İşletmeler için Makine Öğrenimi Uygulamaları
Yayınlanan: 2021-05-11Makine öğrenimi, özellikle hemen hemen tüm sektörlerdeki işletmeler çeşitli makine öğrenimi teknolojilerini kullandığından, bilim kurgu çağından modern işletmelerin önemli bir bileşenine kadar ilerlemiştir. Örnek olarak, sağlık sektörü, daha doğru teşhisler elde etmek ve hastalarına daha iyi tedavi sağlamak için makine öğrenimi iş uygulamalarını kullanıyor.
Perakendeciler ayrıca, doğru malları ve ürünleri stoklar tükenmeden doğru mağazalara göndermek için makine öğrenimini kullanır. Pek çok kişi bu teknolojinin yardımıyla daha yeni ve daha etkili ilaçları tanıttığından, tıp araştırmacıları da makine öğrenimini kullanma konusunda dışlanmış değil. Lojistik, imalat, konaklama, seyahat ve turizm, enerji ve kamu hizmetlerinde makine öğrenimi uygulandığından, tüm sektörlerden birçok kullanım örneği ortaya çıkıyor.
İşte Sorunları Çözmek ve Somut İş Avantajları Sunmak İçin İş Hayatında Kullanılan Makine Öğreniminin 10 Yaygın Kullanımı
Gerçek zamanlı chatbot sistemleri
Chatbotlar, otomasyonun en önde gelen biçimlerinden biridir. İnsanlar tarafından dile getirilen gereksinimlere veya isteklere göre eylemler gerçekleştirebilen makinelerle iletişim kurmamızı sağlayarak insanlarla teknoloji arasındaki iletişim boşluğunu kapattılar. İlk nesil sohbet robotları, belirli anahtar kelimelere dayalı olarak hangi eylemlerin gerçekleştirileceği konusunda botlara talimat veren komut dosyası kurallarına uyacak şekilde tasarlanmıştır.
Bununla birlikte, AI teknoloji gövdesinin bir başka parçası olan ML (makine öğrenimi) ve NLP (doğal dil işleme), sohbet robotlarının daha üretken ve daha etkileşimli olmasını sağlar. Bu yeni sohbet robotları, kullanıcıların ihtiyaçlarına daha iyi yanıt veriyor ve giderek daha fazla gerçek insan olarak iletişim kuruyor. Çağdaş sohbet robotlarının bazı dikkat çekici örnekleri arasında şunlar yer alır: Alexa, Google Asistan, Siri, Watson Asistan ve binicilerin talep hizmetindeki sohbet platformları.
Karar desteği
Bu, makine öğrenimi iş uygulamalarının kuruluşlara sahip oldukları verilerin çoğunu değer sunan yararlı ve yürütülebilir içgörülere dönüştürmede yardımcı olabileceği başka bir yöndür. Bu alanda, çeşitli ilgili veri kümeleri ve geçmiş veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalar, bilgileri analiz edebilir ve çok sayıda olası senaryoyu, insanların benimsemesi gereken en iyi eylem planını önermesi imkansız olan bir ölçekte ve hızda işleyebilir. Karar destek sistemleri, bazıları sağlık sektörü, tarım sektörü ve işletme olmak üzere çeşitli endüstri sektörlerinde kullanılmaktadır.
Müşteri tavsiye motorları
ML, özelleştirilmiş deneyimler sunmak ve genel müşteri deneyimini geliştirmek için oluşturulmuş müşteri tavsiyesi motorlarına güç sağlar. Burada algoritmalar, müşterinin önceki satın almaları ve demografik eğilimler, bir kuruluşun mevcut envanteri ve diğer müşterilerin satın alma geçmişleri gibi diğer veri kümeleri de dahil olmak üzere her bir müşteri hakkındaki veri noktalarını analiz ederek her birine tavsiye olarak hangi hizmetlerin ve ürünlerin sunulacağını bilir. bireysel müşteri. Aşağıdakiler, kurumsal modelleri öneri motorlarına dayanan birkaç işletme örneğidir: Amazon, Walmart, Netflix ve YouTube.
Müşteri kaybı modellemesi
İşletmeler ayrıca bir müşterinin sadakatinin ne zaman azalmaya başladığını belirlemek ve bunu çözmek için stratejiler bulmak için makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanır. Bu kullanım durumunda, gelişmiş makine öğrenimi iş uygulamaları, işletmelere en uzun ve en yaygın kurumsal sorunlardan biri olan müşteri kaybıyla başa çıkmada yardımcı olur.
Bu şekilde algoritmalar, bir şirketin müşteri kaybının arkasındaki nedeni tam olarak belirlemek ve anlamak için büyük hacimli satışlardaki eğilimleri, geçmiş ve demografik verileri belirler. Kuruluş daha sonra, hangi müşterilerin işletmeyi bırakıp başka bir yere gitme olasılığının olduğunu bulmak, bu müşterilerin ayrılma kararının arkasındaki nedenleri belirlemek ve ardından işletmenin atması gereken gerekli adımları belirlemek için mevcut müşteriler arasındaki kalıpları değerlendirmek için ML yeteneklerini kullanabilir. onları tutmak için.
Aşağıdaki şirketler, kayıp modellemeyi kullanan işletmelere örnektir: The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce ve Adobe.
Dinamik veya talep fiyatlandırma stratejileri
İşletmeler, mevsimden hava durumuna ve günün saatine kadar belirli dinamiklerin ürün ve hizmetlere olan talebi nasıl etkilediğini anlamak için diğer birçok değişkene ilişkin veri kümelerinin yanı sıra geçmiş fiyatlandırma verilerini de incelemeye başlayabilir.
ML algoritmaları bu tür verilerden öğrenebilir ve işletmelerin ürünlerini bu geniş ve bol değişkenlere göre dinamik olarak fiyatlandırmasına yardımcı olmak için içgörüyü daha fazla tüketici ve pazar verileriyle birleştirebilir - bu, işletmelerin gelirlerini en üst düzeye çıkarmasını sağlayan bir taktiktir.
Talep fiyatlandırmasının veya dinamik fiyatlandırmanın en belirgin örneği ulaşım sektöründe görülebilir. Bolt ve Uber'deki dalgalanma fiyatlandırması buna örnektir.
Müşteri segmentasyonu ve pazar araştırması
Makine öğrenimi iş uygulamaları yalnızca işletmelerin fiyatları belirlemesine yardımcı olmakla kalmaz; ayrıca işletmelerin müşteri segmentasyonu ve tahmine dayalı envanter planlaması yoluyla uygun mal ve hizmetleri uygun alanlara uygun zamanda sağlamalarına yardımcı olurlar.
Örneğin, perakendeciler belirli bir satış noktasını etkileyen mevsimsel koşullara, o bölgenin demografisine ve sosyal medyadaki trend haberler gibi diğer veri noktalarına bağlı olarak satış noktalarından hangisinde en çok satacak envanteri tahmin etmek için ML'yi kullanır. Bu makine öğrenimi uygulaması herkes tarafından kullanılabilir! Sigorta endüstrisinden Starbucks'a.
Dolandırıcılık tespiti
Makine öğreniminin kalıpları çözme ve bu eğilimlerin dışında ortaya çıkan anormallikleri anında tespit etme yeteneği, onu dolandırıcılık faaliyetlerini belirlemek için mükemmel bir araç haline getirir.
Nitekim finans sektöründeki işletmeler yıllardır bu yönde ML'yi başarıyla kullanıyorlar. Dolandırıcılık tespitinde makine iş uygulamalarının kullanımı şu sektörlerde görülebilir: perakende, oyun, seyahat ve finansal hizmetler.
Görüntü sınıflandırma ve görüntü tanıma
Şirketler, görüntüleri anlamlandırmalarına yardımcı olmak için sinir ağlarına, derin öğrenmeye ve makine öğrenimine yönelmeye başladı. Bu makine öğrenimi teknolojisinin uygulaması çok geniştir - Facebook'un platformunda yayınlanan resimleri etiketleme niyetinden, güvenlik ekiplerinin suç faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak tespit etmeye yönlendirmesine ve otomatik arabaların yolu görmesi ihtiyacına kadar.
operasyonel verimlilik
Bazı ML kullanım durumları yüksek bir uzmanlığa sahip olsa da, birçok şirket, yazılım geliştirme ve finansal işlemler gibi rutin kurumsal süreçleri yönetmede kendilerine yardımcı olacak teknolojiyi benimsiyor. Guptill'e göre, "Deneyimlerime göre (şimdiye kadar) en yaygın olarak görülen kullanım örnekleri, kurumsal finans organizasyonları, üretim sistemleri ve süreçleri ve en etkili şekilde yazılım geliştirme ve testtir.
Ve hemen hemen her vaka homurdanma işinde gerçekleşir”. Makine öğrenimi, bu süreci büyük ölçüde artırmak ve geliştirmek için yazılım testi otomasyonunun bir bileşeni olarak makine öğrenimini kullanabilen operasyon ekipleri, finans firmaları ve departmanları ve BT departmanları dahil olmak üzere çeşitli iş departmanları tarafından verimliliği artırmak için kullanılır.
Veri çıkarma
Doğal dil işlemeye sahip ML, gerekli veriler yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış formatlarda saklansa bile, önemli yapısal bilgileri belgelerden otomatik olarak toplayacaktır. İşletmeler bu ML uygulamasını faturalardan vergi belgelerine ve yasal sözleşmelere kadar her şeyi işlemek için kullanabilir, bu da bu tür süreçlerde daha fazla doğruluk ve daha yüksek verimlilik sağlar ve sonuç olarak insan çalışanlarını monoton, tekrarlayan görevlerden kurtarır.
Son düşünceler
Toplamda, makine öğrenimi iş uygulamaları, birçok büyük nedenden dolayı işletmelerde hızla kullanılmaktadır. Doğruluğu artırır ve hataları azaltır, iş sürecini hızlandırır ve genel deneyimi hem müşteriler hem de çalışanlar için keyifli hale getirir.
Bu nedenle daha fazla inovasyon odaklı şirket, markalarını pazarda öne çıkaracak yeni iş fırsatlarını yönlendirmek için makine öğrenimini birleştirmenin yollarını arıyor. Bugün ML iş uygulamalarının sağladığı bol fırsatlardan yararlanma konusunda dünyanın önde gelen markalarından bazılarına katılın.
Diğer Faydalı Kaynaklar:
Uzmanların Bilmesi Gereken Makine Öğrenimi Algoritmalarının Listesi
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi: Fark
CMO'lara Makine Öğreniminin Faydaları
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Fark Nedir?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark