Ce que l'apprentissage automatique peut signifier pour votre entreprise


Ce que l'apprentissage automatique peut signifier pour votre entreprise

L'apprentissage automatique est devenu mot à la mode important dans les milieux de la technologie des affaires, mais pour le propriétaire d'entreprise moyenne cette phrase rend probablement vos yeux glaçants, et pour certains, il peut induire une angoisse. Mais il ne doit pas être si effrayant ou inaccessible. En fait, apprendre un peu peut aider votre entreprise à fonctionner plus intelligemment, plus rapidement et plus efficacement. À la base, l'apprentissage automatique signifie simplement un ordinateur qui peut apprendre indépendamment de la programmation explicite.

Du marketing au service à la clientèle, les entreprises trouvent des façons d'utiliser l'apprentissage automatique pour rationaliser les opérations. C'est également devenu une présence forte dans nos vies quotidiennes - le logiciel de reconnaissance faciale, les moteurs de recherche et même Netflix utilisent tous l'apprentissage automatique pour adapter l'expérience d'un client. Bien sûr, les Luddites n'inventeront pas de nouvelles façons d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer leurs affaires.

Essentiellement, l'apprentissage automatique se produit lorsqu'un programme d'intelligence artificielle (IA) peut analyser des données et en tirer de nouvelles conclusions qui n'étaient pas pertinentes. précédemment programmé. Que ces conclusions prennent la forme d'une tâche, d'une réponse à une question ou d'une action, elles constituent une forme d'apprentissage.

Ce type de technologie a changé la façon dont certaines entreprises fonctionnent. En automatisant certains processus, les entreprises sont devenues plus efficaces et ont même réduit leurs coûts. Pour les entreprises, l'apprentissage automatique peut influer sur l'efficacité de deux manières: en automatisant les processus et en analysant de vastes quantités de données que les gens ne pourraient pas comprendre.

Matt Michelson est le scientifique en chef d'InferLink Corp. et une société de développement qui s'occupe des travaux contractuels gouvernementaux axés sur le développement de l'IA et de l'apprentissage automatique. Pour son équipe, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour automatiser des tâches banales, telles que la saisie de données.

"Vous pourriez avoir un algorithme qui réplique ce que quelqu'un fait déjà, mais à l'échelle d'un ordinateur" un courriel. «Quelqu'un pourrait prendre des reçus papier, les numériser, puis entrer les valeurs dans une feuille de calcul, mais un algorithme pourrait apprendre à extraire les valeurs des reçus scannés et à les saisir eux-mêmes, à une échelle qu'aucun humain ne pourrait atteindre. »

En plus d'automatiser certains processus, Michelson a déclaré que l'apprentissage automatique peut reproduire une tâche humaine et parvenir à une nouvelle conclusion, au lieu de simplement rendre cette tâche plus efficace. "Dans Evid Science, nos algorithmes lisent et comprennent la littérature médicale, et ils peuvent donc trouver des moyens de comparer les thérapies médicales que les humains n'ont pas faites auparavant, dans ce cas, le bénéfice n'est pas vraiment sur l'efficacité, c'est qu'il serait impossible pour un humain de lire autant de contenu et de donner un sens à tout cela », a-t-il dit.

Grâce à ces deux optiques, l'apprentissage automatique peut changer le fonctionnement de votre entreprise. La méthode pour atteindre cet objectif, cependant, est plus compliquée.

L'apprentissage automatique implique deux distinctions principales: l'apprentissage supervisé et non supervisé. Selon AI Horizon, la différence entre ces deux types d'apprentissage repose sur l'information que la machine a sur les données. Dans l'apprentissage supervisé, un programmeur peut étiqueter les données correctes et erronées en fonction d'un résultat souhaité.

Michelson décrit également l'apprentissage supervisé comme donnant à votre algorithme de plus en plus d'exemples de ce que vous voulez qu'il fasse. Pour l'application, un programmeur ne nomme aucune donnée et la machine doit recueillir autant d'informations que possible, l'analyser et sélectionner les données. Meilleure option. Michelson a attiré l'attention sur ce type d'apprentissage en analysant de vastes quantités de données.

"L'apprentissage peut venir parce que votre algorithme a accès à de plus en plus de données, mais pas d'exemples, avec le temps: par exemple, les utilisateurs évaluent des produits ou ont simplement accès à des volumes et des volumes de texte".

Il existe d'autres formes d'apprentissage et différentes classifications, comme l'apprentissage semi-supervisé, les arbres de décision ou l'apprentissage renforcé, mais les deux types définis fournissent un peu de contexte sur deux types principaux d'apprentissage automatique. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Ces deux termes sont utilisés presque indifféremment par les propriétaires d'entreprise, mais il existe une légère différence entre la technologie de l'IA et la technologie d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique fait spécifiquement référence à la capacité d'une machine à apprendre par elle-même tandis que l'IA est plus un terme générique qui désigne l'autonomie d'un programme lors de l'exécution d'une tâche.

Marketing

"Je travaille dans la publicité numérique" et avec tant de monde L'intelligence artificielle aide à tout, de la fraude, de la qualité des annonces, à la réussite des clients, etc. "

"Nous entrons dans une ère où les robots sont prolifiques et encore plus sophistiqués. identifier correctement les personnes réelles par rapport aux bots conçus pour se comporter comme de vraies personnes ", a déclaré Teger. "Cela ... affecte tout le monde dans la chaîne, car il augmente artificiellement les coûts de marketing pour les annonceurs et les marques, ce qui gonfle le coût des produits pour les consommateurs."

Service clientèle

et la technologie AI. Des services, y compris des chatbots et une assistance automatisée, ont été développés et fournis aux entreprises pour simplifier les problèmes de service client.

Artificial Solutions est la société mère de Teneo, un programme qui offre aux entreprises une option de service client AI. Andy Peart, directeur du marketing chez Artificial Solutions, a déclaré que l'apprentissage automatique a eu un impact majeur sur la capacité d'une entreprise à faciliter les problèmes de service client.

Ces chatbots ont permis aux entreprises de réduire les coûts tout en gérant efficacement les requêtes routinières des clients.

Sécurité

Une autre façon dont les entreprises utilisent en détectant la fraude. Riskified est une société de prévention de la fraude au commerce électronique qui évalue les transactions et détermine si elles sont frauduleuses. Stephen Fidgeon, directeur des communications pour la société, a déclaré que Riskified utilise des algorithmes pour analyser les données.

"En alimentant nos algorithmes d'énormes quantités de données, nous sommes en mesure de déterminer la fraude instantanément", écrit Fidgeon dans un courriel. «Les fraudeurs sont avancés et en constante évolution, ils partagent des tactiques et des succès, de sorte que les solutions héritées qui se concentrent sur un ensemble de règles sont facilement surmontées.La nature de l'apprentissage automatique nous permet d'évoluer avec eux et de rester en avance sur leurs nouvelles tactiques. "

Conclusion

Il existe de nombreuses autres façons d'apprendre la machine, en plus de ce que nous avons touché ici. L'apprentissage automatique et l'IA ont créé une forte présence dans le monde des affaires. Au fur et à mesure que l'industrie continue de s'étendre, il pourrait être utile d'examiner comment l'apprentissage automatique ou l'IA pourrait avoir un impact sur votre propre entreprise.


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