آینده پژوهی

نویسنده: عظیم ربیع زاده

دی ۲۴, ۱۳۹۹
عظیم مدیا 8 مقالات 8 آینده پژوهی 8 ماشین لرنینگ در کسب و کار – پنج قدم برای شروع استفاده از این تکنولوژی

ماشین لرنینگ در کسب و کار – پنج قدم برای شروع استفاده از این تکنولوژی

ماشین لرنینگ در کسب و کار

مقدمه‌ای بر ماشین لرنینگ در کسب و کار

ماشین لرنینگ یکی از تکنولوژی‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی به شمار می‌رود. امروزه بعضی از مهم‌ترین وظایف در کسب و کارها با استفاده از این تکنولوژی پیشرو انجام می‌شود و استفاده از ماشین لرنینگ در کسب و کار آینده روشنی نیز در پیش دارد. قابلیت‌های این تکنولوژی از چند جهت می‌توانند به بهبود عملکرد هر کسب و کاری کمک می‌کند. یکی از موانع جدی در راه تطبیق یافتن کسب و کارها با فناوری یادگیری ماشین، ناآگاهی از زمینه‌های کاربرد و نحوه شروع استفاده از آن است. بیشتر تصمیم‌گیرندگان کسب و کارها اطلاعاتی راجع به ماهیت و مشخصات این تکنولوژی ندارند و نمی‌دانند استفاده از آن چه مزیت‌هایی برای کسب و کارشان دارد.

در این مطلب نکات یا قدم‌هایی را معرفی می‌کنیم که به کسب و کارها برای شروع استفاده از ماشین لرنینگ کمک می‌کند. بیشتر این نکات برگرفته از سخنرانی دنی لانگ (Danny Lange)، مدیر بخش یادگیری ماشین در شرکت اوبر (Uber) است که در آن نکاتی برای شروع استفاده از یادگیری ماشین را به کسب و کارها معرفی می‌کند.

زمینه‌های استفاده از ماشین لرنینگ در کسب و کار

ماشین لرنینگ در کسب و کار - عظیم مدیا

ماشین لرنینگ در زیرگروه هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. در این رشته کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های خاصی شروع به یادگیری از داده‌ها می‌کنند، و به این ترتیب امکان پیدا می‌کنند که الگوها یا پترن‌های آنها را شناسایی کنند. این همان قابلیتی است که کسب و کارها به اشکال گوناگون می‌توانند از آن استفاده کنند. برای روشن‌تر شدن بحث ابتدا زمینه‌های کاربرد ماشین لرنینگ در کسب و کارها را معرفی می‌کنیم.

برخی از مهم‌ترین زمینه‌های کاربرد تکنولوژی یادگیری ماشین شامل موارد زیر می‌شود:

چت‌بات‌ها یا روبات‌های گفتگو

یکی از اولین کاربردهای این تکنولوژی ایجاد چت‌بات‌ها است که کارشان مکالمه با انسان‌ها است. امروزه این تکنولوژی پیشرفت قابل توجهی کرده است. دستیارهای صوتی هوشمند مثل دستیار گوگل، سیری اپل، و الکسای آمازون همگی با استفاده تکنولوژی یادگیری ماشین عمل می‌کنند. این تکنولوژی آمیزه‌ای از شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی مثل پردازش زبان‌های طبیعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را به هم پیوند می‌دهد.

پشتیبانی از تصمیم‌گیری

یکی از قابلیت‌های اصلی یادگیری ماشین، کمک به تصمیم‌گیری در زمان مناسب است. به سبب دقت بالای این تکنولوژی، در زمینه‌هایی که نیاز به تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها و اطلاعات وجود داشته باشد، امکان استفاده از آن برای اتخاذ بهترین تصمیم وجود دارد.

موتورهای جستجوی توصیه‌گر

بیشتر افراد با این کاربرد یادگیری ماشین آشنا هستند. هنگامی که کالایی را در یک فروشگاه اینترنتی بزرگ جستجو می‌کنید، این سیستم با استفاده از برخی ویژگی‌ها کالاهای مورد علاقه شما را پیشبینی کرده و به شما پیشنهاد می‌دهد.

مدلسازی اطلاعات مشتریان

با استفاده از این قابلیت، از داده‌ها و اطلاعات تاریخی برای شناسایی دلیل خرید مشتریان از یک کسب و کار یا دلایل روگردانی آن‌ها از محصولات/خدمات استفاده شده، و مشتریانی که احتمال دارد به این دسته‌ها اضافه شوند شناسایی می‌شوند.

تاکتیک‌های قیمت‌گذاری پویا

با استفاده از این قابلیت، عوامل مختلفی که در فروش یک کالا تاثیر داشته‌اند، از آب و هوا گرفته تا موارد کاربرد هر محصول بررسی شده و در صورتی که شرایط مشابهی پیش بیاید یا این عوامل تکرار شوند، فروش به حداکثر می‌رسد و یادگیری ماشین به کسب و کارها کمک می‌کند که این شرایط را تشخیص دهند.

تحقیقات بازار و تقسیم‌بندی مشتریان

استفاده از این قابلیت ماشین لرنینگ در کسب و کارها کمک می‌کند ویژگی‌های شخصیتی مختلف مشتریان را شناسایی کرده و به درستی آنها را هدف قرار دهند.

طبقه‌بندی و شناسایی تصویر مختلف

این قابلیت ماشین لرنینگ موارد کاربرد گسترده‌ای دارد. از شناسایی محتوای یک ویدئو گرفته تا انواع استفاده‌های امنیتی و تجاری با استفاده از این ظرفیت صورت می‌گیرد.

استخراج اطلاعات از داده‌های بزرگ

یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های یادگیری ماشین امکان استخراج اطلاعات و شناسایی ساختارهای اطلاعاتی مشابه است. با استفاده از این تکنولوژی در زمینه‌های گوناگون امکان استخراج اطلاعات کلیدی که منجر به افزایش بهره‌وری می‌شود وجود دارد.

پنج قدم برای شروع استفاده از ماشین لرنینگ در کسب و کار

با شناختن موارد کاربرد یادگیری ماشین در کسب و کار، پرسشی که باقی می‌ماند این است که از کجا می‌توان شروع به استفاده از این فناوری در یک کسب و کار کرد؟ در ادامه این مطلب، توصیه‌هایی که متخصصان این رشته برای شروع استفاده از آن دارند، ارائه شده است.

قدم اول: از چیزهای ساده شروع کنید

بسیاری از کسب و کارها، حتی کسب و کارهای بزرگ، به جای پیش‌بینی موارد ساده‌ای مثل دلایل خرید مشتریان کنونی، به دنبال استفاده از یادگیری ماشین برای جذب مشتریان جدید هستند. این در حالی است که یکی از بهترین نقاط شروع استفاده از ماشین لرنینگ در کسب و کار پیش‌بینی مسائل ساده روزمره هر کسب و کار است. برای همین بهتر است با پیشبینی مسائل روزمره و ساده شروع کنید تا هم به سرعت از مزایای این تکنولوژی استفاده کنید و هم از ابتدا درگیر مسائل بیش از حد پیچیده نشوید.

قدم دوم: از یادگیری ماشین نظارت‌شده استفاده کنید

استفاده از یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Machine Learning) امکان پیشبینی با استفاده داده‌های تاریخی را ایجاد می‌کند. با استفاده از این نوع از یادگیری ماشین، می‌توانید موارد زیر را در کسب و کار خود پیشبینی کنید:

  • پیشبینی تقاضا (اگر کالا می‌فروشید، چقدر محصول برای هفته بعد باید خریداری کنید)
  • پیشبینی نرخ ریزش مشتریان (کدام مشتریان ماه بعد خرید نخواهند داشت)
  • شناسایی تقلب (کدام خریدها یا تراکنش‌ها دارای مشکل هستند)
  • پیشبینی کنسل شدن سفارش (به خصوص در هتل‌ها و رستوران‌ها)

برتری اصلی روش نظارت‌شده بر انواع روش‌های دیگر در ساده‌تر بودن درک آن، و پاسخگویی به سوالات مشخص است. هیچ شکی در این موضوع وجود ندارد که بهترین روش برای شروع استفاده از ماشین لرنینگ در یک کسب و کار، روش نظارت‌شده یا نظارتی است.

قدم سوم: با کلان داده شروع نکنید

استفاده از کلان داده خیلی گران تمام می‌شود، و بسیاری از شرکت‌ها نیز زیرساخت‌های لازم برای این کار را در اختیار ندارند. به دلیل حجم بالای داده‌ها، کار بر روی کلان داده ساعت‌ها زمان می‌برد. برای استفاده از یادگیری ماشین، نیازی نیست کار را از کلان داده‌ها آغاز کنید. مطابق تجربه متخصصان بیشتر شرکت‌ها اطلاعات و داده‌های کافی برای شروع استفاده از ماشین لرنینگ و ایجاد الگوریتم‌های پیش‌بینی موثر را در اختیار دارند. داشتن داده‌های خوب و مفید، اهمیت بیشتری از داشتن داده‌های زیاد دارد.

قدم چهارم: از ماشین لرنینگ در کلود استفاده کنید

از نقطه‌ نظر فنی، بسیاری از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از طریق زبان‌های برنامه پایتون یا زبان آر (R) اجرا می‌شوند. این مسأله سبب می‌شود که استفاده از یادگیری ماشین به این صورت، به چند دلیل با چالش همراه شود. دلیل اول اینکه برای انجام این کار، نیاز به یک برنامه‌نویس با تخصص بسیار بالا دارید. چنین برنامه‌نویس‌هایی معمولا چندان به شرایط کسب و کار شما اشراف ندارند تا بتوانند نیازهای مشتریان را درک کنند و با یادگیری ماشین هماهنگ کنند. دلیل دوم اینکه الگوریتم‌هایی که از این طریق نوشته می‌شوند به قدری پیچیده هستند که امکان استفاده مجدد از آنها خیلی سخت است. هر برنامه‌نویسی می‌داند که کار کردن روی کدی که برنامه‌نویس دیگری نوشته باشد، به شدت سخت است.

در نقطه مقابل، استفاده از کلود هزینه‌ها را به شکل قابل‌ توجهی کاهش می‌دهد. پلتفرم‌هایی که از کلود با سیستم‌های مبتنی بر ای‌پی‌آی (API-based) استفاده می‌کنند استفاده مجدد از الگوریتم‌ها را با قرار دادن آنها در یک محل مشخص و ارائه دسترسی به کارکرد، و نه کد آنها، تسهیل می‌کنند. به این ترتیب این تکنولوژی مانند یک موتور جستجو عمل می‌کند که در دسترس همه قرار دارد.

قدم پنجم: همین حالا شروع کنید

ممکن است همین حالا رقبای شما مشغول استفاده از مزیت‌های این تکنولوژی شده باشند. زمان شروع استفاده از یادگیری ماشین همین حالا است. مزیت‌های این تکنولوژی در کسب و کارهای مختلف مثل گردشگری، فروش، بانکداری و بیمه غیرقابل وصف هستند. از سوی دیگر با توجه به رواج سیستم‌های مبتنی بر کلود، هزینه‌های استفاده از این تکنولوژی نیز کاهش قابل توجهی داشته است. به این ترتیب می‌توانید همین حالا با استفاده از داده‌های فعلی کسب و کار خود، یک سیستم یادگیری ماشین ساخته و از مزایای مختلف آن بهره ببرید.

سخن پایانی

در این مطلب سعی کردیم ضمن معرفی موارد کاربرد ماشین لرنینگ در کسب و کار برخی از قدم‌های اصلی برای شروع استفاده از آن را معرفی کنیم. امروزه این تکنولوژی به واسطه ایجاد پلتفرم‌های مبتنی بر کلود بیشتر از قبل در دسترس کسب و کارهای مختلف قرار گرفته است. بعضی از قابلیت‌های اصلی این تکنولوژی که به خصوص به کمک کسب و کارها می‌آید در این پلتفرم‌ها قرار گرفته و با حداقل دانش فنی امکان استفاده از آنها وجود دارد.

استفاده از این تکنولوژی به خصوص برای استخراج اطلاعات و تصمیم‌گیری و پیش‌بینی بر اساس داده‌های موجود کارایی زیادی دارد. نکته کلیدی در به کارگیری این تکنولوژی، شناسایی زمینه‌هایی است که می‌توان بیشترین استفاده را از آن داشت. برای مثال یک فروشگاه اینترنتی، یا یک استارت‌آپ فعال در حوزه مالی، بدون استفاده از این قابلیت‌ها در حوزه کاری خود، حرف چندانی برای گفتن نمی‌تواند داشته باشد.

سوالات پرتکرار:

یادگیری ماشین چه زمانی کاربرد دارد؟

وقتی با معادلات و مسائلی مواجه می‌شویم که درک آن‌ها برای ذهن انسان بسیار دشوار و پیچیده است، مانند تشخیص یک کلاهبرداری در معاملات، به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم.

نکات مهم این مطلب:

کاربردهای ماشین لرنینگ: 

  • ایجاد چت‌بات‌ها مانند دستیارهای صوتی هوشمند
  • کمک به تصمیم‌گیری در زمان‌های مناسب
  • تشخیص ویژگی‌های کالاها و مشتریان
  • شناسایی محتوای متنی،تصویری و ویدیویی
  • استخراج اطلاعات کلیدی از داده‌های بزرگ

پست‌های مرتبط

دیدگاه

۰ نظر

ارسال نظر

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *