Για τις επιχειρήσεις, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση της λύσης που αλλάζει το παιχνίδι. Σε αυτό το σύντομο άρθρο, θα μιλήσουμε για τα πράγματα που πρέπει να κατανοήσουν οι ανώτεροι ηγέτες της πληροφορικής προκειμένου να ξεκινήσουν και να διατηρήσουν μια σταθερή στρατηγική μηχανικής μάθησης. Ας δούμε μερικές συμβουλές που μπορούν να σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε σε αυτόν τον τομέα.
1. Κατανοήστε το
Στον οργανισμό σας, γνωρίζετε πώς να αξιοποιήσετε την επιστήμη των δεδομένων, αλλά δεν ξέρετε πώς να την εφαρμόσετε. Αυτό που πρέπει να κάνετε είναι να πραγματοποιήσετε τη συγκέντρωση της επιστήμης των δεδομένων και άλλων λειτουργιών σας. Για την ακρίβεια, έχει νόημα να δημιουργήσετε έναν συνδυασμό μηχανικής μάθησης και επιστήμης δεδομένων σε δύο διαφορετικά τμήματα, όπως τα οικονομικά το μάρκετινγκ ανθρώπινων πόρων και οι πωλήσεις.
2. Ξεκινήστε
Δεν χρειάζεται να δημιουργήσετε ένα σχέδιο έξι σημείων προκειμένου να δημιουργήσετε μια επιχείρηση επιστήμης δεδομένων. Σύμφωνα με την Gartner, μπορεί να θέλετε να εκτελέσετε μικρά πειράματα σε ένα σύνολο επιχειρηματικών τομέων με μια συγκεκριμένη τεχνολογία, προκειμένου να αναπτύξετε ένα καλύτερο σύστημα μάθησης.
3. Τα δεδομένα σας είναι σαν χρήματα
Δεδομένου ότι τα δεδομένα είναι το καύσιμο για κάθε τομέα τεχνητής νοημοσύνης, να γνωρίζετε ότι τα δεδομένα σας είναι τα χρήματά σας και πρέπει να τα διαχειρίζεστε σωστά.
4. Μην ψάχνετε για μοβ σκίουρους
Βασικά, οι επιστήμονες δεδομένων απολαμβάνουν υψηλή ικανότητα τόσο στη στατιστική όσο και στα μαθηματικά. Εκτός από αυτό, είναι αρκετά επιδέξιοι ώστε να αποκτήσουν βαθύτερη εικόνα των δεδομένων. Δεν είναι μηχανικοί που δημιουργούν προϊόντα ή γράφουν αλγόριθμους. Συχνά, οι εταιρείες αναζητούν επαγγελματίες που μοιάζουν με μονόκερους, οι οποίοι είναι καλοί στη στατιστική και έμπειροι σε βιομηχανικούς τομείς όπως οι χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες για την υγειονομική περίθαλψη.
5. Κατασκευάστε ένα πρόγραμμα κατάρτισης
Είναι σημαντικό να έχουμε κατά νου ότι κάποιος που ασχολείται με την επιστήμη των δεδομένων δεν σημαίνει ότι είναι επιστήμονας δεδομένων. Δεδομένου ότι δεν μπορείτε να βρείτε πολλούς επιστήμονες δεδομένων εκεί έξω, είναι προτιμότερο να βρείτε έναν έμπειρο επαγγελματία και να τον εκπαιδεύσετε. Με άλλα λόγια, μπορεί να θέλετε να δημιουργήσετε ένα μάθημα για να εκπαιδεύσετε αυτούς τους επαγγελματίες στον τομέα. Μετά τις τελικές εξετάσεις, μπορείτε να είστε σίγουροι ότι μπορούν να χειριστούν τη δουλειά πολύ καλά.
6. Χρήση πλατφορμών ML
Εάν διαχειρίζεστε μια εταιρεία και θέλετε να βελτιώσετε τις διαδικασίες μηχανικής μάθησης, μπορείτε να ελέγξετε τις πλατφόρμες επιστήμης δεδομένων όπως το kaggle. Το καλό με αυτή την πλατφόρμα είναι ότι διαθέτει μια ομάδα επιστημόνων δεδομένων, προγραμματιστών λογισμικού, στατιστικολόγων και κουαντών. Αυτοί οι επαγγελματίες μπορούν να χειριστούν δύσκολα προβλήματα για να ανταγωνιστούν στον εταιρικό κόσμο.
7. Ελέγξτε τα “παράγωγα δεδομένα” σας
Αν θέλετε να μοιραστείτε τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης με τον συνεργάτη σας, να ξέρετε ότι μπορεί να δει τα δεδομένα σας. Ωστόσο, να έχετε κατά νου ότι αυτό δεν θα καθίσει καλά για διαφορετικούς τύπους εταιρειών πληροφορικής, όπως η Elsevier. Πρέπει να έχετε μια σταθερή στρατηγική και να την κατανοείτε.
Με λίγα λόγια, αν θέλετε να ξεκινήσετε με τη μηχανική μάθηση, σας προτείνουμε να ελέγξετε τις συμβουλές που δίνονται σε αυτό το άρθρο, Με αυτές τις συμβουλές στο μυαλό σας, θα είναι πολύ πιο εύκολο για εσάς να αξιοποιήσετε στο έπακρο το σύστημα μηχανικής μάθησης.
