Q:
Bagaimanakah pembelajaran mesin berfungsi daripada ketidakcekapan yang jelas untuk memperkenalkan kecekapan baru untuk perniagaan?
A:Salah satu aplikasi potensi sistem pembelajaran mesin adalah perlombongan kecekapan penting untuk proses dan operasi perniagaan. Bidang ini masih berkembang apabila pembelajaran mesin berevolusi, dan vendor menawarkan syarikat alat yang lebih berkuasa untuk menilai senario perniagaan.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Secara umum, pembelajaran mesin boleh memberikan kecekapan melalui pemeriksaan pelbagai kemungkinan dan pilihan, yang sebahagiannya kelihatan tidak cekap di wajah mereka. Contoh yang sangat baik adalah proses yang disebut simulasi penyepuhlindapan yang melibatkan algoritma yang menghasilkan hasil dalam beberapa cara yang sama yang para jurutera sejuk logam selepas memalsukan. Dalam erti kata lain, sistem mengambil data dan mengkaji jalan atau hasil yang tidak cekap untuk mencari sama ada, jika digabungkan, diubah atau dimanipulasi dalam apa cara sekalipun, mereka sebenarnya boleh menghasilkan hasil yang lebih berkesan. Penyepuhlindapan simulasi adalah salah satu daripada banyak cara yang membolehkan para saintis data mencipta model kompleks yang dapat menghapuskan pilihan yang lebih efisien.
Salah satu cara untuk memikirkan tentang jenis keupayaan pembelajaran mesin adalah dengan melihat bagaimana sistem navigasi GPS berkembang pada tahun-tahun kebelakangan. Generasi awal sistem navigasi GPS dapat menyediakan pengguna dengan beberapa laluan yang paling efisien berdasarkan data yang sangat mendasar - atau sebaliknya, data yang sekarang kepada kami kelihatan sangat mendasar. Pengguna dapat mencari laluan terpantas menggunakan lebuh raya, laluan terpantas tanpa tol, dan sebagainya. Walau bagaimanapun, seperti pemandu yang mengetahui, GPS tidak efisien secara optimum, kerana ia tidak mengerti isu seperti jalan kerja, kemalangan, dan sebagainya. Dengan sistem GPS baru, ini hasilnya dibina ke dalam mesin, dan GPS menyediakan jawapan yang lebih cekap, sekali lagi, kerana algoritma sedang mempertimbangkan laluan yang mungkin kelihatan tidak cekap ke sistem yang lebih asas. Dengan belajar, mesin itu jelaskan kecekapan. Ia memberikan ini kepada pengguna, dan sebagai hasilnya, memberikan perkhidmatan yang lebih optimum. Itulah jenis pembelajaran mesin yang akan dilakukan untuk perusahaan - ia akan membebaskan kecekapan dengan mendedahkan jalan tersembunyi yang optimum dan efisien, walaupun mereka memerlukan beberapa kerumitan analitis. Sistem-sistem ini, yang begitu diarahkan untuk memberikan hasil yang optimum, tidak hanya digunakan untuk perlombongan perisikan perniagaan digital; contohnya, laporan dari GE menunjukkan bagaimana menggunakan sistem pembelajaran mesin secara dramatik dapat meningkatkan operasi loji arang batu yang memberikan kuasa kepada masyarakat.
