Voor bedrijven kunnen machine learning en kunstmatige intelligentie helpen deze baanbrekende oplossing te ondermijnen. In dit korte artikel zullen we het hebben over de dingen die senior IT-leiders moeten begrijpen om een solide machine learning-strategie te starten en te behouden. Laten we eens kijken naar enkele tips die u kunnen helpen op dit gebied aan de slag te gaan.
1. Begrijp het
In uw organisatie weet u hoe u data science kunt inzetten, maar niet hoe u dit moet toepassen. Wat u moet doen, is uw datawetenschap en andere functies samenbrengen. In feite is het zinvol om een combinatie van machine learning en data science te creëren op twee verschillende afdelingen, zoals financiën, HR, marketing en verkoop.
2. Ga aan de slag
U hoeft geen zespuntenplan te maken om een data science-bedrijf op te bouwen. Volgens Gartner wil je misschien kleine experimenten uitvoeren in een reeks bedrijfsdomeinen met een bepaalde technologie om een beter leersysteem te ontwikkelen.
3. Je gegevens zijn als geld
Omdat data de brandstof vormen voor elk gebied van kunstmatige intelligentie, weet u dat uw data uw geld zijn en dat u deze op de juiste manier moet beheren.
4. Zoek niet naar paarse eekhoorns
Kortom, datawetenschappers beschikken over een hoge vaardigheid in zowel statistiek als wiskunde. Daarnaast zijn ze vaardig genoeg om dieper inzicht in de data te krijgen. Het zijn geen ingenieurs die producten bouwen of algoritmen schrijven. Vaak zijn bedrijven op zoek naar eenhoornachtige professionals die goed zijn in statistiek en ervaring hebben in industriële sectoren zoals de financiële dienstverlening tot de gezondheidszorg.
5. Bouw een trainingsprogramma op
Het is belangrijk om in gedachten te houden dat iemand die data science doet, niet betekent dat hij of zij een datawetenschapper is. Omdat je niet veel datawetenschappers kunt vinden, is het beter om een ervaren professional te zoeken en deze op te leiden. Met andere woorden: misschien wilt u een cursus opzetten om deze professionals in het veld op te leiden. Na de eindexamens weet je zeker dat ze de klus heel goed aankunnen.
6. Gebruik van ML-platforms
Als u een bedrijf runt en uw machine learning-processen wilt verbeteren, kunt u data science-platforms zoals Kaggle bekijken. Het goede aan dit platform is dat het een team van datawetenschappers, softwareontwikkelaars, statistici en kwantitatieve onderzoekers heeft. Deze professionals kunnen moeilijke problemen aan om te concurreren in de bedrijfswereld.
7. Controleer uw “afgeleide gegevens”.
Als u uw machine learning-algoritmen met uw partner wilt delen, weet dan dat zij uw gegevens kunnen zien. Houd er echter rekening mee dat dit niet goed zal passen bij verschillende soorten IT-bedrijven, zoals Elsevier. Je moet een solide strategie hebben en deze begrijpen.
Kortom, als u aan de slag wilt met machine learning, raden we u aan de tips in dit artikel te bekijken. Met deze tips in gedachten zal het veel gemakkelijker voor u zijn om het maximale uit uw machine learning-systeem te halen.
