기계 학습은 컴퓨터 과학자 및 연구원 만이 토론의 주제로 삼을 수있었습니다. 그러나 이제는 기업들이 열망하는 기술입니다. 기계 학습과 인공 지능 (AI)의 필요성은 오늘날 생성되는 엄청난 양의 데이터에 의해 주도되고 있습니다. 통계 전문가는이 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 볼륨이 너무 크고 속도가 커지면 데이터를 생성하는 부분과 동일한 기계를 사용하는 것이 가장 좋은 방법입니다.
$config[code] not found학계와 전문 분야 이외의 기계 학습은이 데이터의 증가로 인해 채택률이 증가하고 있습니다. 그러나 더 중요한 것은 강력한 컴퓨터, 클라우드 기술, 저렴한 스토리지 및 저렴한 컴퓨터 비용으로 인해보다 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
기계 학습이란 무엇입니까?
간단히 말하면, 기계 학습은 많은 양의 데이터를 처리하고 그 데이터로부터 학습하여 예측을합니다. 그들이 제시하는 데이터로부터 지속적으로 학습하는 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 프로그램되지 않거나 통찰력을 찾지 않아도 통찰력을 찾을 수 있습니다. 따라서 기계는 알고리즘이나 모델을 기반으로 정보로부터 학습합니다.
자료
데이터 그 자체로는 아무 것도 생산하지 않을 것이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그것은 그 데이터로부터 올바른 통찰력을 이끌어 내기위한 문제입니다. 좋은 (인간) 데이터 분석가의 경우, 다른 사람이 놓친 것을 잡을 수 있습니다. 마찬가지로, 기계 학습에서 성공은 정보에서 가능한 최상의 통찰력을 얻기 위해 올바른 알고리즘이나 모델을 생산하는 데 달려 있습니다.
모델이 만들어지면 모든 기존 및 향후 데이터 세트에 액세스 할 수 있으므로 컴퓨터는 계속 학습하고 개선 할 수 있습니다. 규모가 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하여 더 빠른 속도로 더 정확한 결과를 얻고 기회를 식별하고 위험을 피할 수 있습니다.
기계 학습으로 무엇을 할 수 있습니까?
대답은 많습니다! 다음은 몇 가지 유명한 브랜드의 실제 사례와 기계 학습을 사용하는 방법입니다.
Amazon 추천
Amazon은 거의 2 억 5 천만 명의 적극적인 고객과 수천만 개의 제품을 보유하고 있습니다. 사람들을 사용하여 추천하는 것은 선택 사항이 아니며 영원히 필요합니다. 기계 학습을 통해 Amazon은 고객의 관심은 물론 구입 및 검색 기록을 기반으로 정확한 제품 권장 사항을 거의 실시간으로 관리 할 수있었습니다.
Google 애드워즈
Google은 어디서나 최고의 기계 학습 및 알고리즘을 보유한 것으로 유명합니다. 이 회사는 사용자에게 올바른 정보를 제공하는 예술 / 과학을 완성했으며, 고도로 진보 된 기계 학습 모델을 통해 상당 부분 가능합니다.
기계 학습 사용
좋은 점은 기계 학습을 사용하기 위해 컴퓨터 과학자가 될 필요가 없다는 것입니다. 왜냐하면 거기에 서비스 제공자가있어 당신을 위해 모든 것을 할 수 있기 때문입니다.
서비스 제공자
세그먼트의 성장으로 많은 기업들이 기계 학습 서비스를 제공하게되었습니다. 무료 티어로 시작하는 솔루션을 제공하는 일부 제공 업체가 있으므로 발을 축축하게하고 소규모 비즈니스에이 기술을 사용할 수 있습니다. 그러나 성장하기 시작하면 사실상 모든 유형의 규모를 처리 할 수있는 옵션이 있습니다.
첫 번째 제품은 Watson을 사용하는 플랫폼 인 IBM Bluemix로 현재 업계에서 가장 높은 평가를 받고있는 포괄적 인 분석 솔루션을 제공합니다.
두 번째 회사는 BigML입니다. 이 서비스는 교육, 인증 및 많은 무료 리소스를 포함하여 종단 간 장비 학습 배치에 필요한 다양한 서비스를 제공합니다.
Amazon Machine Learning은 기업 중 가장 작은 곳이라도 저렴한 가격으로 제공되는 또 다른 서비스입니다.
기계 학습 서비스를 제공하는 많은 회사가 있으므로 신중하게 선택하고 가능한 한 많은 질문을 던져 특정 요구 사항을 해결할 것이라는 약속을 지킬 것인지 확인하십시오.
중소 기업 및 기계 학습
소기업으로서 기계 학습이 필요한 충분한 데이터를 생성하지 않는다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 생각보다 많은 데이터가 있습니다. 우선 업계에 기계 학습을 사용하게 될 것입니다. 레스토랑, 빈티지 의류 매장 또는 주문형 도구를 가지고 있더라도 쉽게 사용할 수있는 각 분야에 대한 많은 데이터가 있습니다. 일반 정보를 얻으면 위치, 고객 유형, 가격, 자재, 마케팅 등을 기반으로보다 세분화 된 데이터를 얻을 수 있습니다.
이 데이터를 기반으로 서비스 제공 업체는 귀중한 통찰력을주기 위해 배포 할 수있는 모델을 만들 수 있습니다. 그런 다음 통찰력을 사용하여 비즈니스의 재고를 적절한 제품으로 1 년 내에 적절한시기에 채울 수 있습니다.
기계 학습을 시작하는 가장 좋은 방법 중 하나는이를 마케팅에 사용하는 것입니다. 마케팅 데이터가 많기 때문에이 정보를 신중하게 선택하면 특정 산업에 대한 결과를 신속하게 제공 할 수있는 모델을 가질 수 있습니다.
마케팅을위한 기계 학습
최고의 마케팅 솔루션은 개인화되어 있습니다. 즉, 동일한 캠페인을 반복하면서 현재 및 잠재 고객에게 충격을주지 마십시오. 또한 그들이 행복하지 않을 때를 알기 때문에 그들이 떠나기 전에 조치를 취할 수 있습니다. 관련 마케팅을 제공하고 우려 사항을 해결하면 고객 충성도, 참여 및 지출이 증가합니다.
기계 학습을 통해 구매 행동, 웹 사이트 방문, 앱 사용, 캠페인 응답, 환경 설정 및 기타 여러 데이터 포인트를 사용하여 매우 정확한 차선책을 얻을 수 있습니다. 기업은 고객 그룹을 추출하기 위해 고객 세분화, 사전 예방 조치 및 고객 평생 가치 예측을 구현하기위한 고객 이탈 예측을 위해이를 사용했습니다.
기계 학습의 중요성과 앞으로의 발전
역사상 다른 어떤시기보다도 빠르게 데이터가 생성되고 있습니다. 또한 전 세계의 정보 및 통신 기술에 대한 접근 권한을 확보하는 사람들이 늘어남에 따라 속도가 높아질 것입니다. 이렇게하려면이 데이터를 정리하고 모든 것을 이해해야합니다. 기계 학습을 통해 비즈니스 또는 다른 조직의 요구 사항을 신속하게 파악할 수 있습니다.
기계 학습은 다른 어떤 도구와 마찬가지로 도구이며, 올바르게 사용하면 배당금을 지불 할 수 있습니다. 소규모 비즈니스를보다 효율적이고 생산적으로 만들기위한 전반적인 전략에 포함 시키십시오.
Shutterstock을 통한 기계 학습 사진
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