在流程中實施機器學習

已發表: 2023-03-01

世界越來越受到數字技術的控制。大數據、人工智能和自動駕駛汽車——這些只是改變或將改變我們的生活、我們的習慣以及我們每天開展業務的方式的一小部分。但是我們如何在實踐中使用機器學習，為什麼它是一項很好的商業投資呢？

正是目前大量數據的可訪問性使得在任何地方使用機器學習來解決業務問題成為可能，但這項技術要發揮作用有兩個關鍵要求——源數據的質量和使用它們的調試模型.

機器學習有什麼用？

機器學習是一種通過算法分析大量數據的方法，可以根據分析和以往的經驗做出一定的決策。機器學習 (ML) 自動化在業務中得到積極應用，因為它允許您創建分析業務模型。 ML 使 AI 能夠獨立學習，在大量信息中找到某些模式，並解決分配給它的任務。

得益於機器學習自動化，人工智能可以分析大量信息，對其進行分類和結構化，闡明數據的含義，發現錯誤、錯誤和矛盾，提出建議，並預測設備或系統的故障。

機器學習操作的引入有助於解決諸如降低運輸公司成本、預測買家行為和商品需求、診斷患者、醫院預約等任務。

如何實施機器學習技術

當數據質量正常，但算法在分析師或數據科學家的同一台筆記本電腦上運行時，下一個艱鉅的任務就會出現——將算法實施到業務流程中，並為所有分析師或整個企業構建一台工作機器。需要一個全面的解決方案來收集必要的數據、處理數據、預測重估的影響，並在一個工具中應用場景。

現在，大企業因市場上缺乏優化解決方案而步履蹣跚，因此他們正在嘗試構建內部解決方案。構建和實施解決方案需要龐大的基礎設施和 IT 部門的努力。

步驟 1. 設定目標

選擇任務並確定您可以詳細解釋其流程的過程。請記住，該程序不會代替一個人或代表您做出選擇。因此，沒有必要使涉及考慮大量隨機發生的變量的過程自動化。

將可預測的任務轉移到 ML，例如識別文檔類型或傳感器讀數的允許修改範圍。

步驟 2. 查找相似案例

為了讓 ML 成功運行，擁有所謂的“角色模型”至關重要，因此有必要提前準備足夠數量的角色模型：對於系統將與新示例進行比較的每個類別。您使用的示例越準確和多樣化，您在輸出中獲得的結果就越精確。

步驟 3. 設計算法

在口頭概述程序後，必須將方法轉換為機器可以理解的格式，例如使用當前的編程語言之一，如 R 或 Python。首先訓練模型後，評估其正確性並選擇最佳參數。

如果算法自己完成所有事情，分析師可以去哪裡？

算法完成了人類可以完成的大部分工作。由於不了解新角色，團隊可能會抵制創新並破壞流程。有必要明確角色以避免出現這種情況。

實現算法後，一個人將管理工具，而不是搜索和結構化數據；控制定價，而不是使用多個參數的高精度計算。該解決方案保證了計算的質量和準確性，並且人員參與管理：接收預測，更正最佳方案的選擇，並在發生故障時對“警告燈”的觸發做出反應。該過程的工作方式與駕駛員對車內閃爍的換油指示燈的反應大致相同：經理在 ML 無法自行應對的情況下開啟。

3 機器學習實施中的錯誤

實施機器學習既困難又昂貴。讓我們弄清楚如何成功地使用技術而不是浪費金錢，因為機器學習是優化業務流程和增加利潤的絕佳工具。

錯誤一：公司設定了錯誤的目標。

許多實施機器學習的嘗試都以失敗告終。原因之一是對該技術的功能及其細節缺乏了解。有必要定義一個業務目標，並建立指標來確定其實現是否成功。基於此，有必要創建機器學習的需求。

誤區二：企業不重視數據收集。

數據收集和存儲是機器學習的關鍵步驟之一。正確思考這個過程很重要。方法的成功應用和問題的解決取決於數據的質量和數量。否則，它會導致勞動力成本增加，甚至更糟糕的是，無法實現目標。因此，重要的是要考慮這些方面：

保存“原始”數據。
考慮數據的質量和數量。
負責監控和診斷數據流的系統的實施。

錯誤 3：公司錯誤地構建機器學習流程

機器學習過程是迭代的和實驗性的。它涉及測試算法、設置參數以及持續監控變化如何影響指標。機器學習項目中不使用線性方法論，因為它們會導致後期測試和工業運行的問題。有必要應用靈活的方法並使其適應特定項目。

怎樣才能獲得最大的利益？

在業務流程中實施機器學習：

1. 開發算法。

2. 部署支持數據處理、神經網絡訓練和價格優化的基礎設施，同時考慮所有業務限制。

3. 建立解決方案穩定運行的監控系統。

4. 培訓團隊，調整人員在公司的流程和角色。

5. 設計並進行系統的試點測試。

6. 提供算法的支持和定期再訓練。