S:
Makine öğrenimi, iş için yeni verimlilikler sağlamak için belirgin yetersizliklerden nasıl çalışabilir?
A:Makine öğrenim sistemlerinin en büyük potansiyel uygulamalarından biri, iş süreçleri ve operasyonları için önemli verimliliklerin madenciliğidir. Makine öğrenimi geliştikçe bu alan hala büyümektedir ve satıcılar şirketlere iş senaryolarını değerlendirmek için daha güçlü araçlar sunmaktadır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Genel olarak, makine öğrenimi, bazıları yüzlerinde verimsiz görünebilecek çok çeşitli olasılıkları ve seçenekleri inceleyerek verimlilik sağlayabilir. Mükemmel bir örnek, taklit tavlama adı verilen, dövme sonrası mühendislerin metalleri soğutmasıyla aynı şekilde sonuç üreten algoritmalar içeren bir işlemdir. Bir anlamda, sistem verileri alır ve herhangi bir şekilde birleştirilirse, değiştirilirse veya manipüle edilirse, gerçekten daha verimli bir sonuç üretip üretemeyeceğini bulmak için bu verimsiz yolları veya sonuçları inceler. Simüle edilmiş tavlama, veri bilimcilerinin daha derin verimli seçenekleri köklendirebilecek karmaşık modeller oluşturmasının birçok yolundan sadece biridir.
Bu tür bir makine öğrenme kabiliyeti hakkında düşünmenin bir yolu, GPS navigasyon sistemlerinin son yıllarda nasıl geliştiğine bakmaktır. GPS navigasyon sistemlerinin ilk nesilleri, kullanıcılara çok temel verilere dayalı bir dizi en etkili yol sağlayabilir - ya da daha doğrusu, şimdi bize çok basit görünen veriler sağlayabilir. Kullanıcılar karayollarını kullanarak en hızlı rotayı, geçiş ücretleri olmadan en hızlı rotayı bulabilirler. Ancak, sürücülerin öğrendiği gibi, GPS en uygun şekilde verimli değildi, çünkü yol çalışması, kazalar, vb.Gibi sorunları anlamadı. sonuçlar makineye yerleştirilmiştir ve GPS yine çok daha verimli cevaplar sağlar, çünkü algoritma daha temel bir sistem için verimsiz görünebilecek yolları düşünmektedir. Makine öğrenerek verimlilikleri ortaya çıkarır. Bunları kullanıcıya sunar ve sonuç olarak çok daha optimize edilmiş bir hizmet sunar. Makine öğrenmesinin işletme için yapacağı şey budur - analitik karmaşıklık gerektirmelerine rağmen, optimal ve verimli gizli yolları ortaya çıkararak verimliliği serbest bırakacaktır. Optimum sonuçlar sağlamaya yönelik olan bu sistemler sadece dijital iş zekası madenciliği için kullanılmaz; örneğin GE'nin bir raporu, makine öğrenim sistemlerinin kullanılmasının topluma güç sağlayan kömür santrallerinin işleyişini nasıl önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir.
