A gépi tanulásról világszerte beszélnek. Tekintettel arra, hogy a dolgok milyen gyorsan változnak, rövid időn belül a gépi tanulást a jelenleginél nagyobb léptékben fogjuk alkalmazni. Bejegyzésünkben olyan szempontokról fogunk beszélni, amelyekről kiderült, hogy előnyösek a gépi tanulás során, miközben érintjük a gépi tanulás nagyobb léptékű alkalmazásának összes kihívását és azok leküzdésének módszerét.

A gépi tanulás előnyei a pénzügyi piacokon

Tanulmányokat végeztek annak igazolására, hogy milyen előnyökkel jár a gépi tanulás használata a matematikai módszertanok újraértékelésére. Ezek főként a pénzügyi piacokhoz kapcsolódnak, melyek segítségével előre jelezték, mi fog történni ezeken a piacokon. A kutatók azt tapasztalták, hogy a rendelkezésre álló szabványos technológia miatt nehéz jóslatokat tenni.

Túl sok adat áll rendelkezésre ahhoz, hogy olyan hatékonyan, gyorsan lehessen használni ezeket az eszközöket, mint amire szükség van. Itt jön a képbe a gépi tanulás. Segít az adatok egy másik fókuszpont segítségével történő értékelésében. A gépi tanulással könnyebb megérteni és kiválasztani a változó piacok mintáit, és ezek hatását más piacokra is. Ez nemcsak megkönnyíti a piaci előrejelzéseket, hanem pontosabb előrejelzést is eredményez a kutatók számára.

A gépi tanulás nagyobb léptékű alkalmazásának kihívásai

Noha a gépi tanulás számos előnnyel jár, több kihívással is szembe kell nézni az alkalmazása során. Tehát nézzük meg, melyek ezek, és hogyan lehet megbirkózni ezekkel!

Időigényes és összetett

A leglényegesebb dolog, amit meg kell érteni, hogy a gépi tanulási modellek fejlesztése időt vesz igénybe. De ez még nem minden. Az egész folyamat rendkívül összetett. A gépi tanulás eredményeként a fejlesztők telepíthető, specifikált modelleket és alkalmazásokat hoznak létre adott probléma kezelésére. Előfordulhat azonban, hogy a munkavállalók nincsenek hozzászokva egy ilyen rendszer által megkövetelt pontos adatrögzítéshez. Ennek leküzdéséhez olyan rendszer kialakítása szükséges, ahol kiemelten fontos az adatok központosított kezelése.

A minőségi adatok szükségessége

A gépi tanulás elsősorban az adatokon múlik. Ezért nagyon fontos megbizonyosodni arról, hogy minden bemeneti adat pontos. Ha adatvezérelt döntésekkel történő működéshez elengedhetetlen, hogy pontos, naprakész bemeneti adatokkal rendelkezzünk és ezeket felhasználva működjön a gépi tanulást alkalmazó megoldásunk.

Az üzleti célok összehangolása

Ha olyan vállalkozásokról van szó, amelyek a gépi tanulás révén a vállalati teljesítmény skálázását remélik, akkor gondoskodniuk kell arról is, hogy üzleti kultúrájuk is azonos módon legyen összehangolva. A vállalkozásoknak alkalmazkodniuk kell a gépi tanulás gondolatához azáltal, hogy hozzá kell adniuk a megfelelő eszközöket és rendszereket, hogy megfeleljenek a működési elv előfeltételeinek. Ez a működés megköveteli az üzleti célkitűzések újragondolását, és a gépi tanulás normalizálását az üzleti kultúrában.

Tudatosság és oktatás
Sok ember él azzal a tévhittel, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egymással felcserélhetőek; nem ugyanazok. Ez azt jelenti, hogy az emberek nincsenek annyira tisztában a gépi tanulással, mint kellene. A felhasználóbarát mechanizmusok létrehozásával az emberek jobban megértik ezeket az eszközöket és elfogadják a mindennapi munkájukban. A megfelelelő bevezetés után a gépi tanulást gyorsan elfogadják az emberek és a munkájuk hatékonyabbá tétele révén érdekeltté válnak benne.

A BigITCon megoldása

A BigITCon Kft. teljes körű megoldásokat kínál az adatokkal kapcsolatos vállalati kihívások leküzdésére. Megszólaltatjuk, újragondoljuk és hasznosítjuk a vállalati adatvagyont, beleértve a valós idejű elemzést felhőmegoldások használatával. A korszerű adatvizualizáció alapján jövőbiztos, megbízható és hasznosítható eredményeket tudunk szolgáltatni. Okos megoldásokat szállítunk, például gépi tanulással támogatott prediktív riportot biztosítunk több gyógyszeripari ügyfelünk számára, mely megoldás magas biztossággal megmondja, hogy melyik gyógyszer, milyen eséllyel értékesíthető adott orvos számára.