Süreçlerde Makine Öğrenimini Operasyonel Hale Getirme

Dünya giderek dijital teknolojiler tarafından kontrol ediliyor. Büyük veri, yapay zeka ve kendi kendine giden arabalar - ve bunlar her gün hayatlarımızı, alışkanlıklarımızı ve iş yapma şeklimizi değiştiren veya değiştirecek olan şeylerin yalnızca küçük bir kısmı. Ancak makine öğrenimini pratikte nasıl kullanabiliriz ve bu neden iyi bir iş yatırımıdır?

İş sorunlarını çözmek için makine öğrenimini her yerde kullanmayı mümkün kılan şey, büyük miktarda verinin mevcut erişilebilirliğidir, ancak bu teknolojinin çalışması için iki temel gereksinim vardır: kaynak verilerin kalitesi ve bunları kullanan hata ayıklanmış model .

Makine Öğrenimi Ne İçin?

Makine öğrenimi, büyük miktarda veriyi, analiz ve önceki deneyimlere dayanarak belirli kararlar verebilen algoritmalar tarafından analiz etme yöntemidir. Makine öğrenimi (ML) otomasyonu, analitik iş modelleri oluşturmanıza olanak sağladığı için iş dünyasında aktif olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bağımsız olarak öğrenmesini, büyük miktarda bilgide belirli kalıpları bulmasını ve kendisine atanan görevleri çözmesini sağlar.

Yapay zeka, makine öğrenimi otomasyonu sayesinde büyük miktarda bilgiyi analiz edebilir, sınıflandırabilir ve yapılandırabilir, verilerin anlamını netleştirebilir, hataları, hataları ve çelişkileri bulabilir, önerilerde bulunabilir ve ekipman veya sistemlerdeki arızaları tahmin edebilir.

Makine öğrenimi operasyonlarının tanıtılması, nakliye şirketlerinin maliyetlerini düşürme, alıcıların davranışlarını ve mal talebini tahmin etme, hastalara teşhis koyma, hastanelerde randevu alma ve daha pek çok görevi çözmeye yardımcı olur.

Makine Öğrenimi Teknolojileri Nasıl Uygulanır?

Veri kalitesi uygun olduğunda, ancak algoritmalar bir analistin veya veri bilimcinin aynı dizüstü bilgisayarında çalıştığında, bir sonraki zor görev ortaya çıkar: algoritmaları iş süreçlerine uygulamak ve tüm analistler veya tüm işletme için çalışan bir makine oluşturmak. Gerekli verileri toplayan, işleyen, yeniden değerlemenin etkisini tahmin eden ve senaryoları tek bir araçta uygulayan kapsamlı bir çözüme ihtiyaç vardır.

Artık büyük şirketler, piyasada bir optimizasyon çözümünün olmaması nedeniyle tökezliyor ve bu nedenle şirket içi bir çözüm oluşturmaya çalışıyor. Bir çözüm oluşturmak ve uygulamak, çok büyük bir altyapı ve BT departmanının çabalarını gerektirir.

Adım 1. Bir hedef belirleyin

Görevi seçin ve akışını ayrıntılı olarak açıklayabileceğiniz bir prosedür belirleyin. Unutmayın, program bir kişinin yerini almaz veya sizin adınıza seçim yapmaz. Bu nedenle, rastgele meydana gelen birçok değişkenin dikkate alınmasını içeren prosedürlerin otomatikleştirilmesi gerekli değildir.

Sensör okumalarında belge türünü veya izin verilen değişiklik aralığını belirlemek gibi öngörülebilir görevleri makine öğrenimine aktarın.

Adım 2. Benzer durumları bulun

Makine öğreniminin başarılı bir şekilde çalışması için, sözde "rol modellere" sahip olmak kritik öneme sahiptir, bu nedenle onları önceden yeterli miktarda hazırlamak gerekir: sistemin yeni örnekleri karşılaştıracağı her kategori için. Ve ne kadar doğru ve çeşitli örnekler kullanırsanız, çıktıda o kadar kesin sonuç alırsınız.

Adım 3. Bir algoritma tasarlayın

Prosedürü sözlü olarak özetledikten sonra, yöntem, R veya Python gibi mevcut programlama dillerinden birini kullanmak gibi, bir makinenin anlayabileceği bir formata dönüştürülmelidir. Model önce eğitildikten sonra, doğruluğunu değerlendirin ve en iyi parametreleri seçin.

Algoritma her şeyi kendi başına yaparsa analist nereye gidebilir?

Algoritmalar, bir kişinin yapabileceği işlerin çoğunu yapar. Ekip, yeni rolleri anlamayarak yeniliğe direnebilir ve süreci sabote edebilir. Böyle bir durumla karşılaşmamak için rolleri netleştirmek gerekiyor.

Algoritmayı uyguladıktan sonra, verileri aramak ve yapılandırmak yerine aracı bir kişi yönetecektir; çeşitli parametrelerin yüksek hassasiyetli hesaplamalarıyla çalışmak yerine fiyatlandırmayı kontrol edin. Çözüm, hesaplamaların kalitesini ve doğruluğunu garanti eder ve kişi yönetimle meşgul olur: bir tahmin alır, en uygun senaryo seçimini düzeltir ve bir arıza meydana gelirse "uyarı ışıklarının" tetiklenmesine tepki verir. Süreç, sürücünün arabada yanıp sönen yağ değiştirme göstergesine verdiği tepkiyle hemen hemen aynı şekilde işliyor: ML'nin kendi başına baş edemediği durumlarda yönetici devreye giriyor.

Makine Öğreniminin Uygulanmasında 3 Hata

Makine öğrenimini uygulamak zor ve pahalıdır. Teknolojiyi nasıl başarılı bir şekilde kullanacağımızı ve parayı boşa harcamayacağımızı bulalım çünkü makine öğrenimi, iş süreçlerini optimize etmek ve kârı artırmak için mükemmel bir araçtır.

Hata 1: Şirketler yanlış hedefler belirler.

Makine öğrenimini uygulamaya yönelik birçok girişim başarısızlıkla sonuçlanır. Bunun nedenlerinden biri, teknolojinin yeteneklerinin ve özelliklerinin anlaşılmamasıdır. Bir iş hedefi tanımlamak ve başarısının başarısının belirleneceği göstergeler oluşturmak gerekir. Buna dayanarak, makine öğrenimi için gereksinimler oluşturmak gerekir.

Hata 2: Şirketler veri toplamaya önem vermiyor.

Veri toplama ve depolama, makine öğrenimindeki en önemli adımlardan biridir. Bu süreci doğru bir şekilde düşünmek önemlidir. Yöntemlerin başarılı bir şekilde uygulanması ve problem çözme, verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Aksi takdirde, işgücü maliyetlerinin artmasına ve daha da kötüsü hedefe ulaşılamamasına neden olabilir. Bu nedenle, bu hususları dikkate almak önemlidir:

• "Ham" verileri kaydedin.
• Verilerin kalitesini ve hacmini dikkate alın.
• Veri akışlarını izlemek ve teşhis etmek için bir sistemin uygulanmasına dikkat edin.

Hata 3: Şirketler makine öğrenimi süreçlerini yanlış oluşturuyor

Makine öğrenimi süreci yinelemeli ve deneyseldir. Algoritmaların test edilmesini, parametrelerin ayarlanmasını ve değişikliklerin metrikleri nasıl etkilediğini sürekli olarak izlemeyi içerir. Doğrusal metodolojiler, test ve endüstriyel operasyonun sonraki aşamalarında sorunlara yol açtıkları için makine öğrenimi projelerinde kullanılmazlar. Esnek metodolojiler uygulamak ve bunları belirli bir projeye uyarlamak gerekir.

Maksimum faydayı nasıl elde edebilirsiniz?

İş süreçlerinde makine öğrenimini uygulamak için:

1. Algoritmalar geliştirin.

2. Tüm iş kısıtlamalarını dikkate alarak veri işlemeyi, sinir ağı eğitimini ve fiyat optimizasyonunu destekleyecek bir altyapıyı devreye alın.

3. Çözümün kararlı çalışması için bir izleme sistemi oluşturun.

4. Ekibi eğitin ve şirketteki kişilerin süreçlerini ve rollerini uyarlayın.

5. Sistemin pilot testlerini tasarlar ve yürütür.

6. Algoritma için destek ve düzenli olarak yeniden eğitim sağlayın.