Внедрение машинного обучения в процессы

Мир все больше контролируется цифровыми технологиями. Большие данные, искусственный интеллект и беспилотные автомобили — и это лишь малая часть того, что меняет или изменит нашу жизнь, наши привычки и то, как мы ведем бизнес каждый день. Но как мы можем использовать машинное обучение на практике и почему это хорошая инвестиция в бизнес?

Именно нынешняя доступность больших объемов данных позволила повсеместно использовать машинное обучение для решения бизнес-задач, но есть два ключевых требования для функционирования этой технологии — качество исходных данных и отлаженная модель, которая их использует. .

Для чего нужно машинное обучение?

Машинное обучение — это метод анализа большого количества данных с помощью алгоритмов, которые могут принимать определенные решения на основе анализа и предыдущего опыта. Автоматизация машинного обучения (ML) активно используется в бизнесе, так как позволяет создавать аналитические бизнес-модели. Машинное обучение позволяет ИИ самостоятельно обучаться, находить определенные закономерности в большом объеме информации и решать поставленные перед ним задачи.

Искусственный интеллект, благодаря автоматизации машинного обучения, может анализировать большой объем информации, классифицировать и структурировать ее, уточнять смысл данных, находить ошибки, ошибки и противоречия, давать рекомендации, прогнозировать неисправности в оборудовании или системах.

Внедрение операций машинного обучения помогает решать такие задачи, как снижение затрат транспортных компаний, прогнозирование поведения покупателей и спроса на товары, диагностика пациентов, запись на прием в больницы и многие другие.

Как внедрить технологии машинного обучения

Когда качество данных в порядке, но алгоритмы работают на одном ноутбуке аналитика или специалиста по данным, появляется следующая сложная задача — внедрить алгоритмы в бизнес-процессы и построить работающую машину для всех аналитиков или всего бизнеса. Необходимо комплексное решение, которое собирает необходимые данные, обрабатывает их, прогнозирует эффект переоценки и применяет сценарии в одном инструменте.

Сейчас крупный бизнес спотыкается из-за отсутствия решения по оптимизации на рынке, поэтому пытается построить собственное решение. Создание и внедрение решения требует огромной инфраструктуры и усилий ИТ-отдела.

Шаг 1. Поставьте цель

Выберите задачу и определите процедуру, ход которой вы можете подробно объяснить. Помните, что программа не занимает место человека и не делает выбор от вашего имени. Таким образом, нет необходимости автоматизировать процедуры, предполагающие учет множества случайных переменных.

Перенесите в ML предсказуемые задачи, такие как определение типа документа или диапазона допустимых модификаций показаний датчиков.

Шаг 2. Найдите похожие кейсы

Для успешной работы ML критически важно иметь так называемые «ролевые модели», поэтому необходимо заранее подготовить их в достаточном количестве: для каждой категории, с которой система будет сравнивать новые примеры. И чем более точные и разнообразные примеры вы используете, тем более точный результат вы получите на выходе.

Шаг 3. Разработайте алгоритм

После словесного описания процедуры метод должен быть преобразован в формат, понятный машине, например, с использованием одного из современных языков программирования, таких как R или Python. После того, как модель была предварительно обучена, оцените ее на корректность и выберите лучшие параметры.

Куда деваться аналитику, если алгоритм все делает сам?

Алгоритмы делают большую часть работы, которую может сделать человек. Не понимая новых ролей, команда может сопротивляться инновациям и саботировать процесс. Необходимо уточнить роли, чтобы избежать такой ситуации.

После реализации алгоритма человек будет управлять инструментом вместо поиска и структурирования данных; контролировать ценообразование вместо работы с высокоточными расчетами нескольких параметров. Решение гарантирует качество и точность расчетов, а человек занимается управлением: получает прогноз, корректирует выбор оптимального сценария, реагирует на срабатывание «сигнализаторов» в случае неисправности. Процесс работает примерно так же, как реакция водителя на мигание индикатора замены масла в машине: включается менеджер там, где ОД не справляется самостоятельно.

3 ошибки в реализации машинного обучения

Внедрение машинного обучения сложно и дорого. Давайте разберемся, как успешно использовать технологии и не тратить деньги зря, ведь машинное обучение — отличный инструмент для оптимизации бизнес-процессов и увеличения прибыли.

Ошибка 1: Компании ставят неправильные цели.

Многие попытки внедрить машинное обучение заканчиваются неудачей. Одна из причин — непонимание возможностей технологии и ее специфики. Необходимо определить бизнес-цель и установить показатели, по которым будет определяться успешность ее достижения. Исходя из этого, необходимо создать требования к машинному обучению.

Ошибка 2: Компании не уделяют внимания сбору данных.

Сбор и хранение данных — один из ключевых этапов машинного обучения. Важно правильно продумать этот процесс. Успешное применение методов и решение проблем зависит от качества и количества данных. В противном случае это может привести к увеличению трудозатрат и, что еще хуже, к невозможности достижения цели. Поэтому важно учитывать следующие аспекты:

• Сохраните «сырые» данные.
• Учитывайте качество и объем данных.
• Позаботьтесь о внедрении системы мониторинга и диагностики потоков данных.

Ошибка 3: Компании неправильно строят процессы машинного обучения

Процесс машинного обучения является итеративным и экспериментальным. Он включает в себя тестирование алгоритмов, настройку параметров и постоянное отслеживание того, как изменения влияют на метрики. Линейные методологии не используются в проектах машинного обучения, потому что они приводят к проблемам на более поздних этапах тестирования и промышленной эксплуатации. Необходимо применять гибкие методологии и адаптировать их под конкретный проект.

Как получить максимальную пользу?

Для внедрения машинного обучения в бизнес-процессы:

1. Разработайте алгоритмы.

2. Развернуть инфраструктуру, которая будет поддерживать обработку данных, обучение нейронных сетей и оптимизацию цен с учетом всех бизнес-ограничений.

3. Построить систему мониторинга стабильной работы решения.

4. Обучать команду, адаптировать процессы и роли людей в компании.

5. Спроектировать и провести пилотные испытания системы.

6. Обеспечить поддержку и регулярное переобучение алгоритма.