ربما كان التعلم الآلي مرة موضوع للمناقشة فقط لعلماء الكمبيوتر والباحثين. الآن ، ومع ذلك ، فمن شركات التكنولوجيا حريصة على استخدامها. يتم دفع الحاجة إلى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) من خلال كمية هائلة من البيانات التي يتم توليدها اليوم. يمكن الإحصائي الحصول على فكرة من هذه البيانات. لكن الحجم كبير جدا ومتزايد بمثل هذا المعدل ، أفضل طريقة للتعامل معه هو استخدام نفس الآلات التي هي المسؤولة جزئيا عن إنشاء البيانات.
$config[code] not foundيشهد التعلم الآلي خارج الأوساط الأكاديمية والمجالات المتخصصة زيادة في الاعتماد بسبب نمو هذه البيانات. ولكن الأهم من ذلك هو أن توافر أجهزة الكمبيوتر القوية ، وتكنولوجيا السحب ، والتخزين الرخيص والتكاليف الحسابية المنخفضة يجعل الوصول إليها أكثر سهولة.
ما هو تعلم الآلة؟
ببساطة ، يقوم التعلم الآلي بمعالجة كميات كبيرة من البيانات ويتعلم منها لإجراء تنبؤات. باستخدام الخوارزميات التي تتعلم باستمرار من البيانات التي يتم تقديمها معها ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر العثور على إحصاءات دون الحاجة إلى برمجتها أو إخبارها بمكان النظر. لذلك فإن الآلة تتعلم من المعلومات استنادًا إلى الخوارزمية أو النموذج.
البيانات
من المهم ملاحظة أن البيانات في حد ذاتها لن تنتج أي شيء. إنها مسألة رسم الأفكار الصحيحة من تلك البيانات. في حالة محللي البيانات (البشر) الجيد ، يمكن للمرء أن يمسك بشيء آخر يفتقده. وبالمثل ، يعتمد نجاح التعلم الآلي على إنتاج الخوارزمية أو النموذج الصحيح للحصول على أفضل فكرة ممكنة من المعلومات.
وبمجرد إنشاء النموذج ، يتيح الوصول إلى جميع مجموعات البيانات الحالية والمستقبلية للكمبيوتر مواصلة التعلم وتحسين نفسه. يمكن تحليل مجموعات البيانات الأكبر حجماً والمعقدة للحصول على نتائج أكثر دقة بمعدلات أسرع لتحديد الفرص وتجنب المخاطر.
ما الذي يمكنك القيام به مع التعلم الآلي؟
الجواب كثير! إليك مثالان واقعيان من بعض العلامات التجارية المعروفة جدًا وكيفية استخدامهما للتعلم الآلي.
توصيات الأمازون
لدى Amazon ما يقرب من 250 مليون عميل نشط وعشرات الملايين من المنتجات. إن تقديم التوصيات باستخدام الأشخاص ليس خيارًا وسيستغرق إلى الأبد. بفضل التعلم الآلي ، نجحت Amazon في تقديم توصيات دقيقة حول المنتج بناءً على اهتمام العميل ، فضلاً عن شراء سجل التصفح وتصفحه في الوقت الفعلي القريب جدًا.
Google AdWords
تشتهر Google بوجود أفضل خوارزميات التعلم الآلي في أي مكان. وقد أتقنت الشركة فن / علم تقديم المعلومات الصحيحة لمستخدميها ، وأصبحت ممكنة إلى حد كبير مع نماذج التعلم الآلي المتقدمة للغاية.
استخدام التعلم الآلي
الشيء الجيد هو أنك لست بحاجة إلى أن تكون عالما في مجال الكمبيوتر لاستخدام التعلم الآلي لأن هناك مزودي خدمات هناك سيقومون بعمل كل شيء من أجلك.
مقدمي الخدمة
وقد أدى النمو في القطاع العديد من الشركات لتوفير خدمات التعلم الآلي. فيما يلي بعض المزودين الذين لديهم حلول تبدأ بمستوى مجاني حتى يمكنك الحصول على رطوبتك واستخدام التكنولوجيا لأعمالك الصغيرة. ولكن إذا بدأت في النمو ، فلديك خيارات للتعامل مع أي نوع من المقاييس تقريبًا.
الأول هو IBM Bluemix ، وهو منصة تستخدم Watson وأكثر من ذلك بكثير لتقديم حل تحليلي شامل يتم تصنيفه حاليًا بدرجة عالية جدًا في المجال.
الشركة الثانية هي BigML. توفر الخدمة مجموعة متنوعة من الخدمات اللازمة لنشر التعلم الآلي الشامل ، بما في ذلك التعليم والشهادات وعدد كبير من الموارد المجانية.
تعد Amazon Machine Learning خدمة أخرى معروفة بأنها ميسورة التكلفة حتى لأصغر الشركات.
هناك العديد من الشركات التي تقدم خدمات التعلم الآلي ، لذلك اختر بعناية واطلب أكبر قدر ممكن من الأسئلة للتأكد من أنها ستفي بوعدها في تلبية احتياجاتك الخاصة.
الأعمال الصغيرة والتعلم الآلي
بصفتك شركة صغيرة ، قد تعتقد أنك لا تنشئ بيانات كافية تتطلب التعلم الآلي. لكن هناك المزيد من البيانات أكثر مما تعتقد. في البداية ، أنت ستستخدم التعلم الآلي للصناعة التي أنت فيها. لذا سواء كان لديك مطعم أو متجر ملابس عتيق أو تصنع أدوات مخصصة ، فهناك الكثير من البيانات لكل قطاع متاح بسهولة. بمجرد الحصول على معلومات عامة ، يمكنك الحصول على المزيد من البيانات الدقيقة بناءً على موقعك ، وأنواع العملاء ، والأسعار ، والمواد ، والتسويق ، وأكثر من ذلك بكثير.
استنادًا إلى البيانات ، يمكنك إنشاء موفر للخدمة لإنشاء نماذج يمكنك نشرها لمنحك إحصاءات قيّمة. يمكنك بعد ذلك استخدام الأفكار لملء المخزون في عملك مع المنتجات المناسبة وفي الوقت المناسب على مدار السنة.
واحدة من أفضل الطرق للبدء في التعلم الآلي هي استخدامه للتسويق. هذا لأن هناك الكثير من البيانات التسويقية ، وإذا اخترت المعلومات بعناية ، فمن الممكن أن يكون لديك نموذج سيحقق نتائج سريعة لقطاعك الخاص.
التعلم الآلي للتسويق
يتم تخصيص أفضل الحلول التسويقية. وهذا يعني عدم قصف العملاء الحاليين والمحتملين بنفس الحملة مرارًا وتكرارًا. كما يعني أيضًا معرفة وقت عدم رضاهم حتى تتمكن من اتخاذ إجراء قبل أن يخبروك بأنهم يغادرون. سيؤدي تقديم التسويق ذي الصلة ومعالجة مخاوفهم إلى زيادة ولاء العملاء والمشاركة والإنفاق.
باستخدام التعلم الآلي ، يمكنك استخدام سلوك الشراء ، وزيارات موقع الويب ، واستخدام التطبيق ، وردود الحملة ، والتفضيلات ، والعديد من نقاط البيانات الأخرى للحصول على أفضل تنبؤات العمل التالية بدقة عالية. وقد استخدمت الشركات ذلك لتقسيم العملاء لاستخراج مجموعات من العملاء ، والتنبؤ بالعميل لتنفيذ إجراءات وقائية استباقية والتنبؤ بالقيمة العمرية للعملاء.
أهمية آلة التعلم اليوم والمضي قدما
يتم إنشاء البيانات بشكل أسرع من أي وقت آخر في التاريخ. وسترتفع وتيرة فقط مع وصول المزيد من الناس إلى تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في جميع أنحاء العالم. سيتطلب ذلك تقوية هذه البيانات وإدراكها جميعًا. مع التعلم الآلي ، أصبح من الممكن الآن الحصول على البصيرة التي تحتاجها الأعمال أو أي منظمة أخرى بسرعة.
التعلم الآلي هو أداة مثل أي أداة أخرى ، وإذا كنت تستخدمها بشكل صحيح ، فيمكن أن يؤدي ذلك إلى تحقيق أرباح. اجعلها جزءًا من استراتيجيتك العامة لجعل عملك الصغير أكثر كفاءة وإنتاجية.
صورة آلة التعلم عن طريق Shutterstock
2 تعليقات ▼
