یادگیری ماشینی  و کاربرد آن در صنعت

یادگیری ماشینی و کاربرد آن در صنعت

یادگیری ماشینی و کاربرد آن در صنعت


یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی (machine learning)  شاخه ای از هوش مصنوعی (Artificial intelligence) است. یادگیری ماشین (machine learning) مجموعه‌ ای متشکل از چند ابزار است. ابزارها با همکاری هم، تحلیل و پیش بینی کردن داده‌ها را تسهیل می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند از طریق اینترنت اشیا (Internet of thing)، سنسورها،پایگاه های داده و … جمع آوری و تحلیل شود. در واقع ابزاری است که به مدیران کمک می‌کند با تجزیه و تحلیل، آینده کسب و کار خود را پیش بینی کنند. در حقیقت میتوان یادگیری ماشین (machine learning)را یک علم و یک هنر دانست. علمی که به ماشین این توانایی را می‌دهد تا از طریق داده ها یاد بگیرد و تصمیم‌گیری کند با هنر دانشمند داده. امروزه ۵۱ درصد از کسب و کار های جهان از یادگیری ماشین (machine learning)به عنوان یک از مقوله های اصلی کسب و کار خود استفاده می کنند. که با افزایش کاربرد آن در صنعت، رشد اقتصادی زیادی برای کسب و کار ایجاد نماید.

بیمه و بانکداری

یادگیری ماشینی (machine learning) به شرکت‌های بیمه این امکان را می‌دهند که فرآیند خسارت را خودکار کنند، زمان انتظار را کاهش دهند و زمان کاری نمایندگان در جهت اهداف اصلی سازمان معطوف می کند و انجام کارهای معمول و متداول را کمتر کار کنند. شرکت های بیمه با ایجاد پروفایل شخصی بیمه ای برای مشتریان خود می توانند به نتایج قابل توجهی در جذب مشتریان جدید و حفظ مشتریان قدیمی دست یابند. بر اساس داده‌های تاریخی و شخصی بیمه‌گذار و همچنین آمار، الگوریتم‌ها می‌توانند وابستگی‌های نامشخص برای انسان‌ها را متوجه شوند و شرکت می‌تواند امتیاز ریسک فردی را برای هر مشتری اعمال کند. در بانکداری، سیستم های (machine learning) اغلب اعتبار داده ها را با مقایسه اسناد کاغذی با داده های سیستم یا استفاده از تاریخچه تراکنش برای تأیید یک شخص ارزیابی می کنند. و از طریق تراکنش های رخ داده میتواند خطاها و کلاهبرداری‌ها را تشخیص داد. ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان برای اعطای وام به آن ها صورت پذیرد.

خرده فروشی و یادگیری ماشین

یک مدل یادگیری ماشینی برای خرده‌فروشان، حجم زیادی از داده‌های پیچیده را به‌طور مؤثر بررسی کرده و به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند، که این امکان را فراهم می‌کند:

برآورد دقیق تقاضاهای آینده

بهینه سازی مدیریت موجودی

درک خواسته های مشتری با تقسیم بندی مناسب

شخصی سازی پیشنهادات محصولات

بهترین قیمت ها را برای به حداکثر رساندن درآمد تعیین کنید

مراقبت های درمانی

گسترش حسگرها و دستگاه‌های پوشیدنی که همه فعالیت های انسان را را از ضربان قلب ، گام‌های پیاده‌روی، سطح اکسیژن و قند خون ، الگوهای خواب و … نظارت می‌کنند، پزشکان حجم زیاد داده های تولید شده را با استفاده از یادگیری ماشین تحلیل و ارزیابی می کنند.

لجستیک و تولید

لجستیک

صنایع لجستیک و خرده فروشی به سرعت  در زمینه های تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین سوق پیدا کرده اند. یادگیری ماشینی (machine learning) به شرکت ها کمک می کند تا لجستیک خود را از طریق افزایش کارایی در هر مرحله از فرآیند حمل و نقل، ذخیره سازی و فروش بهبود بخشند. شرکت‌های خرده‌فروشی مانند آمازون، از یادگیری ماشینی (machine learning) برای افزایش کارایی در شبکه تحویل خود و پیش بینی نیازهای مشتری استفاده می کند.

تولید و یادگیری ماشین

امروز صنایع فعال در حوزه تولید در زمینه ادغام یادگیری ماشین (machine learning) در هر یک فرایند ها و مراحل تولید خود گام های موثری برداشته اند. فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial intelligence) می‌تواند با ساده‌سازی مدیریت موجودی، کارآمدتر کردن تولید و پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع، به کسب‌وکارها کمک کند تا در هزینه های خود صرفه‌جویی کنند. یادگیری ماشینی
(machine learning) برای پیش‌بینی پیک‌های تولید سالانه و نوسانات فصلی استفاده می کنند. و به  شرکت ها کمک می کند تا از تعطیلی های برنامه ریزی نشده جلوگیری کنند یا اضافه کاری هایی غیر ضروری جلوگیری کند. هم چنین یادگیری ماشینی
 (machine learning)با هدف بهبود عملیات در کل فرآیند تولید سبب کاهش قابل توجه نرخ خطا، تولید ضایعات  و دوباره کاری می شود.

خدمات مالی و حسابداری و سنجش ریسک به طور موثرتر

بینش های ارائه شده توسط یادگیری ماشین (machine learning) به سرمایه گذاران امکان می دهد فرصت های جدید را شناسایی کنند و بینش کاملی نسبت به اینکه چه زمانی باید معامله کنند. و هم چنین داده کاوی مشتریان پرخطر را مشخص می کند که به ویژه در صنعت بانکداری و بیمه به ارزیابی ریسک وام و بیمه نامه می پردازد. و در بخش حسابداری امکان ایجاد فاکتورها بر اساس رفتارهای گذشته را برای مشتریان فراهم می کند.

مدیریت ریسک یک عملیات تجاری پیچیده است. متغیرهای بی شماری برای در نظر گرفتن وجود دارد و مدیران مجبور هستند با داده های محدود در تصمیم گیری های پیچیده شرکت کنند. یادگیری ماشینی (machine learning) درک کامل تری از مشخصات ریسک یک کسب و کار در رابطه با تقلب، اشتباهات، پیشگیری از ضرر و سایر تعهدات ارائه می دهد. ابزارهای یادگیری ماشینی
 (machine learning)را می توان با نیازهای منحصر به فرد سازمان تنظیم کرد.

بهترین متقاضیان را استخدام کنید

کسب‌وکارهای بزرگ در یافتن و جذب استعدادهای برتر از مزیت بزرگی برخوردارند، اما هوش مصنوعی (Artificial intelligence)  می‌تواند به کسب و کار های کوچک کمک نماید. برنامه‌های هوش مصنوعی (Artificial intelligence)می‌توانند در طول زمان داده‌ها را جمع‌آوری کنند تا مؤثرترین شیوه‌های استخدام برای کسب‌وکار شما را بیاموزند. این شامل سوابق متقاضی، نحوه برقراری ارتباط با آنها و حتی جزئیات مربوط به سابقه کاری و مدارک آنها می شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند رزومه‌ها را بررسی کنند و افراد موفق استخدام نمایند.

پیشگیری از تقلب

یک روش یکپارچه و مقطعی برای مبارزه با تقلب، انطباق با مقررات و امنیت توسط هوش مصنوعی است. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می توان از پرداخت برای اهداف متقلبانه، هزینه های غیرضروری و سوء استفاده قبل از وقوع را شناسایی کنید و از تهدیدات در حال وقوع اجتناب کنید و خطر کلاهبرداری را به حداقل برسانید.

خدمات مشتریان خود را بهبود می دهد

خدمات و پشتیبانی مشتری از مهم ترین عوامل در حفظ رضایت مشتری و کاهش ریزش مشتری است. مشتری ممکن است درخواستی را از شما داشته باشد و ساعت ها پاسخی از شما دریافت نکنددر نتیجه سبب نارضایتی آن ها می شود. چت ربات‌های خودکار برای وب‌سایت شما با استفاده ازهوش مصنوعی  (Artificial intelligence) می‌تواند خدمات مشتریان را بهبود بخشد. استفاده از ربات چت می تواند زمان پاسخگویی شما را به یک ثانیه کاهش دهد و به مشتریان اجازه دهد ۲۴ ساعته با شما ارتباط برقرار کنند. و ابزار های یادگیری ماشین داده ها (machine learning) را جمع آوری و پاسخ مناسب را ارایه می نماید.

بهبود کارایی بازاریابی و شخصی سازی

یادگیری ماشینی (machine learning) و هوش مصنوعی  (Artificial intelligence)به کارآفرینان کمک می کند تا هزینه تبلیغات خود را بهینه تر کنند. هدف گذاری و بینش مبتنی بر هوش مصنوعی، حدس و گمان و عدم قطعیت موجود را حذف می کند. و به مدیران بازاریابی کمک می کند که سریعتر و بهتر از قبل مخاطبان هدف خود شناسایی کنند. یادگیری ماشین می تواند پروفایل‌های مشتریان را پیش‌بینی کند و پیام‌های هدفمندتر و شخصی‌شده‌تری را برای آنها ارسال کند. هر چه پیام بازاریابی برای افراد شخصی‌تر باشد، احتمال بیشتری دارد که متوجه شوند و اقدامی انجام دهند.

ارائه توصیه های شخصی برای مشتریان

پیش بینی وفاداری بلند مدت مشتری

پیش بینی عملکرد آتی کارکنان

رتبه بندی ریسک اعتباری متقاضیان وام