การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องในกระบวนการ

โลกถูกควบคุมโดยเทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง – และนี่เป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ของสิ่งที่เปลี่ยนแปลงหรือจะเปลี่ยนชีวิต พฤติกรรมของเรา และวิธีการดำเนินธุรกิจของเราทุกวัน แต่เราจะใช้แมชชีนเลิร์นนิงในทางปฏิบัติได้อย่างไร และเหตุใดจึงเป็นการลงทุนทางธุรกิจที่ดี

ความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากในปัจจุบันทำให้สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงได้ทุกที่เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ แต่มีข้อกำหนดสำคัญสองประการสำหรับเทคโนโลยีนี้ในการทำงาน – คุณภาพของข้อมูลต้นทางและโมเดลที่แก้ไขข้อบกพร่องที่ใช้ .

แมชชีนเลิร์นนิงมีไว้เพื่ออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากด้วยอัลกอริทึม ซึ่งสามารถตัดสินใจบางอย่างได้โดยอาศัยการวิเคราะห์และประสบการณ์ที่ผ่านมา ระบบอัตโนมัติของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในธุรกิจ เนื่องจากช่วยให้คุณสร้างโมเดลธุรกิจเชิงวิเคราะห์ได้ ML ทำให้ AI สามารถเรียนรู้ได้อย่างอิสระ ค้นหารูปแบบบางอย่างในข้อมูลจำนวนมาก และแก้ไขงานที่ได้รับมอบหมาย

ปัญญาประดิษฐ์ต้องขอบคุณระบบการเรียนรู้อัตโนมัติของเครื่องที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก จัดประเภทและจัดโครงสร้าง อธิบายความหมายของข้อมูล ค้นหาข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาด และความขัดแย้ง ให้คำแนะนำ และทำนายการทำงานผิดปกติในอุปกรณ์หรือระบบ

การแนะนำการดำเนินการเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยแก้ปัญหาต่างๆ เช่น การลดต้นทุนของบริษัทขนส่ง การคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ซื้อและความต้องการสินค้า การวินิจฉัยผู้ป่วย การนัดหมายในโรงพยาบาล และอื่นๆ อีกมากมาย

วิธีการใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อคุณภาพของข้อมูลเป็นไปตามลำดับ แต่อัลกอริทึมทำงานบนแล็ปท็อปเครื่องเดียวกันของนักวิเคราะห์หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล งานที่ยากต่อไปก็ปรากฏขึ้น นั่นคือการนำอัลกอริทึมไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจ และสร้างเครื่องจักรที่ใช้งานได้สำหรับนักวิเคราะห์ทั้งหมดหรือทั้งธุรกิจ จำเป็นต้องมีโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ประมวลผล คาดการณ์ผลกระทบของการประเมินค่าใหม่ และใช้สถานการณ์จำลองในเครื่องมือเดียว

ขณะนี้ธุรกิจขนาดใหญ่กำลังสะดุดเนื่องจากขาดโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพในตลาด ดังนั้นจึงพยายามสร้างโซลูชันภายในองค์กร การสร้างและนำโซลูชันไปใช้จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่และความพยายามของแผนกไอที

ขั้นตอนที่ 1 ตั้งเป้าหมาย

เลือกงานและระบุขั้นตอนที่คุณสามารถอธิบายรายละเอียดได้ โปรดจำไว้ว่าโปรแกรมนี้ไม่ได้ดำเนินการแทนบุคคลหรือทำการเลือกในนามของคุณ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องทำให้กระบวนการอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการพิจารณาตัวแปรจำนวนมากที่เกิดขึ้นแบบสุ่ม

ถ่ายโอนงานที่คาดการณ์ได้ไปยัง ML เช่น การระบุประเภทเอกสารหรือช่วงของการแก้ไขที่อนุญาตในการอ่านเซ็นเซอร์

ขั้นตอนที่ 2 ค้นหากรณีที่คล้ายกัน

เพื่อให้ ML ทำงานได้สำเร็จ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีสิ่งที่เรียกว่า "แบบอย่าง" ดังนั้นจึงจำเป็นต้องเตรียมล่วงหน้าในปริมาณที่เพียงพอ: สำหรับทุกประเภทที่ระบบจะเปรียบเทียบตัวอย่างใหม่ และยิ่งคุณใช้ตัวอย่างที่แม่นยำและหลากหลายมากเท่าไหร่ คุณก็จะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเท่านั้น

ขั้นตอนที่ 3 ออกแบบอัลกอริทึม

หลังจากสรุปขั้นตอนด้วยวาจาแล้ว วิธีการจะต้องแปลงเป็นรูปแบบที่เครื่องสามารถเข้าใจได้ เช่น การใช้หนึ่งในภาษาโปรแกรมปัจจุบัน เช่น R หรือ Python หลังจากที่โมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว ให้ประเมินความถูกต้องและเลือกพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด

นักวิเคราะห์จะไปอยู่ที่ไหนหากอัลกอริทึมทำทุกอย่างด้วยตัวเอง?

อัลกอริทึมทำงานส่วนใหญ่ที่บุคคลสามารถทำได้ หากไม่เข้าใจบทบาทใหม่ ทีมสามารถต่อต้านนวัตกรรมและก่อวินาศกรรมกระบวนการได้ จำเป็นต้องชี้แจงบทบาทเพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ดังกล่าว

หลังจากใช้อัลกอริทึมแล้ว บุคคลจะจัดการเครื่องมือแทนการค้นหาและจัดโครงสร้างข้อมูล ควบคุมราคาแทนการทำงานด้วยการคำนวณที่มีความแม่นยำสูงของพารามิเตอร์หลายตัว โซลูชันนี้รับประกันคุณภาพและความแม่นยำของการคำนวณ และบุคคลนั้นมีส่วนร่วมในการจัดการ: รับการคาดการณ์ แก้ไขตัวเลือกของสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด และตอบสนองต่อการเรียกใช้ "ไฟเตือน" หากเกิดความผิดปกติขึ้น กระบวนการทำงานในลักษณะเดียวกับปฏิกิริยาของผู้ขับขี่ต่อไฟแสดงการเปลี่ยนถ่ายน้ำมันเครื่องที่กะพริบในรถ: ผู้จัดการจะเปิดเครื่องโดยที่ ML ไม่สามารถจัดการได้ด้วยตัวเอง

3 ข้อผิดพลาดในการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องยากและมีราคาแพง มาดูกันว่าจะใช้เทคโนโลยีอย่างไรให้ประสบความสำเร็จและไม่เสียเงิน เพราะแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะสมและเพิ่มผลกำไร

ข้อผิดพลาดที่ 1: บริษัทต่างๆ ตั้งเป้าหมายที่ไม่ถูกต้อง

ความพยายามมากมายที่จะใช้การเรียนรู้ของเครื่องจบลงด้วยความล้มเหลว สาเหตุประการหนึ่งคือการขาดความเข้าใจในความสามารถและความเฉพาะเจาะจงของเทคโนโลยี มีความจำเป็นต้องกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจและกำหนดตัวบ่งชี้ที่จะกำหนดความสำเร็จของความสำเร็จ ด้วยเหตุนี้ จึงจำเป็นต้องสร้างข้อกำหนดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

ข้อผิดพลาดที่ 2: บริษัทไม่ให้ความสำคัญกับการรวบรวมข้อมูล

การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลเป็นหนึ่งในขั้นตอนหลักในการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งสำคัญคือต้องคิดผ่านกระบวนการนี้อย่างถูกต้อง การประยุกต์ใช้วิธีการและการแก้ปัญหาที่ประสบความสำเร็จขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูล มิฉะนั้น อาจนำไปสู่ต้นทุนแรงงานที่เพิ่มขึ้น และแย่กว่านั้นคือไม่สามารถบรรลุเป้าหมายได้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องคำนึงถึงประเด็นเหล่านี้:

• บันทึกข้อมูล "ดิบ"
• คำนึงถึงคุณภาพและปริมาณข้อมูล
• ดูแลการวางระบบตรวจสอบและวินิจฉัยกระแสข้อมูล

ข้อผิดพลาด 3: บริษัทต่างๆ สร้างกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไม่ถูกต้อง

กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแบบวนซ้ำและทดลอง โดยจะเกี่ยวข้องกับการทดสอบอัลกอริทึม การตั้งค่าพารามิเตอร์ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อเมตริกอย่างไร วิธีการเชิงเส้นไม่ได้ใช้ในโครงการแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากจะนำไปสู่ปัญหาในขั้นตอนต่อมาของการทดสอบและการดำเนินการทางอุตสาหกรรม จำเป็นต้องใช้วิธีการที่ยืดหยุ่นและปรับให้เข้ากับโครงการเฉพาะ

คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร?

หากต้องการนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจ:

1. พัฒนาอัลกอริทึม

2. ปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานที่จะสนับสนุนการประมวลผลข้อมูล การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม และการปรับราคาให้เหมาะสม โดยคำนึงถึงข้อจำกัดทางธุรกิจทั้งหมด

3. สร้างระบบตรวจสอบการทำงานที่เสถียรของโซลูชัน

4. ฝึกอบรมทีมและปรับกระบวนการและบทบาทของคนในบริษัท

5. ออกแบบและดำเนินการทดสอบระบบนำร่อง

6. ให้การสนับสนุนและฝึกอบรมอัลกอริทึมใหม่อย่างสม่ำเสมอ