Як використовувати машинне навчання в бізнесі? Розробка і it-аутсорсинг в сфері ІІ та Машинного Навчання – послуги компанії розробників iTizzi Custom Software Development Україна, Київ, Одеса, Львів

Величезний обсяг даних щодня генерується різними підприємствами. Згідно з прогнозом, до 2025 року щодня буде створюватися 463 ексабайта даних. Це робить виконання завдань аналізу даних критично важливим в бізнес-процесах для багатьох компаній в різних галузях.

Доходи від бізнесу можна збільшити за допомогою машинного навчання за рахунок розширення функцій з аналізу даних, щоб отримувати інформацію в більшому обсязі, з великим якістю і швидкістю. Фактично, на думку 45% тих, хто впровадив машинне навчання в свій бізнес, говорять про переваги цієї технології з точки зору доступу до більш всебічного аналізу даних.

Отримання цих даних за рахунок прогнозування бізнес-результатів, поліпшення бізнес-стратегії і більш активної взаємодії з клієнтами обумовлено різними шляхами зростання доходів. При стратегічному використанні ці ідеї є ключем до досягнення бізнесом конкурентної переваги перед конкурентами на ринку.

Важливо, щоб компанії і бізнес в Україні знали про можливості машинного навчання, щоб приймати зважені та актуальні рішення в областях передбачуваних інвестицій. Багатьом компаніям слід замислитися над тим, чи виграє їх діяльність від впровадження машинного навчання.

Як машинне навчання може додати цінності вашому бізнесу?

Машинне навчання вносить великий вклад в різні підприємства, демонструючи стійкий прогрес в галузях застосування. Однак ось конкретні подробиці того, як воно збільшує цінність бізнесу:

Налаштування середовища і досвіду користувача

Налаштування середовища і досвіду користувача красномовно говорить про те, як компанії можуть отримати вигоду. Завдяки цьому взаємодія з клієнтами можна поліпшити за допомогою аналітичних даних, отриманих на основі машинного навчання. Компанії можуть краще виявляти, розуміти потреби клієнтів і реагувати на них, що може навіть призвести до потенційного збільшення продажів. Пошук продуктів з використанням персоналізації на основі історії пошуку та покупок користувача корисний, особливо в сфері продажів і маркетингу. Аналітика даних на основі машинного навчання також може поліпшити сегментацію клієнтів за рахунок прогнозування та відділення прибуткових клієнтів від ризикованих в страховій та фінансовій галузях.

Комп’ютерне зір

Комп’ютерне зір постійно вдосконалює свою здатність створювати числову і символьну інформацію з зображень і інших даних великого розміру. Різні компанії впровадили комп’ютерний зір і отримали вигоду з того, що воно пропонує. Зокрема, рішення в області біометрії, криміналістики, доповненої реальності і промислового контролю якості. Ця технологія відкрила безмежні можливості за рахунок активації розпізнавання візуального контенту.

Обробка цифрового контенту

Машинне навчання відіграє важливу роль в забезпеченні швидкої обробки величезних обсягів контенту. Найбільш поширеним варіантом використання є пошук документів, включаючи класифікацію документів за темами і ключовими словами, автоматичне узагальнення вмісту і витяг відповідної інформації з великих обсягів вмісту. Це полегшує процедуру пошуку, ефективно формуючи її організованим чином.

Прогнози, оцінки, прогнози продажів

Бізнес повинен постійно бути інноваційним та гнучким для задоволення зростаючих потреб клієнтів. Методи машинного навчання регулярно використовуються для прогнозування попиту на продукти та послуги. Завдяки цьому компанії на різних ринках і в різних сферах діяльності безперервно процвітають і залишаються актуальними, якими б швидкими темпами розвивалися технології та бізнес. Прогнозування попиту дозволяє підприємствам управляти своїми товарними запасами, оцінювати економічну віддачу від рекламних акцій і зниження витрат. Воно також може надавати прогнозну аналітику, яка допомагає аналізувати старі і поточні дані для прогнозування майбутніх результатів. Воно приносить користь фінансової галузі, передбачаючи коливання курсів валют і акцій, а також допомагає прогнозувати навіть спалахи інфекцій в сфері охорони здоров’я. Машинне навчання в охороні здоров’я постійно росте і розвивається разом зі зростаючим числом використовуваних додатків.

Виявлення аномалій

Виявлення аномалій за допомогою машинного навчання дозволяє легко виявити такі проблеми, як структурні дефекти, помилки і навіть шахрайство. Це особливо корисно при виявленні вторгнень, які потенційно можуть пошкодити інформаційні системи. Крім того, виявлення аномалій може легко виявити дивні дії у великих і складних наборах великих даних, які можуть бути корисні в області банківської справи, безпеки, природних наук, медицини та маркетингу.

Ефекти для бізнесу Києва, Вінниці, Дніпра від впровадження машинного навчання і ШІ

Машинне навчання відкриває великі можливості для бізнесу України і Східної Європи, тому результати гарантовано покращаться. Ось деякі переваги ML для вашого бізнесу:

Покращений клієнтський досвід і функціональність

Машинне навчання здатне створювати шаблони, які дозволяють різним компаніям більше дізнаватися про своїх користувачів. Персоналізація сервісів допомагає компаніям залишатися привабливими і актуальними, знаючи, які пісні клієнти слухають на музичних сайтах або які продукти вони можуть купити. Можливість надавати персоналізовану підтримку клієнтів в режимі реального часу за допомогою цих інструментів призведе до підвищення якості обслуговування клієнтів, що призведе до постійного збільшення продажів і збереженню лояльності клієнтів.

Покращена бізнес-стратегія, процеси і бізнес-логіка

Моделі машинного навчання сприяють удосконаленню бізнес-стратегії, дозволяючи створювати індивідуальні пропозиції для клієнтів на основі наявних у них даних. Наприклад, динамічна оптимізація цін для управління доходами – це широко використовуваний інструмент в роздрібній торгівлі, автомобілебудуванні, мобільного зв’язку і навіть в електроенергетиці, що дозволяє використовувати дані про переваги споживачів і моделях покупок. Це допомагає збільшити ймовірність продажів при одночасному отриманні більш високого прибутку в різних сферах діяльності.

Конкурентні переваги

Машинне навчання постійно рекомендує себе як найбільш популярна технологія в швидко розвиваються галузях бізнесу. З машинним навчанням в бізнесі простіше аналізувати величезні обсяги даних, створювати докладні профілі клієнтів і отримувати конкурентну перевагу на ринку.

До переваг розробки в сфері ІІ і Машинного Навчання відносяться:

• Поліпшення розуміння клієнтів;
• Конкурентна перевага;
• Більш великий аналіз даних;
• Підвищення ефективності внутрішнього процесу;
• Більш швидкий аналіз даних;
• Зниження витрат;
• Підвищення ефективності зовнішнього процесу.

Як впровадити машинне навчання в бізнес?

Компанія з розробки програмного забезпечення iTizzi Software Development Company в Одесі, Львові рекомендує наступні стратегічно корисні кроки для розробки і впровадження машинного навчання і ШІ для вашого бізнесу:

• Аналіз бізнес-процесів і цілей.

При включенні машинного навчання в робочий процес вашого бізнесу перші кроки включають в себе розуміння цілей і очікувань від проекту і створення початкових запитів. Фахівці з обробки даних досліджують дані для кращого розвитку інтуїтивного розуміння проблеми, а потім разом із зацікавленими сторонами складають попередні плани із зазначенням обсягу роботи, яку необхідно виконати.

• Збір та підготовка даних

Ще одним важливим кроком є ​​підготовка шляхом аналізу, візуалізації та кращого розуміння найбільш важливих даних шляхом їх попередньої обробки та перетворення, щоб побудувати остаточний набір даних з вихідної інформації.

• Розробка моделі

Цей крок дозволяє випробувати кілька моделей, перш ніж вирішити, яка з них дає найбільш точні результати. Експериментуючи з різними типами моделей, вибираючи функції і налаштовуючи параметри, буде легше визначити, яка модель переоснащується, а яка працює недостатньо.

• Оцінка і розгортання моделі

Фахівці з обробки даних оцінюють точність моделі, аналізуючи результати, отримані за допомогою моделей машинного навчання, і безперервно налаштовують їх параметри, поки не будуть отримані найбільш підходящі результати. На завершальному етапі розробки ми можемо запускати модель у виробництво.

• Вимірювання результатів впровадження машинного навчання.

Важливо визначити, як виміряти вплив рішення і визначити потенційну окупність інвестицій машинного навчання. Бізнесу також доведеться вибирати між наймом фахівців з обробки даних, розробників програмного забезпечення або аутсорсингом завдань машинного навчання. Вибираючи індивідуальне обслуговування, ви дозволяєте своєму бізнесу отримувати індивідуальні рішення, що відповідають конкретним вимогам, які ви встановлюєте самі.

У компанії iTizzi ми також надаємо можливість аутсорсингу завдань машинного навчання.

Чому вашої компанії потрібен аутсорсинг для розробки в сфері машинного навчання?

Раніше машинне навчання (ML) стосувалося виключно продуктивності і витрат. Однак з розвитком технологій експерти прогнозують, що використання машинного навчання в бізнес-операціях буде вдвічі більше в порівнянні з минулими роками, оскільки підприємства визнають, що машинне навчання допомагає компаніям значно заощадити з точки зору витрат і робочої сили. Машинне навчання дає компаніям переваги, коли мова йде про самостійне рішення проблем, поліпшення якості обслуговування клієнтів, збір великих наборів даних і надання цінних бізнес-ідей, а також коригування бізнес-операцій, які можуть дати компанії конкурентну перевагу.

Було передбачено, що в 2018 році великі і середні підприємства активізують використання машинного навчання, а в 2020 році воно збільшиться вдвічі. Аналітики тоді передбачили, що машинне навчання матиме більш значне зростання інвестицій та впровадження у всьому світі.

Ось деякі міркування щодо переваг і ризиків аутсорсингу машинного навчання, а також поради, які допоможуть вам вибрати правильного партнера – iTizzi Software Development Company.

Ризики аутсорсингу машинного навчання

Недоліки в спілкуванні. Один з найбільш поширених ризиків – підводні камені спілкування. Лінії зв’язку можуть бути недопрацьовані, особливо в разі, якщо зовнішній персонал знаходиться поза офісом. Однак, як тільки між командами компанії встановлені стандарти взаємодії, конфлікти і непорозуміння можна запобігти.

Помилка управління проектом. Аутсорсингові команди або консалтингові компанії по машинному навчання мають тенденцію братися за безліч різних проектів для різних підприємств, що часто може приводити до помилок і затримок у виконанні вимог. У iTizzi ми завжди встановлюємо детальний графік і погоджуємо розумний термін, щоб уникнути таких конфліктів. Також дуже важливо, що ми регулярно плануємо зустрічі із замовником, щоб він завжди був в курсі ходу проекту.

Відсутність знань про предметну область. Хороша якість моделей в будь-якому проекті багато в чому залежить від знання предметної області. Якщо немає достатніх знань в предметній області, розробка функцій як ключовий компонент реалізації машинного навчання ризикує зазнати невдачі. Щоб уникнути конфліктів в проекті ми наймаємо тільки справжніх фахівців у своїй сфері ретельно перевіряючи їх компетенції, навички і знання в бізнес-ніші.

Як уникнути ризиків аутсорсингу ML?

Виберіть відповідного і професійного провайдера – iTizzi Software Development Company. Ключ до розуміння того, чи має компанія, яку ви обираєте для надання своїх послуг, це достатній досвід в реалізації проектів в області даних.

Підпишіть угоду. Важливо мати юридичні документи, в яких чітко прописані умови та домовленості між вашою компанією і вашим партнером по аутсорсингу.

Поясніть основні цілі та ідеї проекту. Щоб забезпечити успіх співпраці вашої компанії з обраної зовнішньої командою, важливо, щоб ви обидва були на одній хвилі, коли справа стосується ідей і бізнес-цілей. Постійне спілкування є ключовим фактором, і краще за все мати регулярний графік зустрічей і відкриту лінію на випадок, якщо вам знадобляться роз’яснення під час проекту.

Будьте в курсі проекту. Інструменти управління дуже важливі для успіху вашого проекту. Це також відіграє важливу роль в запобіганні конфліктів. Використовуючи інструменти управління проектами, ви можете призначати завдання, вказувати деталі, встановлювати крайні терміни, відстежувати хід роботи і призначати зустрічі з компанією.

Переваги розробки і аутсорсингу машинного навчання в iTizzi Software Development Company, Східна Європа

Фахівці високого рівня в області даних. Реалізація рішень машинного навчання вимагає великих знань і досвіду складних розробок. Отже, необхідно мати фахівців високого рівня для роботи над проектами машинного навчання. Однак наявність власних розробників може бути дорогим, в той час як об’єднання з постачальником ІТ-послуг iTizzi, який задовольнить ваші вимоги, вигідно і простіше.

Економія часу і рентабельне розвиток. Нейронні мережі виконують безліч складних завдань, таких як категоризація інформації, прийняття рішень і здатність робити прогнози на майбутнє на основі даних. Це може бути досить складно і віднімати багато часу. Отже, вигідно мати команду розробників, залучених на аутсорсинг, яка може прискорити процес розробки нейронної мережі. Залучення зовнішніх партнерів iTizzi дозволяє швидше створювати команди і масштабувати їх при необхідності. Також важливий факт, що у досвідченої аутсорсингової компаній iTizzi є зразкове необхідне обладнання і програмне забезпечення для розробки машинного навчання, що дозволить вам заощадити на додаткових витратах.

Кращі ресурси для надання послуг машинного навчання. Коли справа доходить до створення алгоритмів прогнозування для прийняття рішень, важливо мати команди, які будуть ретельно працювати над цим. У членів власної команди можуть бути відсутні інструменти для аналізу даних, особливо при обробці помилок, пов’язаних з машинним навчанням. Аутсорсингові команди вважаються дуже корисними, оскільки вони мають доступ до широкого спектру бібліотек і інструментів для збору, дослідження, підготовки і візуалізації наборів даних.

Ефективне управління даними і безпеку. Аутсорсинг розробників для проектів машинного навчання корисний, коли справа доходить до захисту конфіденційної інформації щодо даних вашої компанії. Крім того, про впровадження належного і систематичного управління, організації та зберігання даних на різних платформах добре подбають досвідчені професіонали компанії iTizzi.
резюме

Розробка машинного навчання в Києві, Дніпрі – один з найяскравіших і ефективних підходів до бізнес-процесів. Ось чому компанії воліють впроваджувати технології машинного навчання і штучного інтелекту в свій бізнес. Однак у компаній можуть з’явиться проблеми з пошуком і керуванням розробниками машинного навчання і фахівців з ШІ, оскільки це більш дорого і вимагає чимало часу.

Тому компанія iTizzi пропонує комплексні послуги з аутсорсингу для консультування по машинному навчання, що виявляється більш рентабельним вибором, що забезпечує при цьому більш високу якість роботи в порівнянні з самостійним пошуком ряду фахівців.

З урахуванням сказаного, аутсорсинг машинного навчання є більш розумним вибором для впровадження машинних технологій, враховуючи, що аутсорсингові команди мають більше інструментів, більший вибір талантів і професіоналів з великим досвідом і знаннями в області розробки машинного навчання.

Команда розробників програмного забезпечення і фахівців з обробки даних iTizzi Software Development Company проведе вас через весь процес розробки машинного навчання для бізнесу. Ми уважно вивчимо специфіку вашого бізнесу, обговоримо всі ваші вимоги і бізнес-цілі, пояснимо широкий спектр можливостей машинного навчання і пояснимо, які методи вам підходять.

Ми займаємося процесами, пов’язаними з даними, від збору і попередньої обробки даних до підготовки наборів даних для ефективного моделювання. Потім наші фахівці створюють оптимальну модель машинного навчання, оцінюючи її точність, щоб надати унікальні рішення машинного навчання.