Как машинное обучение может повлиять на бизнес?

“Статья написана в рамках статейного конкурса Serpstat и SEOnews. Условия конкурса

Я в детстве зачитывался фантастикой, как собственно и сейчас. И в некоторые моменты, когда границы будущего и настоящего пересекались в моем воображении, я представлял себе мир, в котором возможно все. Откровенно говоря, я и сейчас представляю себе такой мир, более того – я в нем живу. Но речь не об этом, а о том, как машинное обучение может изменить бизнес. И все это неразрывно связано с фантастикой, как мне кажется, которая постепенно становиться нашей реальностью, а некоторые вещи, становятся обыденными и привычными, но об этом позже…

Действительно, сейчас уже можно решить множество задач с помощью ИИ. А само понятие «искусственный интеллект» перестает быть фантастическим и переходит в повседневный обиход.

Сегодня понятно, что когда говорят об искусственном интеллекте, имеют ввиду нейронные сети и анализ данных огромных баз. Об этом и пойдет речь в этой статье.

33223 Как машинное обучение может повлиять на бизнес?

Очень коротко о том, что такое машинное обучение.

Само понятие «машинное обучение», пошло из принципа нейронных сетей – искусственный интеллект. В настоящее время, ряд гигантов уже используют нейронные сети в работе, часть нам известна по ежедневному использованию, а некоторые все еще остаются за гранью неизвестности.

Нейрон (биология) – нервная клетка, которая способна принимать, хранить и отдавать информацию с помощью электрических и химических сигналов.

Нейрон (Нейросеть) – это узел или «боевая» единица, которая способна так же, принимать, хранить и отдавать информацию. В Нейросети работает связка нейронов, которые могут получать информацию из множества каналов, а отдавать из одного канала.

Взаимосвязь нейронов, это механизм работающий зависимо и независимо от всей сети. Если связь зависима, то нейроны в нейросети принимают сигналы (информацию) и стараются ее соотнести друг с другом, выдав в итоге один ответ – это и называется машинным обучением.

Проще..

Представьте себе совещание на работе. В кабинет входят пять человек с задачей обсудить новых проект. Каждый из них цельное существо (сущность) имеющая опыт, взгляды, убеждения, идеологию. Каждый предварительно обдумал вопрос будущего обсуждения и пришел с каким-то количеством информации. Т.е. мы имеем на входе несколько источников информации – несколько каналов. Обсуждение (мозговой штурм, к примеру), создает вектор ответов, который преобразуется в один вывод. Т.е. после обсуждение, принимается одно решение, которое и зачитывается руководителю проекта, как рекомендация к действию.

В итоге, мы можем представить себе, что все пятеро из нашего примера, в ходе обсуждения, приняв во внимание все каналы информации, а их как минимум будет пять, выводит один ответ, основываясь на этих пяти каналах.

xxd e1495725496124 Как машинное обучение может повлиять на бизнес?

Машинным обучением, в этом примере можно назвать, умение этих сотрудников сопоставить разную информацию, которой владеют все в разных аспектах и принять одно решение.

Машинное обучение, маркетинг и бизнес

Впервые о машинном обучении заговорили около 50 лет назад, когда в ходе исследований нервных сетей живого организма, пришла идея имитации этого процесса, что кажется вполне логичным.

Мы используем базу данных, которую тщательно собираем в течении жизни – наш опыт, для работы с этой базой данных мы используем обычные поведенческие алгоритмы заложенные в нас с детства. Сам процесс не сложен в понимании и знаком нам в полной мере (во всяком случае мы хотим в это верить). Этот же процесс мы можем имитировать, работая с базами данных, которые все больше с каждым днем.

43344433 Как машинное обучение может повлиять на бизнес?

Что позволит нам оптимизировать, ускорить и автоматизировать многие процессы, если не все, но об этом чуть позже..

Какие задачи может решить машинное обучение в бизнесе

На мой взгляд, решить можно практически любую задачу, с помощью машинного обучения. Фокус именно в том, что бы обеспечить решение для тех зон, которые требует наибольших усилий и времени, это все, что связанно с анализом. Но не всегда на первый взгляд можно понимать, что дело именно в анализе данных.

Давайте рассмотрим некоторые задачи и решения:

Рекламные компании – имею ввиду не только формы обратной связи, но и отображение контента на посадочной странице, который полностью соответствует запросу пользователя. Для того, что бы не нагружать внимание постоянными мелькающими формами обратной связи и не давать пользователю бесконечное количество контента, мы можем с помощью машинного обучения показать только те контентные блоки, которые наиболее соответствуют интересу – запросу. Так машинный алгоритм может научиться распознавать сферы интересов и давать только ответы на вопрос, которые относятся непосредственно к интересу, а на всю имеющуюся информацию. Что существенно повысит конверсию рекламной компании.

Поведение клиента – мы можем обучить механизм понимать пользователя, видеть последовательность его действий и реагировать исходя из анализа этой последовательности. Таким образом машинное обучение позволит не только понимать клиента, но и угадывать его ожидания. Тут в анализ попадает не только история поведения в самом продукте, но и за его пределами. Например анализировать можно социальные сигналы (посты, упоминания и т.д.).

Вызвать интерес – если нам известно, кто наш клиент, мы собрали достаточное количество информации, проанализировали поведение и поняли собственные недостатки (что не хватает клиенту), в итоге мы имеет тактические данные, которые с помощью обучающегося алгоритма, выдаст нам стратегию поведения в нише, направленное на охват и взаимодействие к конечным потребителем.

Внимание на качестве – мы можем “подарить” клиенту искомый продукт, воспользуемся результатом описанными выше и сконцентрируемся не на продаже, а на самоощущении клиента в момент нахождения товара. Представьте себе, что вы ищите древний артефакт (а именно так иногда выглядет мой поиск банальных товаров). Артефакт на столько редкий, что поисковые запросы результатов не дали, ваши эмоциональные поты в Facebook, тоже. И вы уже почти смирились с неудачей поиска. Пока к вам не “постучится в дверь” этот самый артефакт самолично, искренне и широко улыбаясь. Как вы понимаете, задача тут не в принципе продажи, а найти эту самую дверь в многоэтажном доме. Вместо того, что бы тарабанить ко всем соседям, мы можем выбрать ту дверь, которая точно нам откроется.

Где уже используется машинное обучение

Google Translate – использует машинное обучение с 2011 года, задачей которого является поиск не только точных переводов слов, но и анализ словосочетаний. Если вы попробуете вспомнить качество переводов пять лет назад и сравнить его с сегодняшними результатами, вы увидите разницу и она на мой взгляд существенна.

Prisma – приложение для обработки фото в стиле того или иного художника. Использует машинное обучение, которое влияет на качество результата обработки. Если вы пользуетесь этим приложением, можете отследить этапы обучения самостоятельно.

Google – использует машинное обучение не только в Translate, но и в поисковых алгоритмах, которые проводят анализ запроса онлайн.

Яндекс – так же использует машинное обучение для ранжирования данных в результатах поисковой выдачи.

Примеров может быть бесконечно много, но мы все же перейдем к сути статьи.

И так…

Машинное обучение, это скорее набор алгоритмов, которые способны построить взаимосвязь между фактами и вывести какой то вывод, основой которого будут именно входные данные. Т.е. это этапы – сбор данных, анализ данных, вывод. Другими словами, нам нужны каналы информации, которые имеются у большинства работающих бизнесов. И конечно, нам нужна Цель.

Собственно мы поняли некоторые основные вещи:

  1. Машинное обучение работает с существующими базами данных, но так может формировать собственные БД – опыт.
  2. Нейроны в сети получают на входе несколько каналов информации.
  3. Умеют ее анализировать, сопоставлять и обмениваться друг с другом.
  4. Результатом будет одно решение, которое является наиболее эффективным по “мнению” или логическому выводу всей Нейросети.

P.S. Я понимаю, что возможно мое объяснение очень упрощено, но задача статьи в несколько другом. Если вам интересно почить об ИИ и Машинном обучении, вы можете найти интересные ссылки в конце этой статьи и изучить эту тему более глобально.

Как машинное обучение может повлиять на бизнес

33433 Как машинное обучение может повлиять на бизнес?

Вопрос о том, как машинное обучение может изменить бизнес, весьма абстрактен, но в тоже время, мы можем руководствоваться базой данных целого мира и обратить внимание на то, в чем мы точно уверены и это одна простая истина:

Что было еще 10 – 20 лет назад на грани фантастики, сегодня вполне вписалось в обыденную жизнь. Посмотрите на мобильные телефоны, Siri или тот же Google Translate. Сегодня мне сложно представить человека без мобильного телефона или изучающего иностранный язык и не юзающего переводчик от Google.

Так или иначе в будущем мы сможем увидеть много того, что сегодня кажется нереальным и мне кажется, что в скором времени машинное обучение будет иметь свое место в бизнесе, как нечто постоянное и привычное, иначе мы с вами никуда не двигаемся вместе с потоком времени.

Понятно, что это болтология, нот вам больше конкретики:

Получение информации о нише – с помощью машинного обучения можно получить полную информацию о нише, о продуктах и аудитории. Сформировать стратегию и решить на какие нишевые зоны выводить конкретные предложения. Сделать это можно с помощью машинного обучения не только минимизируя риски, но и гораздо быстрее и эффективнее.

Избегания рисков – мы постоянно чем то рискует, так или иначе вынуждены принимать решение и очень часто на эти решения влияют эмоции, личная заинтересованность и т.д. Машинное обучение может принимать решения анализируя и минимизируя возможные риски.

Эффективность работы – залог успеха любого бизнеса. Кто ставит задачи вашим сотрудникам, кто распределяет трудовой потенциал, кто делает ваше время эффективным? За счет машинного обучения, ставить задачи и распределять обязанности станет гораздо проще, а выполнение подымиться на новый уровень, по ряду причин:

  • У машинного обучения нет эмоций,
  • Расчет происходит на основании математической формулы,
  • Все возможности переводятся в цифры,
  • Обязанности и задачи распределяются на основании анализа потенциала сотрудника и минимизации рисков.

т.е. вам не нужно верить на слово, можно запустить процесс который расчищает наиболее эффективные пути.

Стратегии которые побеждают – машинное обучение способно построить наиболее выгодную и эффективную стратегию, которая будет основана не множественном опыте рынка, показателях роста и падений, реализации.

…..

Перечислять можно бесконечно, суть в том что мир меняется, меняются рынки, меняются люди. Маркетинг становится все более сложным механизмом, так как потребитель использует опыт, в то время, как мы все так же используем шаблоны, которым пора отправиться на страницы книг историй.

Так что давайте учиться и обучать машины решать рутинные задачи, а сами будем заниматься более интересными для себя делами. Какими? Думаю, вы найдете решение этой задачи, самостоятельно.


Ссылки

Комментарии

Оставить комментарий

Ваш email не будет опубликован.

Вы можете использовать следующие HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>