在流程中实施机器学习

已发表: 2023-03-01

世界越来越受到数字技术的控制。大数据、人工智能和自动驾驶汽车——这些只是改变或将改变我们的生活、我们的习惯以及我们每天开展业务的方式的一小部分。但是我们如何在实践中使用机器学习，为什么它是一项很好的商业投资呢？

正是目前大量数据的可访问性使得在任何地方使用机器学习来解决业务问题成为可能，但这项技术要发挥作用有两个关键要求——源数据的质量和使用它们的调试模型.

机器学习有什么用？

机器学习是一种通过算法分析大量数据的方法，可以根据分析和以往的经验做出一定的决策。机器学习 (ML) 自动化在业务中得到积极应用，因为它允许您创建分析业务模型。 ML 使 AI 能够独立学习，在大量信息中找到某些模式，并解决分配给它的任务。

得益于机器学习自动化，人工智能可以分析大量信息，对其进行分类和结构化，阐明数据的含义，发现错误、错误和矛盾，提出建议，并预测设备或系统的故障。

机器学习操作的引入有助于解决诸如降低运输公司成本、预测买家行为和商品需求、诊断患者、医院预约等任务。

如何实施机器学习技术

当数据质量正常，但算法在分析师或数据科学家的同一台笔记本电脑上运行时，下一个艰巨的任务就会出现——将算法实施到业务流程中，并为所有分析师或整个企业构建一台工作机器。需要一个全面的解决方案来收集必要的数据、处理数据、预测重估的影响，并在一个工具中应用场景。

现在，大企业因市场上缺乏优化解决方案而步履蹒跚，因此他们正在尝试构建内部解决方案。构建和实施解决方案需要庞大的基础设施和 IT 部门的努力。

步骤 1. 设定目标

选择任务并确定您可以详细解释其流程的过程。请记住，该程序不会代替一个人或代表您做出选择。因此，没有必要使涉及考虑大量随机发生的变量的过程自动化。

将可预测的任务转移到 ML，例如识别文档类型或传感器读数的允许修改范围。

步骤 2. 查找相似案例

为了让 ML 成功运行，拥有所谓的“角色模型”至关重要，因此有必要提前准备足够数量的角色模型：对于系统将与新示例进行比较的每个类别。您使用的示例越准确和多样化，您在输出中获得的结果就越精确。

步骤 3. 设计算法

在口头概述程序后，必须将方法转换为机器可以理解的格式，例如使用当前的编程语言之一，如 R 或 Python。首先训练模型后，评估其正确性并选择最佳参数。

如果算法自己完成所有事情，分析师可以去哪里？

算法完成了人类可以完成的大部分工作。由于不了解新角色，团队可能会抵制创新并破坏流程。有必要明确角色以避免出现这种情况。

实现算法后，一个人将管理工具，而不是搜索和结构化数据；控制定价，而不是使用多个参数的高精度计算。该解决方案保证了计算的质量和准确性，并且人员参与管理：接收预测，更正最佳方案的选择，并在发生故障时对“警告灯”的触发做出反应。该过程的工作方式与驾驶员对车内闪烁的换油指示灯的反应大致相同：经理在 ML 无法自行应对的情况下开启。

3 机器学习实施中的错误

实施机器学习既困难又昂贵。让我们弄清楚如何成功地使用技术而不是浪费金钱，因为机器学习是优化业务流程和增加利润的绝佳工具。

错误一：公司设定了错误的目标。

许多实施机器学习的尝试都以失败告终。原因之一是对该技术的功能及其细节缺乏了解。有必要定义一个业务目标，并建立指标来确定其实现是否成功。基于此，有必要创建机器学习的需求。

误区二：企业不重视数据收集。

数据收集和存储是机器学习的关键步骤之一。正确思考这个过程很重要。方法的成功应用和问题的解决取决于数据的质量和数量。否则，它会导致劳动力成本增加，甚至更糟糕的是，无法实现目标。因此，重要的是要考虑这些方面：

保存“原始”数据。
考虑数据的质量和数量。
负责监控和诊断数据流的系统的实施。

错误 3：公司错误地构建机器学习流程

机器学习过程是迭代的和实验性的。它涉及测试算法、设置参数以及持续监控变化如何影响指标。机器学习项目中不使用线性方法论，因为它们会导致后期测试和工业运行的问题。有必要应用灵活的方法并使其适应特定项目。

怎样才能获得最大的利益？

在业务流程中实施机器学习：

1. 开发算法。

2. 部署支持数据处理、神经网络训练和价格优化的基础设施，同时考虑所有业务限制。

3. 建立解决方案稳定运行的监控系统。

4. 培训团队，调整人员在公司的流程和角色。

5. 设计并进行系统的试点测试。

6. 提供算法的支持和定期再训练。