Data science

คุณจะเร่งรัดกิจการของคุณด้วยการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นสาขาที่ชัดเจนของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนและเต็มไปด้วยข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึม ML เข้าใจข้อมูลในอดีตซึ่งมักจะอยู่ในรูปแบบดิบเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ในด้านไอที และทุกองค์กรต่างก็แสวงหาผลประโยชน์จากความก้าวหน้าของ ML จากข้อมูลของ Fortune Business Insights มูลค่าที่คาดหวังของตลาดการเรียนรู้ของเครื่องทั่วโลกจะอยู่ที่ $117.19 พันล้านโดย 2027 ที่ CAGR ของ 39.2% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่ง่ายดาย ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ที่เร็วขึ้น และการจัดเก็บข้อมูลที่ประหยัดกำลังขับเคลื่อนการเติบโตของการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง องค์กรสามารถค้นหาโอกาสที่เป็นประโยชน์และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ทันท่วงที ML ช่วยบริษัทในการปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาดธุรกิจและส่งเสริมการดำเนินธุรกิจ เทคนิคใหม่ที่พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วในฟิลด์ ML กำลังขยายการใช้การเรียนรู้ของเครื่องให้เป็นไปได้อย่างไม่สิ้นสุด บทความนี้เน้นที่วิธีที่คุณสามารถเร่งการเติบโตของธุรกิจของคุณด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง และนี่คือประเด็นสำคัญ: 1. การทำนายส่วนตลาด: เมื่อธุรกิจเข้าสู่ตลาดด้วยแนวคิดใหม่ เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะ ทำความเข้าใจและคาดการณ์ปฏิกิริยาของตลาด หากคุณใช้สติปัญญาของมนุษย์ในการทำนายเชิงตรรกะ การพิจารณาพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจากชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์จำนวนมากจะเป็นงานใหญ่ อย่างไรก็ตาม หากคุณใช้อัลกอริธึมการจำแนกประเภทที่ถูกต้อง คุณสามารถคาดการณ์การตอบสนองจากกลุ่มตลาดที่คาดหวังได้หากดี ไม่ดี หรือเป็นกลาง นอกจากนี้ คุณสามารถใช้อัลกอริธึมแบบต่อเนื่องหรือแบบถดถอยเพื่อคาดการณ์ขนาดหรือช่วง 2. การคาดคะเนมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า: สำหรับนักการตลาด การรู้เกี่ยวกับการคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าและการแบ่งส่วนลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญมาก ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพด้วยความช่วยเหลือของ ML และการทำเหมืองข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมาย ดังนั้น พฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการซื้อสามารถคาดการณ์ได้ และสามารถส่งข้อเสนอใหม่ไปยังลูกค้าแต่ละรายโดยขึ้นอยู่กับการเรียกดูและประวัติการซื้อของพวกเขา 3. การรู้กลุ่มประชากรเป้าหมาย: การนึกภาพเพศ กลุ่มอายุ สิ่งที่ชอบและไม่ชอบ ความชอบ และที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ที่ถูกต้องเกี่ยวกับลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญในการค้นหาความสำเร็จหรือความล้มเหลวของแนวคิดต่อไปที่จะดำเนินการ เมื่อคุณใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ดังกล่าวโดยใช้ ML แทนที่จะเป็นแค่สามัญสำนึก คุณสามารถทราบเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้อีกมากมายด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูลในอดีต 4. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: ML ช่วยบริษัทผู้ผลิตในการปฏิบัติตามแนวทางการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและแก้ไขโดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโรงงาน การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์นี้ช่วยลดความเสี่ยงที่เกิดจากความล้มเหลวที่ไม่คาดคิดและยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นอีกด้วย ในการสร้างสถาปัตยกรรม ML จะใช้ข้อมูลประวัติ สภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น เครื่องมือสร้างภาพเวิร์กโฟลว์ และลูปป้อนกลับ 5. ลดข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง: ML และอัลกอริธึมการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์สามารถช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดได้อย่างมาก เช่น ข้อมูลซ้ำซ้อนและไม่ถูกต้องซึ่งเกิดจากการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ในการทำเช่นนั้น โปรแกรม ML ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ค้นพบเอง ดังนั้น พนักงานจึงสามารถประหยัดเวลาได้มาก และนำไปใช้ในการทำงานอันมีค่าอื่นๆ 6. เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาด: การทำการตลาดผลิตภัณฑ์ของคุณผ่านแคมเปญการตลาดออนไลน์หรือออฟไลน์ต่างๆ มีความจำเป็นอย่างยิ่งต่อการเติบโตของธุรกิจ หากคุณสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของแคมเปญได้ล่วงหน้า คุณจะประหยัดทั้งเวลาและเงิน ในที่นี้ โมเดลตามอัลกอริทึมการจำแนกประเภทจะทำงานได้ดีที่สุดหากการเข้าถึงหรือการตอบสนองของลูกค้าจะสูงหรือต่ำ ในทางกลับกัน โมเดลตามการถดถอยสามารถคาดการณ์การแปลงลูกค้าเป้าหมายหรือช่วงการตอบสนองได้ ด้วยความรู้เกี่ยวกับปัจจัยเหล่านี้ คุณสามารถปรับแต่งองค์ประกอบของแคมเปญเพื่อคำนวณการตอบสนองหรือความน่าจะเป็นของการแปลงลูกค้าเป้าหมาย และดำเนินการตามขั้นตอนหากจำเป็นต้องปรับปรุง 7. การให้บริการลูกค้าและความพึงพอใจของลูกค้า: เพื่อการบริการลูกค้าที่ดีขึ้น คุณต้องมีความกระตือรือร้นในยุคสมัยใหม่นี้ และด้วยเหตุนี้การคาดคะเนการตอบสนองหรือปฏิกิริยาของลูกค้าจึงเป็นกุญแจสำคัญ จากข้อมูลในอดีต เช่น บันทึกการโทรก่อนหน้านี้ ML ช่วยให้เข้าใจว่าลูกค้าจะตอบสนองอย่างไร มีประโยชน์ในการเพิ่มความภักดีของลูกค้าและมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าแก่ลูกค้า ด้วยวิธีนี้ เงินและเวลาที่ลงทุนในการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าจะได้รับการบันทึกไว้ องค์กรขนาดใหญ่ใช้อัลกอริธึมเชิงคาดการณ์เพื่อทราบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าชื่นชอบ 8. แรงขับเคลื่อนธุรกิจหลัก: คุณสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์การทำงานโดยใช้ ML ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของธุรกิจ ในที่นี้ โมเดล ML ได้รับการตัดสินโดยพิจารณาจากปัญหาหลักที่คุณกำลังแก้ไข เนื่องจากแนวคิดนั้นเป็นปัญหาหรือเป็นกรณีของธุรกิจ 9. คำแนะนำผลิตภัณฑ์เพื่อเพิ่มยอดขาย: การเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์ในการสร้างระบบคำแนะนำตามผลิตภัณฑ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลดังกล่าวอย่างมากในการให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ อัลกอริธึม ML ตรวจสอบประวัติการซื้อของลูกค้าเพื่อจดจำรูปแบบที่ซ่อนอยู่และจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน เมื่อผลิตภัณฑ์เหล่านี้ได้รับการแนะนำแก่ลูกค้า มีโอกาสสูงที่การซื้อสินค้าจะได้รับการปรับปรุง 19. ช่วยเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์: ML มีประโยชน์ในการปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กร ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง องค์กรสามารถพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อตรวจจับภัยคุกคามที่ไม่รู้จักได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว แมชชีนเลิร์นนิงยังใช้สำหรับตรวจจับสแปม ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ตัวกรองสแปมจะสร้างกฎใหม่ในการตรวจหาข้อความสแปมและฟิชชิง ด้วยแอปพลิเคชันจำนวนมากเหล่านี้ เราสามารถพูดได้อย่างแน่นอนว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะยังคงอยู่ และมีเกือบทุกอุตสาหกรรมที่ใช้ ML อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือคำอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับการใช้ ML เฉพาะอุตสาหกรรม · การดูแลสุขภาพ: อุปกรณ์สวมใส่หรือเซ็นเซอร์ที่ตรวจสอบอัตราชีพจร ก้าวเดิน รูปแบบการนอนหลับ ระดับออกซิเจน หรือระดับน้ำตาล เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนที่จะกล่าวถึงในที่นี้ด้วยอัลกอริธึมใหม่ที่พัฒนาขึ้นในตลาด ด้วยวิธีนี้ ML ช่วยให้แพทย์สามารถวิเคราะห์สุขภาพของผู้ป่วยได้แบบเรียลไทม์ · บริการทางการเงิน: ML ถูกใช้ในด้านการเงินสำหรับการจัดการพอร์ตโฟลิโอ การจัดจำหน่ายสินเชื่อ การระบุโอกาสใหม่ การซื้อขายอัลกอริทึม และการตรวจจับการฉ้อโกง เริ่มใช้ Chatbots และอินเทอร์เฟซการสนทนาอื่นๆ อย่างกว้างขวางสำหรับการรักษาความปลอดภัย การบริการลูกค้า และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น · การขนส่ง: ML ถูกใช้ที่นี่สำหรับฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองที่จำเป็นสำหรับภาคการขนส่งสาธารณะ การส่งมอบ และการขนส่งสินค้า นอกจากนี้ อัลกอริธึมของแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยในการค้นพบปัจจัยที่มีทั้งผลในเชิงบวกและเชิงลบต่อความสำเร็จของห่วงโซ่อุปทาน และด้วยเหตุนี้ ML จึงมีความสำคัญมากในการจัดการซัพพลายเชน · รัฐบาล: เจ้าหน้าที่ของรัฐสามารถใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคตที่จะเกิดขึ้นได้ เพื่อให้การปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วทำได้ง่าย ML ยังช่วยพัฒนาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์และข่าวกรองในโลกไซเบอร์ ปรับปรุงการเตรียมพร้อมในการปฏิบัติงาน สนับสนุนความพยายามในการต่อต้านการก่อการร้าย ช่วยในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการจัดการด้านลอจิสติกส์ · น้ำมันและก๊าซ: ML และ AI ช่วยกันค้นหาแหล่งพลังงานใหม่ ทำนายความล้มเหลวของเซ็นเซอร์โรงกลั่น ตรวจสอบแหล่งแร่ในพื้นดิน และจัดระบบการจ่ายน้ำมันใหม่เพื่อประสิทธิภาพและลดต้นทุน นอกจากนี้ ML ยังมีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองอ่างเก็บน้ำ การให้เหตุผลตามกรณี และระบบอัตโนมัติของพื้นสว่าน ดังนั้น แมชชีนเลิร์นนิงทำให้อุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงนี้ปลอดภัยยิ่งขึ้น · การผลิต: การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการผลิตมีประโยชน์ในการปรับปรุงการดำเนินงานตั้งแต่ระยะเริ่มต้นจนถึงการส่งมอบขั้นสุดท้าย ลดอัตราข้อผิดพลาดอย่างเห็นได้ชัด เพิ่มการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง และปรับปรุงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ · โซเชียลมีเดีย: ไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่น Facebook, LinkedIn และ Twitter ใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการโฆษณาออนไลน์ การส่งเนื้อหาแบบกำหนดเอง และการเสนอราคา โฆษณาที่แสดงในฟีด Facebook สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริทึม ML ที่วิเคราะห์การตั้งค่าของคุณตามการตั้งค่าการแสดงโฆษณาของนักการตลาด ดังนั้น ML จึงมีผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจจากทุกภาคส่วน เนื่องจากการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็ว ซึ่งช่วยให้ธุรกิจเติบโตอย่างรวดเร็วในท้ายที่สุด แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์และตอบสนองความต้องการของลูกค้า ทำให้ระบบสินค้าคงคลังมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดจำนวนข้อผิดพลาดและการทำงานด้วยตนเองเมื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ML ช่วยให้บรรลุ Business Intelligence ขั้นสูง รายได้ที่ดีขึ้น KPI ที่เพิ่มขึ้น และ ROI ที่ดีขึ้น คุณค่าของการผสมผสานแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับธุรกิจของคุณนั้นเป็นแนวคิดที่ดีอย่างแน่นอน ธุรกิจต่างๆ ควรเปิดรับแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อไม่ให้เสี่ยงต่อการตกเป็นรองคู่แข่ง

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button