Älska det eller hata det, du kan inte ignorera det. Ja, vi pratar om artificiell intelligens (AI) och med det, magin med maskininlärning (ML). Sedan 2020 har de flesta företag varit tvungna att improvisera och använda digital teknik för att hålla näsan ovanför vattnet. VD:ar och nyckelintressenter i många företag var redo att avstå från det urgamla konventionella sättet att göra saker till förmån för automatiserade och datadrivna affärsprocesser.
Sedan pandemin har företag av alla storlekar prioriterat digital transformation. Bland innovationer och tekniker som har fått popularitet under de senaste åren, maskininlärning, har en delmängd av AI framstått som en klar vinnare när det gäller adoption.
Allt från mobilbank till att rekommendera innehåll på sociala medier har maskininlärning gradvis blivit en integrerad del av våra liv. Maskininlärning fortsätter att sätta sin fot framåt som en ostoppbar kraft med förmågan att förändra olika företag och branscher.
Trots att de känner till fördelarna med maskininlärning kan många företag inte ta till sig maskininlärning av många anledningar. Vi förstår bara tanken på att integrera nya system och att införa nya förändringar i ett företag kan vara lite skrämmande. Men i det långa loppet ger dessa förändringar massor av fördelar som vi kommer att diskutera i de senare stadierna av denna artikel.
Låt oss titta på vad maskininlärning är, varför det är en bra idé att ta till sig maskininlärning och hur företag kan göra det. Du kan också gå igenom detta intressanta och insiktsfulla whitepaper som förklarar hur ett företags maskininlärningsresa ser ut.
Läs också: 3 webbplatsmarknadsföringsstrategier för småföretag 2021
Vad är maskininlärning? Hur är det kopplat till AI?
Som nämnts ovan är maskininlärning en delmängd av AI. Det gör det möjligt för maskiner att ta hänsyn till tidigare data för att identifiera trender och göra förutsägelser utan större mänsklig inblandning.
Maskininlärning förlitar sig på algoritmer för att identifiera mönster och utvecklas i en iterativ process och extrahera värdefull information från enorma mängder data. Istället för att vara beroende av någon förutfattad ekvation som kan fungera som en modell, använder ML-algoritmer beräkningstekniker för att lära sig direkt från data.
Även om konceptet med maskininlärning inte är nytt – det användes under andra världskriget för att knäcka Enigma-koden – kan förmågan att automatiskt utföra intrikata matematiska operationer på de växande mängderna och mångfalden av data betecknas som en ny innovation.
Nuförtiden, med tillväxten av big data, IoT och allestädes närvarande datoranvändning, är maskininlärning avgörande för att ta itu med problem inom en uppsjö av områden inom olika branscher. Några av nyckelområdena där maskininlärningsmodeller används inkluderar:
- Beräkningsfinansiering
- Datorseende
- Beräkningsbiologi
- Tillverkning, fordon, flyg
- Naturlig språkbehandling
AI i affärer är viktigt – ta reda på varför
"Hej Alexa, tänd lamporna". Detta är ett enkelt exempel på sociala tillämpningar av AI. AI används också flitigt i smartphones, virtuella assistenter, hemenheter och mer. Även om dessa är de sociala tillämpningarna av AI, är tillämpningar av AI på företagsnivå väldigt olika. Användningen av AI i företag är mycket mer komplex och i en bredare skala, bestående av en mängd processer och system inom ett företag.
Så huvudfrågan är, varför ska ett företag ta till sig AI?
- AI används till stor del för att automatisera flera återkommande uppgifter för att spara pengar, resurser och tid.
- AI skapar ytterligare ett intelligenslager för företag i olika former, inklusive säkerhetssystem eller chatbots.
- AI spelar en nyckelroll i att avsevärt förbättra affärsintelligenslösningar och utvärdera big data via djupinlärning, maskininlärning och prediktiv analys.
- AI erbjuder värdefulla och korrekta insikter genom att bygga en feedbackloop för algoritmer att lära sig på egen hand.
- AI utnyttjar kraften hos data och utrustar företag att anta datadrivna modeller för förbättrat beslutsfattande.
Viktiga tips för att omfamna maskininlärning
Det råder ingen tvekan om att intresset för maskininlärning har sett en stadig tillväxt de senaste åren. Idag har medvetenheten kring fördelarna med maskininlärning också vuxit i företag av alla storlekar, vilket ökar efterfrågan på detsamma.
Trots dessa positiva trender är införandet av maskininlärning fortfarande i en begynnande fas. Trots ett starkt intresse för maskininlärning och AI har många företag inte implementerat maskininlärning i alla verksamheter. Det har tagit nästan två decennier för maskininlärningsmodeller att få allmän acceptans över hela världen. Undrar du hur du kan anamma maskininlärning för ditt företag?
Läs med för att ta reda på det.
Du kan gå igenom dessa metoder som kan hjälpa företags övergång från utforsknings- och utvärderingsstadiet till implementeringsstadiet. Dessa metoder hjälper dig också att få ut värde från maskininlärning optimalt.
Skapa nya roller för maskininlärning i ditt företag
Om du undrar hur du ska introducera maskininlärning i ditt företag kan du börja med att bestämma de olika roller för maskininlärning som kan införas i verksamheten. Identifiera till exempel om ditt företag kan anlita ingenjörer för maskininlärning eller dataoperationsspecialister som främst är specialiserade på att skapa och implementera modeller för maskininlärning.
Vissa organisationer som har introducerat nya maskininlärningsmodeller i sina processer har skapat lediga jobb för nyare jobbtitlar. Dessa inkluderar dataingenjörer, djuplärande ingenjörer och datavetare.
Om vi skulle följa de tidigare trenderna är den konsekventa ökningen av antalet maskininlärningsspecifika roller över hela världen en nyckelindikator på hur populär tekniken har blivit. Låt oss titta på ett enkelt exempel.
Rollen som datavetare introducerades första gången 2008 för att beskriva någon som främst arbetade med dataprojekt. Idag har över 50 % av företagen inom tekniksektorn datavetare i sina led. Dessutom har data visat att organisationer som arbetar för att introducera roller för maskininlärning och anställa resurser sannolikt har en mycket bättre position för att navigera i barriärer och tillhandahålla lösningar.
Definiera framgångsparametrar för dina maskininlärningsprojekt
Företag som precis har börjat eller har liten erfarenhet är i första hand beroende av produktchefer för att fastställa om deras maskininlärningsprojekt var en framgång eller inte. Men det fungerar lite annorlunda i de största och mest erfarna organisationerna. I större företag definierar datavetare mål och nyckelprioriteringar relaterade till alla större maskininlärningsprojekt. Här ansvarar datavetare för att utvärdera om ett projekt var framgångsrikt.
Respondenter från mycket stora och etablerade företag använder olika framgångsmått, inklusive maskininlärningsmått, affärsmått, statistiska mätvärden och mer för att identifiera framgången för deras företag.
Det finns en ökande efterfrågan på resurser som har rätt kompetens och kompetens för att hantera maskininlärningsprojekt. Deras erfarenhet och kunskap är mycket avgörande för att definiera framgångsparametrar och även skapa förbättrade affärsmodeller som ger bättre resultat.
Modellbyggande och maskininlärning är olika – behandla dem på det sättet
Som företagsledare eller nyckelbeslutsfattare för ett företag kanske du har hört talas om agila metoder som används under mjukvaruutveckling inklusive Kanban, Scrum, Lean Development och mer. Eftersom maskininlärningsmodeller blir alltmer populära bland många organisationer världen över, har många experter pekat ut fallgroparna med att implementera dessa strategier under utveckling av maskininlärningsmodeller.
För närvarande är en fundamental förändring av tankesättet mycket viktig. Dessutom är det också avgörande att förstå att utveckling av maskininlärning och mjukvaruutveckling är världar åtskilda från varandra.
Än idag utvecklar datagemenskapen verktyg för att hantera och effektivisera de olika aspekterna av utvecklingens livscykel. Dessa inkluderar modellinstallation, drift och övervakning. Även om de bästa metoderna och verktygen växer fram konsekvent, är det säkert att säga att vi är i det begynnande skedet av modelllivscykelhantering.
Skapa en checklista för modellbyggande
Företag måste utvecklas i sitt sätt att arbeta under föränderliga regler och integritetslagar. Vi ser många små till stora företag som satsar på maskininlärningssfären. Medan de nyare företagen snubblar över flera oväntade och oförutsedda regulatoriska och operativa hinder, har de erfarna företagen arbetat runt dessa hinder.
Med många års erfarenhet under bältet följer etablerade företag en robust checklista för modellbyggande. Sådana checklistor definierar den standard som företagen måste upprätthålla för att säkerställa optimal transparens och datasekretess. Data- och insynskontroller har blivit mycket viktiga eftersom företag måste följa de senaste lagarna och förordningarna som skyddar dem. Till exempel den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) i Europa.
GDPR kräver "privacy-by-design", eller inkluderar dataskydd från början av designprocessen snarare än som en eftertanke. Som ett resultat kommer fler företag att behöva inkludera integritet i sin checklista för maskininlärning. För de flesta företag som precis har börjat, överensstämmer framväxten av verktyg och tekniker för integritetsbevarande analyser och ML med den nya lagstiftningen.
Läs också: Är Martech Tools verkligen effektiva för startups?
Agera nu innan det är för sent, maskininlärning är vägen framåt
Det är ingen dold hemlighet att maskininlärning har en enorm potential. Branschexperter har till och med ansett det som "framtidens teknik". Således ser vi att fler och fler organisationer använder maskininlärning för att förbättra beslutsfattandet och få en konkurrensfördel i det trånga marknadslandskapet.
Att integrera maskininlärningsmodeller i ett företags förinställda processer är dock inte en promenad i parken. Det kräver strategisk planering, djupgående analys och ett metodiskt förhållningssätt. Vi hoppas att punkterna i den här artikeln kommer att hjälpa företag att kickstarta sin resa med maskininlärning.
För att lära dig mer om en organisations idealiska maskininlärningsresa, läs denna insiktsfulla och tankeväckande whitepaper .
Feature Image Källa: Bild via www.vpnsrus.com
Bild 1 Källa: Bild av rawpixel.com
Bild 2 Källa: Foto av ThisisEngineering RAEng på Unsplash
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela det på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.