Kuidas teha algust masinõppega?

Avaldatud: 5.04.2018
Võime masinõppest mõelda kui tulevikuteemast, ent üha kasvavate andmemahtude tõttu on see meie igapäevaga juba väga tihedalt seotud. Masinõppe rakendamisel on potentsiaalne kasu igas (juhtimis)valdkonnas, kus liigub suur hulk andmeid. Täna, veel enam tulevikus, teeb kuluefektiivsemalt tööd ja teenib suuremat kasumit ettevõtja, kes oskab andmehulgad enda kasuks tööle panna. Masinõpe aitab leida suurtest andmehulkadest seaduspärasid ja mustreid, mida lihtne statistika tuvastada ei suuda. Masinõppe kasutuselevõttu võiks kaaluda iga ettevõte, kes soovib turul eristuda, sest konkurentsis püsimiseks peab üha enam tundma oma klienti, langetama ärieesmärkide täitmiseks täpseid juhtimisotsuseid ning tagama toodete ja teenuste kvaliteedi. Masinõppe rakendatavuse analüüs on parim ja soodsaim viis astumaks esimene samm, et masinõppe abil oma ettevõtte kvaliteeti ja konkurentsivõimet tõsta. Analüüsi läbiviimise eelduseks on ettevõtte huvi leida andmete abil uusi optimeerimisvõimalusi oma toote, teenuse või tegevuste osas. Sisuliselt teeme kolme tegevussammuga kindlaks, kas ja millisel määral on võimalik masinõppe lahendusi rakendada ettevõtte poolt seatud eesmärkide elluviimiseks:
  1. Viime läbi andmeauditi, et selgitada välja äriprotsessis tekkivate andmete kvaliteet ja puudujäägid. Saame teada, kas kogutav andmestik on piisav masinõppe rakendamiseks.
  2. Teostame masinõppetesti. Testime erinevaid mudeleid ja hindame nende tulemuslikkust.
  3. Viime läbi masinõppe rakendatavuse analüüsi ja koostame tegevusplaani koos eelarvega.
Pärast eri masinõppemudelite testimist ja nende tulemuste analüüsi saame teile öelda, millise täpsusega teie andmed meile informatsiooni annavad. Kui asjad toimivad ja suudame teie eesmärkide täitmiseks prognoose ja tulemusi esitada, koostame teile tegevuskava koos hinnastamisega. Ei ole erand, kui andmeauditi tulemusel selgub, et andmetes ei ole piisavalt informatsiooni masinõppelahenduse väljatöötamiseks. Seda vastust ei tasu karta. Kuna andmemahud kasvavad hüppeliselt edasi, aitab see teadmine seada uusi eesmärke ja teha ümberkorraldusi andmete kogumises, mis on aluseks masinõppe kasutuselevõtuks tulevikus. Masinõppe rakendatavuse analüüs ei ole tavapärane IT-toode, mille puhul teame ette, millise tulemuseni me välja jõuame. Enne analüüsi läbiviimist ei tea keegi, kui palju sisaldavad teie andmed kasulikku informatsiooni, mille saaks ettevõtte kasuks tööle rakendada. Kindel on, et masinõpe muudab järgneva kümnendi jooksul järk-järgult kõiki tegevusalasid. Ettevõtted, kes võtavad masinõppe kasutusele täna, saavutavad konkurentsieelise. Ettevõtted, kes võtavad masinõppe kasutusele 10 aasta pärast, peavad seda tegema selleks, et konkurentsis püsida.  

Kui soovid teha masinõppega algust, telli meilt tasuta demo, täites allolev vorm.

Jaga seda postitust

LOE JÄRGMISENA

Avaldatud: 24.07.2018

STACCi arendajad Spotify korraldatud RecSys Challenge 2018 võistlusel

STACCi arendajad Carlos Bentes, Maksym Semikin and Meri Liis Treimann osalesid 30. juunil 2018 lõppenud RecSys Challenge 2018 võistlusel, mille korraldajateks olid…
Avaldatud: 9.02.2018

STACCi seminar: Soovitussüsteemi kasutamine e-kaubanduses

Soovitussüsteem on muutunud üksikute e-kaubanduslike saitide poolt rakendatud “uudisasjast” tõsiseks äriinstrumendiks, mis kujundab ümber e-kaubanduse maailma. Aina kasvav arv e-kauplusi…
Avaldatud: 29.01.2018

Soovitussüsteem kui eduka veebipoe keskne komponent

Veebipoodide ja neis pakutavate toodete arv on kiirelt kasvamas, kuid inimeste tähelepanuvõime pole paranenud. Seega on iga veebipoe kriitiliseks väljakutseks…