企業にとって、機械学習と人工知能は、ゲームを変えるソリューションを減らすのに役立ちます。この短い記事では、堅実な機械学習戦略を開始して維持するために、上級ITリーダーが理解する必要があることについて説明します。この分野で始めるのに役立つヒントをいくつか紹介します。
1.それを理解する
あなたの組織では、データサイエンスの使い方は知っていますが、それを適用する方法はわかりません。あなたがしなければならないのはあなたのデータサイエンスと他の機能を集めることです。正確には、経済学、人的資源のマーケティング、販売など、2つの異なる部門で機械学習とデータサイエンスの組み合わせを作成することは理にかなっています。
2.始めましょう
データサイエンスビジネスを構築するために6つのポイントの計画を作成する必要はありません。 Gartnerによると、より優れた学習システムを開発するために、特定のテクノロジーを使用して一連のビジネス領域で小規模な実験を実行することをお勧めします。
3.あなたのデータはお金のようなものです
データは人工知能のあらゆる分野の燃料であるため、データはあなたのお金であり、適切に管理する必要があることを理解してください。
4.紫色のリスを探さないでください
基本的に、データサイエンティストは、統計と数学の両方で高いレベルの習熟度を享受しています。それとは別に、彼らはデータのより深い全体像をつかむのに十分なスキルを持っています。彼らは、製品を作成したり、アルゴリズムを作成したりするエンジニアではありません。企業は、統計が得意で、ヘルスケア金融サービスなどの業界で経験を積んだユニコーンのような専門家を探すことがよくあります。
5.トレーニングプログラムを作成します
データサイエンスを扱っている人が、自分がデータサイエンティストであることを意味するわけではないことを覚えておくことが重要です。そこには多くのデータサイエンティストを見つけることができないので、経験豊富な専門家を見つけて彼を訓練する方が良いでしょう。言い換えれば、フィールドでこれらの専門家を訓練するためのコースを作成したいかもしれません。最終試験の後、あなたは彼らが仕事を非常にうまく処理できることを確信することができます。
6.MLプラットフォームの使用
会社を経営していて、機械学習プロセスを改善したい場合は、kaggleなどのデータサイエンスプラットフォームをチェックしてください。このプラットフォームの良いところは、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者、統計家、クォンティストのチームがいることです。これらの専門家は、企業の世界で競争するのに困難な時期に対処することができます。
7.「派生データ」を確認します
機械学習アルゴリズムをパートナーと共有したい場合は、パートナーがあなたのデータを見ることができることを知っておいてください。ただし、これはエルゼビアなどのさまざまなタイプのIT企業には適していません。あなたはしっかりした戦略を持ち、それを理解する必要があります。
つまり、機械学習から始めたい場合は、この記事に記載されているヒントを確認することをお勧めします。これらのヒントを念頭に置いておくと、機械学習システムを最大限に活用するのがはるかに簡単になります。
