اهمیت یادگیری ماشین

از آنجایی که امروزه، سازمان‌ها به دنبال مدرن‌سازی و بهینه‌سازی فرآیندهای خود هستند، یادگیری ماشین (ML) ابزاری قدرتمند برای هدایت فرآیند ها و اتوماسیون سازمان است . برخلاف اتوماسیون پایه و مبتنی بر اصول ثابت (که معمولاً برای فرآیندهای استاندارد و قابل پیش بینی است). یادگیری ماشین می تواند فرآیندهای پیچیده تری را مدیریت کند و در طول زمان یاد بگیرد در نتیجه سبب افزایش دقت و کارایی می شود. با استفاده از یادگیری ماشین در فرآیندها، کارایی فرآیند سازمان را تا ۳۰ درصد یا بیشتر افزایش می دهند و در عین حال درآمد را نیز ۵ تا ۱۰ درصد افزایش می دهند.

برای کاهش پیچیدگی، پیشرفته ترین سازمان ها از یک رویکرد ۳ مرحله ای برای عملیاتی کردن یادگیری ماشین در فرآیندها استفاده می کنند جهت اطلاعات بیشتر با نظم آران همراه باشید.

مرحله اول:

از آنجایی که فرآیندها اغلب چندین واحد تجاری را در بر می گیرند. شرکت ها به جای اینکه بخواهند یادگیری ماشین را در بخشی از یک فرآیند اعمال کنند، می توانند آن را در کل فرآیند اعمال کنند. این رویکرد بر هم افزایی میان عناصر در چندین مرحله، مانند انواع ورودی‌ها، کنترل‌ها، پردازش، و مستندسازی اعمال شود.

مرحله دوم:

ارزیابی نیازهای قابلیت و روش های توسعه
اتوماسیون کسب و کار می تواند بهره وری کارکنان و توسعه کسب و کار را افزایش می دهد، و ارایه خدمات و در دسترس بودن را در ۲۴*۷/۳۶۵ روز تضمین و عملکرد را به حداکثر برساند.

مرحله سوم:

یادگیری ماشین سبب کاربردی شدن ماهیت داده ها می شود.
حتی اگر یک شرکت داده‌های باکیفیت داشته باشد، ممکن است نتواند از این داده‌ها برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده کند، که برای استقرار موفق یادگیری ماشین، نیاز به سه محیط متمایز و متوالی است. محیط توسعه دهنده، جایی که سیستم ها ساخته می شوند و به راحتی می توان آنها را تغییر داد. محیط آزمایشی، که در آن کاربران می توانند عملکرد سیستم را آزمایش کنند اما سیستم را نمی توانند آنرا تغییر دهند. و محیط اجرا که در دسترس کاربران نهایی قرار می گیرد.

مزایای یادگیری ماشین:

۱- یادگیری ماشینی هزینه پیش‌بینی را کاهش می‌دهد

پیش‌بینی ریشه در تمام تصمیم‌های تجاری دارد. یادگیری ماشین به کارآفرینان و صاحبان کسب و کار کمک کند تا مدل های کسب و کاری خود را بر اساس پیش بینی تغییر دهند. و ارزیابی دقیقی از هزینه های ثابت و متغیر داشته باشند. این مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده به وسیله یادگیری ماشینی می‌تواند به این سؤال پاسخ دهد که «در آینده چه اتفاقی می‌افتد» و «بهترین چیزی که می‌تواند اتفاق بیفتد چیست».

۲- خودکار کردن وظایف معمول و پر تکرار

یادگیری ماشینی می‌تواند وظایف معمول و تکراری فناوری اطلاعات مانند نظارت بر امنیت، ممیزی، کشف داده‌ها ، طبقه‌بندی و گزارش‌دهی را به صورت خودکار انجام دهد ، که در این صورت تیم می‌تواند بر روی فعالیت های استراتژیک‌تر متمرکز شود.

۳- یافتن زمینه هایی برای به حداکثر رساندن کارایی

کسب و کار ها از یادگیری ماشین می توانند برای استخراج اطلاعات حیاتی خود استفاده کنند، که سبب به حداکثر رساندن کارایی شود.

۴- مدیریت داده های بدون ساختار

بسیاری از سازمان‌های امروزه تلاش می‌کنند تا حجم رو به رشد داده‌های بدون ساختار را مدیریت کنند. یادگیری ماشینی ساختار و معنی مناسب را به داده ها می دهد تا به تصمیم گیری ، سرمایه گذاری و تعیین استراتژی کمک کند.

۵- سنجش ریسک به طور موثرتر

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 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 را می توان با نیازهای منحصر به فرد سازمان تنظیم کرد.

۶- بهبود کارایی بازاریابی و شخصی سازی

یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به کارآفرینان کمک می کند تا هزینه تبلیغات خود را بهینه تر کنند. هدف گذاری و بینش مبتنی بر خدمات 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.

۷- تسریع تحقیقات در مورد آنچه مشتریان می خواهند

کارآفرینان و صاحبان مشاغل می توانند از یادگیری ماشینی برای پردازش کارآمدتر داده های مشتری استفاده کنند. و به مدیران این فرصت را می دهد که چه نوع کاربرانی با احتمال بیشتر به مشتری تبدیل می‌شوند، رفتار مشتریان چگونه است. پیش بینی دقیق تر محصولات و خدمات مرتبط با نیاز آن ها به شما کمک می کند تا درآمد بدست آمده از هر مشتری را افزایش دهید.

۸- 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 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 را جمع آوری و پاسخ مناسب را ارایه می نماید.

۹- حل مشکلات بزرگی که انسان ها قادر به حل آن نیستند

یادگیری ماشینی با درک نحوه رفتار و عملکرد داده های موجود در شبکه میتوانند برای کمک به حل مشکلات پیچیده بپردازند، و تجزیه و تحلیل داده ها را ساده کنند. در حقیقت یادگیری ماشین قابلیت حل مشکلات چند متغیره را دارد.

۱۰- پیش بینی ریزش

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نه تنها می‌توانند به پیش‌بینی مشتریانی که احتمالاً در آینده نزدیک از ریزش می کنند بپردازد، بلکه می تواند به توضیح عواملی که منجر به ریزش مشتری می‌شوند و میزان تاثیر گذاری آن را بررسی کنند.

۱۱- تشخیص روندها و سری های زمانی

یکی از بهترین راه‌ها برای استفاده از یادگیری ماشین، تشخیص روند داده ها در یک مجموعه است. تشخیص سری های زمانی در چابکی و انعطاف پذیری کسب و کار نسبت به تغییر بسیار حائز اهمیت است.

۱۲- صرفه جویی در زمان برای نیروی کار امنیت سایبری

سبک های مختلف حمله سایبری و سطوح تهدید اغلب پیش بینی دقیق یک تهدید را برای الگوریتم ها دشوار می کند. با این حال، با افزایش حجم داده های ثبت شده، راه حل های جدیدی برای بهبود دقت پیش بینی و افزایش توانایی نیروی کار محدود امنیت سایبری در حال توسعه است.

۱۳- پیش بینی بازار در حال تغییر

می توان از هوش مصنوعی برای پیش بینی اینکه بازار در حال تغییر استفاده کرد و به شناسایی شرکای کلیدی بالقوه برای تقویت موقعیت خود یا شناسایی رقبا و  تهدیدهای جدید استفاده کرد.

۱۴- بهترین متقاضیان را استخدام کنید

کسب‌وکارهای بزرگ در یافتن و جذب استعدادهای برتر از مزیت بزرگی برخوردارند، اما هوش مصنوعی می‌تواند به کسب و کار های کوچک کمک نماید. برنامه‌های هوش مصنوعی 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.

۱۵- 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 و هم چنین با استفاده از یادگیری ماشین می تواند به تشخیص سرطان بپردازند.

۱۶- خدمات مالی و حسابداری

بینش های ارائه شده توسط یادگیری ماشین 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.

۱۷-

۱۸- 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.

چهار روشی که یادگیری ماشینی به کسب و کارها کمک می کند تا عملکرد خود را بهبود بخشند

• یادگیری ماشینی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا نرم افزارهایی را توسعه دهند که قادر به درک زبان طبیعی انسان باشند.
• کسب و کارها می توانند از یادگیری ماشینی برای بهبود کارایی شبکه های لجستیک و حمل و نقل استفاده کنند.
• یادگیری ماشینی به کسب و کارها کمک می کند تا از تعمیر و نگهداری پیشگیرانه برای کاهش خرابی تجهیزات و افزایش سود استفاده کنند.
• با یادگیری ماشینی، کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های مصرف‌کننده برای ایجاد پروفایل‌های مشتری، افزایش فروش و بهبود وفاداری به برند استفاده کنند.

۱- زبان طبیعی (Natural language)

برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند از تعاملات و اشتباهات گذشته درس بگیرند و به درک گفتار عادی انسان بپردازد. هم چنین کسب و کار باید به این اطمینان برسند که دقت خود را هر روز بهبود بخشند.

۲- 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 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 برای افزایش کارایی در شبکه تحویل خود و پیش بینی نیازهای مشتری استفاده می کند.

۳- تولید

امروز صنایع فعال در حوزه تولید در زمینه ادغام یادگیری ماشین در هر یک فرایند ها و مراحل تولید خود گام های موثری برداشته اند. فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی 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 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 با هدف بهبود عملیات در کل فرآیند تولید سبب کاهش قابل توجه نرخ خطا، تولید ضایعات و دوباره کاری می شود.

۴- داده های مصرف کننده

جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های مصرف کننده سبب بهبود خدمات مشتریان می شود. و بینش بهتری را نسبت به مشتریان فراهم می آورد. که ایجاد روابط بهتر و کاهش ریزش مشتریان را سبب می شود. ۵۷ درصد از مدیران شرکت معتقدند که مهمترین مزیت رشد هوش مصنوعی و یادگیری بهبود تجربیات و پشتیبانی مشتری خواهد بود.

نقش زیرساخت داده در موفقیت پروژه‌ های یادگیری ماشین

یکی از چالش‌ های اساسی در بهره‌گیری مؤثر از یادگیری ماشین، آماده‌ سازی زیرساخت داده‌ ای قدرتمند است. حتی بهترین مدل‌ ها نیز بدون داده‌ های تمیز، ساختار یافته و قابل اعتماد عملکرد مطلوبی نخواهند داشت. سازمان‌ ها برای دستیابی به این هدف، باید فرایند هایی مانند جمع‌ آوری، پاک‌ سازی، استاندارد سازی و ذخیره‌ سازی داده‌ ها را اولویت‌ بندی کنند. پیاده‌ سازی سیستم‌ های مدیریت داده، علاوه بر افزایش کیفیت ورودی مدل‌ ها، باعث می‌ شود تصمیم‌گیری‌ ها بر پایه واقعیات و تحلیل‌ های قابل اتکا صورت گیرد. این مسئله نقش تعیین‌ کننده‌ ای در موفقیت پروژه‌ های ML دارد، زیرا مدل‌ ها تنها زمانی می‌ توانند بهترین خروجی را ارائه دهند که داده‌ ای با کیفیت در اختیار داشته باشند.

اهمیت نظارت مستمر و به‌ روزرسانی مدل‌ های یادگیری ماشین

پس از استقرار مدل‌ های یادگیری ماشین، سازمان‌ ها نباید فرض کنند که عملکرد آنها همواره ثابت و قابل اعتماد باقی می‌ ماند. در بسیاری از صنایع، رفتار کاربران، شرایط بازار و حجم داده‌ ها به صورت پویا تغییر می‌ کند؛ بنابراین مدل‌ ها نیز باید متناسب با این تغییرات، نظارت، ارزیابی و مجدداً آموزش داده شوند. نبود این نظارت مستمر می‌ تواند باعث کاهش دقت مدل و خطا در تصمیم‌ گیری‌ ها شود. سازمان‌ های پیشرو با تعریف چرخه‌ های بازبینی دوره‌ ای و استفاده از ابزار های MLOps، به‌روزرسانی مدل‌ ها را بخشی از عملیات روزانه خود کرده‌ اند. این رویکرد موجب می‌ شود سیستم‌ های مبتنی بر ML همیشه در بهترین حالت عملکردی خود باقی بمانند.

چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در سازمان‌ها

با وجود مزایای گسترده یادگیری ماشین، پیاده‌سازی آن در سازمان‌ها همواره بدون چالش نیست. کمبود نیروی متخصص، کیفیت پایین داده‌ها، نبود فرهنگ داده‌محور و مقاومت در برابر تغییر از مهم‌ترین موانعی هستند که سازمان‌ها با آن مواجه می‌شوند. علاوه بر این، یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems) می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. سازمان‌هایی که بدون نقشه راه مشخص وارد این حوزه می‌شوند، اغلب به نتایج کوتاه‌مدت و ناپایدار دست می‌یابند. به همین دلیل، موفقیت در استفاده از ML نیازمند استراتژی روشن، آموزش مستمر کارکنان و هم‌راستاسازی فناوری با اهداف کسب‌وکار است.

یادگیری ماشین به‌عنوان مزیت رقابتی پایدار

سازمان‌هایی که یادگیری ماشین را به‌درستی در فرآیندهای خود نهادینه می‌کنند، تنها به بهبود عملکرد کوتاه‌مدت بسنده نمی‌کنند، بلکه یک مزیت رقابتی پایدار ایجاد می‌نمایند. این سازمان‌ها قادرند سریع‌تر از رقبا به تغییرات بازار واکنش نشان دهند، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند و تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده‌تر برای مشتریان خود فراهم کنند. در دنیایی که داده به یکی از مهم‌ترین دارایی‌های سازمانی تبدیل شده است، یادگیری ماشین پلی میان داده و تصمیم‌سازی هوشمند محسوب می‌شود و نقش کلیدی در آینده‌پژوهی، نوآوری و رشد بلندمدت کسب‌وکارها ایفا می‌کند.

مطالب بیشتر: یادگیری ماشین تحت نظارت