Wcześniej dużo mówiło się o uczeniu maszynowym, pisaniu artykułów poglądowych, publikowaniu wiadomości oraz udostępnianiu badań i konferencji opinii publicznej. Giganci rynkowi, tacy jak Google, IBM, Amazon i Facebook, mają swoje platformy badawcze, a małe start-upy również ogłaszają wykorzystanie sztucznej inteligencji i Rozwój rozwiązań uczenia maszynowego usługi. Technologie uczenia maszynowego wykorzystaliśmy w marketingu, medycynie, analityce i zarządzaniu. Jednak mimo to niewielu, poza specjalistami, naprawdę rozumie, czym tak naprawdę jest, dlaczego i jak go stosować. Odkryjmy to razem.
Dlaczego Twoja firma potrzebuje uczenia maszynowego
Zaledwie 10 lat temu analitycy używali arkuszy kalkulacyjnych do gromadzenia, analizowania i zmiany cen. Wszystko to było niezwykle powolne i nieefektywne i doprowadziło do niesamowitej liczby błędów ludzkich.
Nawet dzisiaj giganci handlu detalicznego, tacy jak Walmart i Amazon, zlecają wszystkie obliczenia algorytmom samouczącym się. Dlaczego?
Ponieważ nie tylko pracują z ogromnymi ilościami danych, ale także pamiętają wszystkie udane i nieudane eksperymenty, które kosztowały firmę pieniądze. I tylko dzięki tej informacji algorytmy podejmują najlepsze decyzje cenowe.
Nie można uważać uczenia maszynowego za jedyne słuszne rozwiązanie. Jeśli porównać to do naszego życia, uczenie maszynowe to silnik, który potrzebuje zarówno paliwa (danych), jak i pojazdu (kompleksowe rozwiązania). Przed użyciem algorytmów ważne jest, aby najpierw zająć się jakością danych, wdrożyć rozwiązanie i wyznaczyć osobę do zarządzania nim.
Jak uzyskać dane do uczenia maszynowego
Problem gromadzenia danych jest dziś szczególnie dotkliwy, ponieważ koszt błędu w dużych obliczeniach również rośnie. Jeśli sprzedawca detaliczny sprzedaje 100 artykułów, 10% „brudnych” danych nie jest krytyczne dla kształtowania cen. Jeśli jednak mówimy o błędach w danych 20 000 produktów, a także o historii sprzedaży i promocji, czystość odgrywa rolę. Od tego będzie zależał efekt końcowy.
Jeśli jakość danych jest niska, nie ma sensu stosować uczenia maszynowego w biznesie: algorytm nie obliczy właściwej ceny i nie da dobrze przewidzieć marży czy sprzedaży.
Sposoby wdrażania uczenia maszynowego
Jeśli jakość danych jest dobra, ale sam algorytm znajduje się na komputerze analityka danych (osoby, która ma umiejętności niezbędne do pracy z dużymi zbiorami danych) lub analityka, firma staje przed trudnym zadaniem: wdrożyć algorytmy we wszystkich procesów biznesowych oraz zbudowanie działającej machiny dla biznesu i zaangażowanych w niego analityków. Oznacza to, że potrzebujesz kompleksowego rozwiązania, na przykład usług Fideware AI i rozwoju maszynowego, które zbiera ważne dane, przetwarza je, dostarcza prognozy z przeszacowań i wykorzystuje scenariusze w jednym narzędziu.
A wszystko to będzie wymagało dużej infrastruktury przy aktywnym udziale działu IT. Zobacz główne etapy wdrożenia rozwiązań firmy Fideware:
- Ustawienie problemu. Technologia wykorzystywana jest do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych: scoringu, rezygnacji, identyfikacji najlepszej oferty/produktów powiązanych, analizy treści, analityki mowy czy wideo. Aby skutecznie wdrożyć uczenie maszynowe, musisz jasno zrozumieć, jakie KPI chcesz poprawić. Razem z zadaniami zastanawiamy się, w jaki sposób zmierzymy wynik.
- Gromadzenie, przechowywanie i przetwarzanie danych. Po ustaleniu zadania tworzymy próbkę treningową. Ten etap jest najdłuższy ze względu na wiele testów, które wykażą wartości odstające (dane niepasujące do określonych cech). Po usunięciu tych wartości odstających będziemy musieli przeprowadzić test ponownie. A poza samym zbieraniem danych będziemy musieli zająć się ich oczyszczeniem i identyfikacją cech, które mogą mieć wpływ na końcowy wynik.
- Nauka algorytmu. To najszybszy i najciekawszy etap dla programistów. W zależności od doświadczenia personelu i złożoności algorytmu praca może zająć od kilku godzin do kilku tygodni.
- Stworzenie opakowania na wysokim poziomie. Rozwiązanie musi być opracowane w taki sposób, aby było zrozumiałe nie tylko dla analityka, ale także dla administratora/programisty pracującego nad jego wdrożeniem.
- Integracja. Ta faza również zajmie dużo czasu ze względu na wiele zatwierdzeń i niezbędnej komunikacji.
- Zbieranie opinii, wprowadzanie poprawek. Ze względu na zmiany, które stale zachodzą w biznesie, przy wdrażaniu ważne jest, aby uwzględnić ten punkt na etapie planowania. Zbieranie informacji zwrotnych pomoże z czasem przeszkolić model i wprowadzić poprawki. Na tym etapie praca będzie przebiegać szybciej, ponieważ wszystkie inne prace zostały już debugowane.
Niektórym udaje się wykonać tak ogrom pracy, ale praca ta ciągnie się latami. Inni porzucają to, co zaczęli w połowie, zanim procesy wyssają wszystkie zasoby z firmy.
Korzyści z wdrożenia Machine Learning
Pomimo ciągłych zmian w algorytmach, nadal przechowujemy dane, które zebrały w odległej przeszłości, dopóki nie będą potrzebne w biznesie.
Porównajmy. Analityk, który raz się pomylił i podwyższył cenę o 15% w stosunku do ceny konkurencyjnej, szybko zapomni o swoim błędzie i może się mylić ponownie. Algorytm natomiast zapamięta i zachowa tę informację, nawet jeśli osoba ta odejdzie z firmy lub przejdzie na inne stanowisko.
Ponadto dane maszynowe są zawsze w domenie publicznej. W każdej chwili możemy z nich skorzystać, aby zrozumieć, dlaczego algorytm zarekomendował daną cenę.
Uczenie maszynowe pomoże firmom rozwiązać następujące problemy:
- Zidentyfikuj czynniki i ich związek ilościowy, który będzie miał wpływ na przyszły popyt;
- Znajdź i zmierz wszelkie powiązania pomiędzy produktami (jak rabat na produkt X wpłynie na sprzedaż podobnych modeli);
- Wybierz optymalną cenę w każdej konkretnej sytuacji i czasie.
Jaki zespół należy utworzyć, aby wdrożyć Machine Learning?
Przed optymalizacją ważne jest ustalenie jasnych celów wdrożeniowych, zebranie danych przez cały okres istnienia firmy i utworzenie zespołu, który zajmie się procesem wdrożenia. Najprawdopodobniej będziesz potrzebować personelu IT/innowacji, personelu ds. zakupów, analityków, menedżera ds. przychodów i wszystkich tych, którzy pracują nad cenami (w zależności od branży).
I zawsze pamiętaj, wygrywa ten, kto szybciej zareaguje na zmiany w działalności konkurencji i zapotrzebowaniu klientów. Sukces globalnych graczy, takich jak Amazon i Walmart, udowodnił sukces wdrożenia uczenia maszynowego.
