Pour les entreprises, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent aider à réduire la solution révolutionnaire. Dans ce court article, nous parlerons des choses que les responsables informatiques seniors doivent comprendre afin de démarrer et de maintenir une solide stratégie d'apprentissage automatique. Voici quelques conseils qui peuvent vous aider à démarrer dans ce domaine.
1. Comprenez-le
Dans votre organisation, vous savez utiliser la science des données, mais vous ne savez pas comment l'appliquer. Tout ce que vous avez à faire est de rassembler votre science des données et d'autres fonctions. Pour être précis, il est logique de créer une combinaison d'apprentissage automatique et de science des données dans deux départements différents, tels que l'économie, le marketing des ressources humaines et les ventes.
2. Commencez
Vous n'avez pas besoin de créer un plan en six points pour créer une entreprise de science des données. Selon Gartner, vous souhaiterez peut-être effectuer de petites expériences dans un ensemble de domaines d'activité avec une technologie spécifique afin de développer un meilleur système d'apprentissage.
3. Vos données sont comme de l'argent
Puisque les données sont le carburant de tous les domaines de l'intelligence artificielle, sachez que vos données sont votre argent et que vous devez les gérer correctement.
4. Ne cherchez pas les écureuils violets
Fondamentalement, les scientifiques des données jouissent d'un haut niveau de compétence en statistiques et en mathématiques. En dehors de cela, ils sont suffisamment qualifiés pour obtenir une image plus approfondie des données. Ce ne sont pas des ingénieurs qui créent des produits ou écrivent des algorithmes. Les entreprises recherchent souvent des professionnels ressemblant à des licornes, bons en statistiques et expérimentés dans des secteurs tels que les services financiers de santé.
5. Construire un programme de formation
Il est important de garder à l'esprit que quelqu'un qui traite de la science des données ne signifie pas qu'il est un scientifique des données. Comme vous ne pouvez pas trouver beaucoup de data scientists, il est préférable de trouver un professionnel expérimenté et de le former. En d'autres termes, vous voudrez peut-être créer un cours pour former ces professionnels dans le domaine. Après les examens finaux, vous pouvez être sûr qu'ils peuvent très bien gérer le travail.
6. Utilisation des plateformes ML
Si vous dirigez une entreprise et souhaitez améliorer les processus d'apprentissage automatique, vous pouvez consulter les plateformes de science des données comme kaggle. La bonne chose à propos de cette plate-forme est qu'elle dispose d'une équipe de scientifiques des données, de développeurs de logiciels, de statisticiens et de quantistes. Ces professionnels peuvent gérer des moments difficiles pour être compétitifs dans le monde de l'entreprise.
7. Vérifiez vos "données dérivées"
Si vous souhaitez partager des algorithmes d'apprentissage automatique avec votre partenaire, sachez qu'il peut voir vos données. Cependant, gardez à l'esprit que cela ne conviendra pas à différents types d'entreprises informatiques telles qu'Elsevier. Vous devez avoir une stratégie solide et la comprendre.
Bref, si vous souhaitez débuter avec le machine learning, nous vous suggérons de consulter les conseils donnés dans cet article. Avec ces conseils en tête, il vous sera beaucoup plus facile de tirer le meilleur parti du système de machine learning.
