ماشین لرنینگ

ماشین به جای انسان

ماشین لرنینگ یا ML نوعی هوش مصنوعی است که به برنامه های نرم افزاری اجازه می دهد پیش بینی های دقیق تری از نتایج انجام دهند. الگوریتم های ماشین لرنینگ از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر جدید خروجی استفاده می کنند. امروز به بیان انواع ماشین لرنینگ، کاربردهای آن در کسب و کار و البته معایب این تکنولوژی می پردازیم.

انواع ML

ماشین لرنینگ کلاسیک غالباً بر اساس میزان دقت نحوه یادگیری الگوریتم در پیش بینی ها طبقه بندی می شود. چهار رویکرد اساسی وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت شده و یادگیری تقویت کننده. نوع الگوریتمی که دانشمند داده (Data Scintist) برای استفاده انتخاب می کند به نوع داده ای بستگی دارد که می خواهند پیش بینی کنند.

machine learning

موارد استفاده از ML

در حالی که الگوریتم های ماشین لرنینگ برای چندین دهه وجود داشته، اما با رشد برجسته هوش مصنوعی در سال های اخیر به محبوبیت بیشتری دست یافته است. به ویژه مدل های Deep learning ، پیشرفته ترین کاربردهای هوش مصنوعی امروزی را تأمین می کنند. سیستم عامل های ماشین لرنینگ از جمله رقابتی ترین حوزه های فناوری سازمانی به حساب می آیند که اکثر فروشندگان اصلی از جمله آمازون، گوگل، مایکروسافت و IBM بر سر آن ها مسابقه می دهند. امروزه از ماشین لرنینگ در طیف وسیعی از برنامه ها استفاده می شود که در این بخش به بیان تعدادی از مهم ترین آن ها می پردازیم.

موتورهای پیشنهادی

شاید یکی از مشهورترین نمونه های یادگیری ماشین در عمل، موتور پیشنهادی یا Recommendation engine باشد که News Feed فیس بوک را تأمین می کند. فیس بوک از ماشین لرنینگ برای شخصی سازی نحوه دریافت خوراک از یکایک کاربرانش استفاده می کند. اگر یک کاربر به صورت مداوم خواندن پست های یک گروه خاص را متوقف کند، موتور توصیه شروع به نشان دادن فعالیت بیشتر آن گروه در اوایل صفحه (News Feed) می کند.

در پشت صحنه ، موتور در تلاش است الگوهای شناخته شده در رفتار آنلاین کاربر را تقویت کند. اگر  کاربر در هفته های بعد الگوهای خود را تغییر دهد و نتواند پست های آن گروه را بخواند ، News Feed مطابق با آن تنظیم می شود.

مدیریت ارتباط با مشتری

 نرم افزار CRM می تواند با استفاده از مدل های ماشین لرنینگ، ایمیل ها را تجزیه و تحلیل کند و اعضای تیم فروش را وادار کند تا ابتدا به مهمترین پیام ها پاسخ دهند. سیستم های پیشرفته تر حتی می توانند پاسخ های موثر بالقوه را نیز توصیه کنند.

ماشین به جای انسان

سیستم های اطلاعاتی منابع انسانی

سیستم مدیریت منابع انسانی می تواند از مدل های ML برای فیلتر کردن برنامه ها و شناسایی بهترین گزینه ها برای یک پوزیشن خالی استفاده کند.

اتومبیل های خودران

الگوریتم های ML حتی می توانند به عنوان یک ماشین نیمه مستقل، اجسام نیمه قابل مشاهده را تشخیص داده و درباره آن ها به راننده هشدار دهند.

مزایا و معایب

ماشین لرنینگ شاهد موارد استفاده قدرتمندی از پیش بینی رفتار مشتری به عنوان سیستم عامل برای اتومبیل های خودران بوده است. اما معایبی هم دارد که در ادامه قصد داریم به بررسی آن ها بپردازیم.

وقتی نوبت به مزایا می رسد ماشین لرنینگ می تواند به شرکت ها کمک کند مشتریان خود را در سطح عمیق تری درک کنند. با جمع آوری داده های مشتری و تطبیق آن با رفتارها در طول زمان، الگوریتم های ML می توانند به تیم ها کمک کنند که ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را متناسب با تقاضای مشتری تنظیم کنند.

برخی از شرکت های اینترنتی از ماشین لرنینگ به عنوان یک مصرف کننده آزمایشی در مدل های تجاری خود استفاده می کنند. به عنوان مثال Uber از الگوریتم هایی برای تطبیق رانندگان آزمایشی با رانندگان واقعی استفاده می کند. Google برای نمایش تبلیغات مناسب در جستجوها از ML استفاده می کند.

اما ماشین لرنینگ معایبی دارد که شاید اولین و مهمترین آن ها گران بودن آن است. پروژه های ML به طور معمول توسط دانشمندان داده اجرا می شود که دستمزدهای بالایی دارند. این پروژه ها همچنین نیاز به زیرساخت های نرم افزاری دارند که می تواند هزینه بالایی داشته باشد.

در ML مشکل تعصب نیز وجود دارد. الگوریتم هایی که روی مجموعه داده هایی آموزش داده شده اند که جمعیت خاصی را حذف می کنند، می توانند مدل های نادرستی از جهان ایجاد نمایند که در بهترین حالت ، شکست می خورند و در بدترین حالت ، تبعیض آمیز هستند. هنگامی که یک شرکت فرایندهای اصلی کسب و کار را بر اساس مدل های مغرضانه قرار می دهد ، می تواند به آسیب های نظارتی و شهرت برسد.

سیسم اطلاعاتی منابع انسانی

با تغییرات همگام شوید

با افزایش اهمیت یادگیری ماشین برای عملیات تجاری و هوش مصنوعی در تنظیمات سازمانی ، دنیای کسب و کار عمیقا در حال تغییر است و بسیاری از فعالیت هایی که در گذشته، فقط به دست انسان ها قابل انجام بود، حالا به کمک ماشین و نرم افزار عملی می شود.

با توجه به رقابتی تر شدن حوزه فناوری سازمانی استفاده از نرم افزار ها که در گذشته یک گزینه بود، حالا دارد به یک ضرورت تبدیل می شود. در همین راستا استفاده از سرویس هایی مانند سامانه پرسنلی و یا سامانه رزرو غذا می تواند به شما در مدیریت بهتر سازمان کمک کند.

کارسو؛ دستیار آنلاین کسب و کار شما.

دیدگاهتان را بنویسید

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