Maskinlæring og AI
Hva er maskinlæring og hvordan fungerer det?
Maskinlæring hjelper deg å gå fra å være reaktiv til å bli proaktiv.
Maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens (AI) og har eksistert siden 1949, men maskinlæring ble mer populært etter fremveksten av internett og beregningskraft.
Maskinlæring er ikke eksplisitt programmert, men maskinen lærer av erfaring eller innsamlede data. Som en barnehjerne lærer maskinen og tilpasser seg nye uforutsette situasjoner. Maskinlæring bruker algoritmer for å identifisere mønstre i data, og disse mønstrene blir deretter brukt til å lage en datamodell som kan gjøre forutsigelser. Med økt data og erfaring blir resultatene fra maskinlæring mer nøyaktige, omtrent slik mennesker forbedrer seg ved øvelse.
I dag kan maskinlæring løse mange problemer mer effektivt enn et menneske. noen av disse oppgavene er:
Analysere salgsdata: Strømlinjeforme dataene
Produktanbefalinger: Kundetilpasning
Læringsstyringssystemer: Beslutningsprogrammer
Dynamisk prissetting: Fleksibel prissetting basert på behov eller etterspørsel
Tilpasningsevnen til maskinlæring gjør det til et godt valg i scenarioer der dataene alltid endres, der forespørselen eller oppgaven alltid skifter, eller der koding av en løsning ville være praktisk talt umulig.
Les om hvordan vi har brukt maskinlæring for å optimalisere menyen til Norges raskest voksende restaurantkjede >
Fordelene med maskinlæring
Maskinlæring har mange bruksområder og mulighetene utvides stadig. Her er noen av de viktigste fordelene virksomheter har oppnådd med maskinlæringsprosjektene sine:
Avdekk og finn ny innsikt
I dag har de aller fleste selskaper en enorm mengde data. På grunn av mangfoldet er det vanskelig å finne relasjoner og mønstre i denne mengden av data.
Maskinlæring kan bidra til å identifisere et mønster eller struktur i både strukturerte og ustrukturerte data, og bidra til å identifisere historien dataene forteller.
Ta bedre beslutninger og avgjørelser
Maskinlæring passer godt for å hjelpe mennesker med å ta beslutninger. Maskinlæringsmodellen kan lese gjennom enorme mengder data og presentere innsikt og anbefalinger basert på en mengde data som vil ta et menneske “for alltid” å behandle.
Mønstre gjemt i data trekkes enkelt ut av en maskinlæringsmodell.
Forbedre brukeropplevelsen
Adaptive grensesnitt, målrettet innhold, chatroboter og taleaktiverte virtuelle assistenter er alle eksempler på hvordan maskinlæring kan bidra til å optimalisere kundeopplevelsen slik du kan forbedre brukeropplevelsen.
Reduser risiko
Ettersom svindeltaktikk hele tiden endres, holder maskinlæring tritt med overvåking og identifisering av nye mønstre, for å fange opp forsøk før de lykkes.
Forutse kundeadferd
Maskinlæring kan utvinne kunderelaterte data for å identifisere mønstre og oppførsler, slik at du kan optimalisere produktanbefalinger og gi den beste kundeopplevelsen.
Lavere kostnader
Maskinlæring kan blant annet brukes til automatisering av prosesser, noe kan frigjøre tid og ressurser slik at teamet ditt kan fokusere på det som er viktigst.