Artykuły

Sposoby na sprawny machine learning

Uczenie maszynowe rozwija się wraz z rozwojem technologicznym. Dzięki temu możemy pozyskiwać coraz dokładniejsze dane w dziedzinie analityki. Tradycyjne techniki analityczne nie są aż tak dokładne. Wiele firm nadal jednak nie może/nie chce wdrożyć tej metody. Na czym dokładnie polega machine learning i skąd biorą się problemy z jego wprowadzeniem?

Uczenie maszynowe to, najprościej i dosłownie rzecz ujmując, samo-uczenie się maszyn. Procesują one dane, a następnie „uczą się” na podstawie opracowanych przez nie wzorców analitycznych. Firma IDC prognozuje, że do roku 2020 wydatki na inżynierię społeczną mogą  osiągnąć nawet 47 mld dolarów, już teraz bowiem trudno wyobrazić sobie rozwój strategii biznesowych bez uczenia maszynowego. Efektywność tej metody zależy jednakże od sposobu jej zastosowania. Michał Kudelski, Senior Business Solutions Manager w SAS Polska, wyjaśnia:

Uczenie maszynowe to nie magia, ani nie science fiction, tylko technologia wymagająca odpowiedniej infrastruktury, wykwalifikowanego zespołu oraz przemyślanego planu wdrożenia. Machine learning nie wpłynie na rozwój organizacji bez właściwego przygotowania.

Jednym z najczęściej popełnianych błędów jest wdrażanie machine learning bez odpowiednio wykwalifikowanej kadry pracowniczej. W związku z tym mamy obecenie do czynienia z coraz większym zapotrzebowaniem na pracowników ze zdolnościami analitycznymi. Wiele przedsiębiorstw „poluje” zatem na talenty na uczelniach, proponując zdolnym studentom płatne staże.

Profesjonalne uczenie maszynowe wymaga sprawnych dysków SSD do przechowywania danych, o czym często firmy zapominają. Sprzęt powinien być dostosowany do obliczeń oraz pomieścić wszystkie dane. Dlatego ważne jest wcześniejsze sprawdzenie możliwości przedsiębiorstwa pod kątem infrastruktury, bo być może będzie konieczne jej powiększenie.

Kolejnym błędem jest wdrażanie uczenia maszynowego, gdy tak naprawdę firma tego nie potrzebuje lub po prostu w złym momencie. Metoda ta idealnie sprawdza się np. w takich branżach jak finanse, czy marketing. Wyzwanie stanowi również sam algorytm, który jest skomplikowany i może przysporzyć problemów z interpretacją danych. Wówczas warto połączyć machine learning z metodą tradycyjna, czyli działać hybrydowo.

Pomimo tego, że uczenie maszynowe jest współczesnemu biznesowi bardzo potrzebna, należy dokładnie przemyśleć sposób wdrożenia tej metody. W przeciwnym razie nie będziemy w satnie w pełni korzystać z potencjały tego rozwiązania.

You Might Also Like

Dodaj komentarz

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>