Майбутнє за машинним навчанням в компанії з розробки програмного забезпечення iTizzi – як машинне навчання впливає на розвиток бізнесу?

Вперше машинне навчання було використано Артуром Самуелем в 1959 році. Цим терміном він визначив здатність комп’ютерів вчитися програмувати нові навички безпосередньо (область навчання, яка дозволяє комп’ютерам навчатися без явного програмування). Машини все ще знаходяться в стадії розробки. Вони можуть не тільки виконувати ті завдання, які для них запрограмовані. У них також є ще один важливий навик, який полягає в тому, щоб вчитися на записаному поведінці, заснованому на завданнях, з якими їм доводилося мати справу до сих пір. Машина збирає інформацію, аналізує її і на цій основі приймає рішення, які допомагають їй у вирішенні виникаючих проблем. Те, як багато ви зможете дізнатися, залежить, крім іншого, від того, до якого кількості даних у вас є доступ.

Хоча концепція розвитку машинного навчання може здатися складною і пов’язаної в основному з технологіями, з якими ми будемо мати справу в майбутньому, на практиці це не так. Машинне навчання вже має ряд додатків в рішеннях, які ми використовуємо щодня. Прикладом системи, заснованої на алгоритмах машинного навчання, є всім відомий GPS. Це відмінний навігатор в дорозі, але також і величезне джерело даних. Він дозволяє вам дізнатися, де ми живемо, де працюємо, який у нас улюблений магазин, а потім збирати ці дані, щоб запропонувати, серед іншого, час будильника або інформацію про останньому відправленні автобуса. Це також допомагає створювати персоналізовані пропозиції по покупкам для магазинів, через які ми проїжджаємо по дорозі додому з роботи.

Сам процес машинного навчання не вимагає втручання програмістів. Однак, незважаючи на швидкий розвиток машинного навчання, системи як і раніше залежать від людини. Розробка системи штучного інтелекту і машинного навчання в компанії iTizzi в Одесі і Львові вимагає визначення способів придбання знань і їх уявлення. Програма запам’ятовує надані їй дані, аналізує їх з урахуванням того, що вона дізналася, і відповідним чином на них реагує. Метою впровадження машинного навчання в проекти і підприємства зазвичай є підвищення ефективності чи надійності. Обговорюючи цю концепцію, ми також повинні згадати глибоке навчання, підкатегорію машинного навчання. Це галузь штучного інтелекту, яка відповідає за створення інформаційних систем, які за структурою і функціями нагадують роботу людського мозку.

Як використовувати машинне навчання в бізнесі?

Машинне навчання – це модель, яка давно використовується в бізнесі. Також є багато прикладів, які тільки входять в наше життя, але в найближчому майбутньому вони можуть сильно їх змінити – наприклад, автономні автомобілі, інтерактивні сервісні центри або навіть автоматизація виробництва і систем видобутку корисних копалин в галузі. Перш за все, слід зазначити, що створити і впровадити машинне навчання в бізнес непросто, але, за умови співпраці з компанією iTizzi в Вінниці, безумовно, може принести масу переваг.

Компанія з розробки штучного інтелекту і машинного навчання iTizzi в Києві і Дніпрі дозволяє:

• Встановити взаємозв’язок між змінними, що дозволяє прогнозувати майбутню поведінку,
• Призначення певних функцій певних груп,
• Чи враховує тільки ті змінні, які будуть корисні при подальшій обробці інформації.

У комплексних ІТ-рішеннях для успішного інтернет-бізнесу ми використовуємо машинне навчання, щоб бездоганно обробляти замовлення з магазинів і аптек, збирати дані і передавати їх на підприємство. Потім ці дані аналізуються, і на їх основі компанія може зробити висновки і прийняти конкретні рішення. Основна мета цього процесу – надати одержувачу нашого клієнта продукт, на який вони розраховують. Підприємець може приймати рішення на основі попереднього досвіду покупок. Це важливий крок до створення конкурентної переваги. Компанія може передбачити очікування клієнтів і запропонувати їм продукт до того, як він їм сподобається. Це спрощує і підвищує ефективність задоволення потреб отримувачів. Розробка машинного навчання дозволяє робити це «на льоту» і приймати обґрунтовані рішення, включаючи ефективність ваших маркетингових зусиль.