关键考虑因素;机器学习入门

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在实施任何战略倡议时,组织为在多个变量中建立一项考虑的计划是很重要的。入门机器学习没有什么不同!这一原则肯定是在机器学习和人工智能(AI)的快速新兴区域持有真实。

由于机器学习特别是为其创造效率的能力,提高客户体验并提供竞争优势,因此很多高管正在寻找将其应用于其业务中的方法是自然的。

然而,如果正确的参数未到位,则不太可能产生所需的结果,或者它可能会延伸并变得昂贵。最终,如果没有确定高级行政购买的ML和数据策略,成功的潜力将有限。

随着这个问题的所有嗡嗡声掩盖了这个问题,它可以理解的技术和商业管理人员可能会难以辨别出真实的东西,炒作,更不用说机器学习如何最好地帮助他们的组织。那么前进是什么?

识别问题

关键是识别一个真实的业务问题。当您首次入门机器学习时,您希望最初开始小,同时培养更广泛的愿景,迭代地从基础 - 学习,调整和发展中展开合适的项目。恰恰相下,该业务问题或问题将取决于每个组织。

首先考虑自己最紧迫的问题。Danny Lange.,AI和机器学习在Unity Technologies的VP,相信一个思想过程尤其有助于引出有益机器学习用例(特别是,提出问题,如果只知道_____“)。考虑到这一点,您目前还有关键的信息吗?

企业集体使用机器学习解决客户满意度问题的示例避免一般问题(“我们如何提高客户满意度?”),而不是更具体地说:(“与否定客户评论最密切相关的因素?”)。此示例说明了输入和输出的清晰度如何,可以帮助预测引擎产生更准确的结果。

我们协助的几个组织都是全球技术公司,与运行机器学习项目的团队。这些团队经常已经开始了一个项目,在需要协助扩大项目之前识别出问题或机会。这里,客户团队有效地规模的能力取决于强大的机器学习数据策略。Appen帮助了解此策略,然后支持它数据采集各种数据输入的注释,评估和转录,准备图像,语音,文本和视频数据,以用于机器学习和AI应用程序所创建的。

在书里,应用人工智能:商业领袖的手册,作者提供了洞察力,优先考虑正确的机会,并结合数据,技术,设计和人们在机器学习项目上解决真正的业务问题。如果您正在寻找一个实用的框架和剧本,这是一个很棒的起点。

值得注意的是,并非所有机器学习项目都需要在初创公司或互联网生成的域名中进行。首都一是一家位于美国的既定金融机构,已创建了一台机器学习创新实验室,以开发新的数据策略和客户服务聊天,希望进入几个确定的业务问题的实际解决方案。bob平台app下载其实验室有助于帮助银行招聘顶级技术人才的双重效果。

最后,机器学习证明其价值有许多更明显的趋势。AI市场研究公司,Techemercence,有整理机器学习的许多既良好的业务用例,可以充当右初始应用程序归零的起点。这些包括:面部检测,电子邮件垃圾邮件过滤器,客户的产品建议,语音识别,在线广告中的实时竞标,以及欺诈检测。

建立正确的数据策略

除了从机器学习入门时选择一个特定的问题,可以确保有正确的数据策略到位,这也是至关重要的。这意味着对不同公司的许多不同的东西,取决于行业,客户类型,内部结构,数据结构或非结构化的程度,等等。Appen最近发表了一份专注于此主题的白皮书。一般来说,机器学习需要大量的bob体育手机下载此数据必须具有最高质量,以确保基于机器学习的产品可以与人类有效地进行交互。我们的论文还探讨了应该考虑哪些数据来源 - 您可以在这里下载白皮书

在许多机器学习实例中,关键是确保您拥有新的数据和清洁数据。虽然并非每个应用程序都需要这个原则,但新数据(而不是历史数据)在迅速改变的领域中将是最重要的,例如移动电子商务,新交付应用程序和全部的全部客户经验(CX)环境。

在许多情况下,许多情况下,将需要清洁数据的过程,因为大多数组织存储一系列结构化数据(如电子表格数据,或来自传感器的简单信息),这更容易直接输入机器学习目的和非结构化数据(例如人类语音,音频,视频,图像,电子邮件,文本文档和社交媒体内容),需要为机器学习做好准备的时间和资源。

对于机器学习应用,必须选择,清洁和测试数据 - 如上所述,如迭代学习,在潜入完整的实时生产系统之前。该过程通常会以数据收集开始,然后将移动到清洁过程 - 检测和删除错误,不一致和不需要的噪声。从那里,公司可以进行解释和分析他们清洁的数据,将其送入选择的“业务问题”或确定的机器学习用例。

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