoane și nu face alegeri în numele dvs. Astfel, nu este necesară automatizarea procedurilor care implică luarea în considerare a multor variabile care apar aleatoriu.

Transferați sarcini previzibile în ML, cum ar fi identificarea tipului de document sau a gamei de modificări permise în citirile senzorului.

Pasul 2. Găsiți cazuri similare

Pentru ca ML să funcționeze cu succes, este esențial să existe așa-numitele „modele de rol”, așa că este necesar să le pregătim în cantitate suficientă în avans: pentru fiecare categorie cu care sistemul va compara noi exemple. Și cu cât folosiți exemple mai precise și mai diverse, cu atât veți obține un rezultat mai precis la ieșire.

Pasul 3. Proiectați un algoritm

După conturarea verbală a procedurii, metoda trebuie convertită într-un format pe care o mașină îl poate înțelege, cum ar fi utilizarea unuia dintre limbajele de programare actuale precum R sau Python. După ce modelul a fost antrenat mai întâi, evaluați-l pentru corectitudine și alegeți cei mai buni parametri.

Unde poate merge analistul dacă algoritmul face totul de la sine?

Algoritmii fac cea mai mare parte a muncii pe care o poate face o persoană. Neînțelegând noile roluri, echipa poate rezista inovației și poate sabota procesul. Este necesar să se clarifice rolurile pentru a evita o astfel de situație.

După implementarea algoritmului, o persoană va gestiona instrumentul în loc să caute și să structureze datele; controlați prețurile în loc să lucrați cu calcule de înaltă precizie ale mai multor parametri. Soluția garantează calitatea și acuratețea calculelor, iar persoana este angajată în management: primește o prognoză, corectează alegerea scenariului optim și reacționează la declanșarea „luminilor de avertizare” dacă apare o defecțiune. Procesul funcționează în același mod ca și reacția șoferului la indicatorul de schimbare a uleiului care clipește din mașină: managerul pornește acolo unde ML nu poate face față singur.

3 Erori în implementarea învățării automate

Implementarea învățării automate este dificilă și costisitoare. Să ne dăm seama cum să folosim cu succes tehnologia și să nu risipim bani, deoarece învățarea automată este un instrument excelent pentru optimizarea proceselor de afaceri și creșterea profiturilor.

Greșeala 1: Companiile își stabilesc obiective greșite.

Multe încercări de a implementa învățarea automată se termină cu eșec. Unul dintre motive este lipsa de înțelegere a capacităților tehnologiei și a specificului acesteia. Este necesar să se definească un obiectiv de afaceri și să se stabilească indicatori prin care să fie determinată succesul realizării acestuia. Pe baza acestui fapt, este necesar să se creeze cerințe pentru învățarea automată.

Greșeala 2: Companiile nu acordă atenție colectării datelor.

Colectarea și stocarea datelor este unul dintre pașii cheie în învățarea automată. Este important să ne gândim corect la acest proces. Aplicarea cu succes a metodelor și rezolvarea problemelor depind de calitatea și cantitatea datelor. În caz contrar, poate duce la creșterea costurilor cu forța de muncă și – și mai rău – la incapacitatea de a atinge obiectivul. Prin urmare, este important să țineți cont de aceste aspecte:

• Salvați datele „brute”.
• Luați în considerare calitatea și volumul datelor.
• Aveți grijă de implementarea unui sistem de monitorizare și diagnosticare a fluxurilor de date.

Greșeala 3: Companiile construiesc incorect procesele de învățare automată

Procesul de învățare automată este iterativ și experimental. Aceasta implică testarea algoritmilor, setarea parametrilor și monitorizarea constantă a modului în care modificările afectează valorile. Metodologiile liniare nu sunt utilizate în proiectele de învățare automată, deoarece duc la probleme în etapele ulterioare ale testării și exploatării industriale. Este necesar să se aplice metodologii flexibile și să le adapteze la un anumit proiect.

Cum poți obține beneficiul maxim?

Pentru a implementa învățarea automată în procesele de afaceri:

1. Dezvoltați algoritmi.

2. Implementați o infrastructură care va sprijini procesarea datelor, formarea rețelelor neuronale și optimizarea prețurilor, ținând cont de toate constrângerile de afaceri.

3. Construiți un sistem de monitorizare pentru funcționarea stabilă a soluției.

4. Antrenează echipa și adaptează procesele și rolurile oamenilor din companie.

5. Proiectați și efectuați teste pilot ale sistemului.

6. Oferiți suport și recalificare regulată a algoritmului.