Будущее за машинным обучением в компании по разработке программного обеспечения iTizzi — как машинное обучение влияет на развитие бизнеса?

Впервые машинное обучение было использовано Артуром Самуэлем в 1959 году. Этим термином он определил способность компьютеров учиться программировать новые навыки напрямую (область обучения, которая позволяет компьютерам учиться без явного программирования). Машины все еще находятся в стадии разработки. Они могут не только выполнять те задачи, которые для них запрограммированы. У них также есть еще один важный навык, который заключается в том, чтобы учиться на записанном поведении, основанном на задачах, с которыми им приходилось иметь дело до сих пор. Машина собирает информацию, анализирует ее и на этой основе принимает решения, которые помогают ей в решении возникающих проблем. То, как много вы сможете узнать, зависит, помимо прочего, от того, к какому количеству данных у вас есть доступ.

Хотя концепция развития машинного обучения может показаться сложной и связанной в основном с технологиями, с которыми мы будем иметь дело в будущем, на практике это не так. Машинное обучение уже имеет ряд приложений в решениях, которые мы используем каждый день. Примером системы, основанной на алгоритмах машинного обучения, является всем известный GPS. Это отличный навигатор в дороге, но также и огромный источник данных. Он позволяет вам узнать, где мы живем, где работаем, какой у нас любимый магазин, а затем собирать эти данные, чтобы предложить, среди прочего, время будильника или информацию о последнем отправлении автобуса. Это также помогает создавать персонализированные предложения по покупкам для магазинов, через которые мы проезжаем по дороге домой с работы.

Сам процесс машинного обучения не требует вмешательства программистов. Однако, несмотря на быстрое развитие машинного обучения, системы по-прежнему зависят от человека. Разработка системы искусственного интеллекта и машинного обучения в компании iTizzi в Одессе и Львове требует определения способов приобретения знаний и их представления. Программа запоминает предоставленные ей данные, анализирует их с учетом того, что она узнала, и соответствующим образом на них реагирует. Целью внедрения машинного обучения в проекты и предприятия обычно является повышение эффективности или надежности. Обсуждая эту концепцию, мы также должны упомянуть глубокое обучение, подкатегорию машинного обучения. Это отрасль искусственного интеллекта, которая отвечает за создание информационных систем, которые по структуре и функциям напоминают работу человеческого мозга.

Как использовать машинное обучение в бизнесе?

Машинное обучение — это модель, которая давно используется в бизнесе. Также есть много примеров, которые только входят в нашу жизнь, но в ближайшем будущем они могут сильно их изменить — например, автономные автомобили, интерактивные сервисные центры или даже автоматизация производства и систем добычи полезных ископаемых в отрасли. Прежде всего, следует отметить, что создать и внедрить машинное обучение в бизнес непросто, но, при условии сотрудничества с компанией iTizzi в Виннице, безусловно, может принести массу преимуществ.

Компания по разработке искусственного интеллекта и машинного обучения iTizzi в Киеве и Днепре позволяет:

• Установить взаимосвязь между переменными, что позволяет прогнозировать будущее поведение,
• Назначение определенных функций определенным группам,
• Учитывает только те переменные, которые будут полезны при дальнейшей обработке информации.

В комплексных ИТ-решениях для успешного интернет-бизнеса мы используем машинное обучение, чтобы безупречно обрабатывать заказы из магазинов и аптек, собирать данные и передавать их на предприятие. Затем эти данные анализируются, и на их основе компания может сделать выводы и принять конкретные решения. Основная цель этого процесса — предоставить получателю нашего клиента продукт, на который они рассчитывают. Предприниматель может принимать решения на основе предыдущего опыта покупок. Это важный шаг к созданию конкурентного преимущества. Компания может предвосхитить ожидания клиентов и предложить им продукт до того, как он им понравится. Это упрощает и повышает эффективность удовлетворения потребностей получателей. Разработка машинного обучения позволяет делать это «на лету» и принимать обоснованные решения, включая эффективность ваших маркетинговых усилий.