Data science

หัวหน้าฝ่ายข้อมูลสามารถเริ่มต้นแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องจ้างได้อย่างไร

อ่านข้อมูลประกอบของคู่มือ “6 ขั้นตอนในการเริ่มต้นการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ทรัพยากรที่คุณมีอยู่แล้ว” ซึ่งเขียนโดย Explorium ซึ่งจะอธิบายว่าผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลระดับสูงสามารถเปิดใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรด้วยทรัพยากรที่มีอยู่ได้อย่างไร วิธีการใช้การตัด เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเพื่อใช้งบประมาณและความเชี่ยวชาญของคุณให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทำให้มีประสิทธิผล กลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยเครื่อง: ไม่เพียงพออีกต่อไปที่จะรู้ว่าองค์กรของคุณทำงานได้ดีเพียงใดในอดีต คุณจำเป็นต้องรู้ว่ากำลังจะเกิดอะไรขึ้น เพื่อที่คุณจะได้ทราบวิธีตอบสนองต่อแรงกดดันและความผันผวนของตลาด เทรนด์ใหม่ รสนิยม และเทคโนโลยี คุณต้องการชุดข้อมูลที่ดึงมาจากภายในและภายนอกองค์กรของคุณ และคุณต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจ นี่เป็นสิ่งที่ดีถ้าคุณมีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณเอง ถ้าคุณไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงในองค์กรของคุณล่ะ แม้ว่าคุณจะไม่เคยรวมศาสตร์ข้อมูลรูปแบบที่ซับซ้อนเข้ากับการดำเนินงานของคุณมาก่อน คุณก็ไม่ต้องสงสัยเลยว่ามีระบบสำหรับการเก็บรวบรวม การจัดการ และการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่แล้ว ในช่วงเวลาที่ดีที่สุด ไม่มีผู้นำธุรกิจคนไหนอยากเสี่ยงที่จะสูญเสียทรัพยากรไปกับโครงการใหญ่ๆ ที่ไม่ได้ผลลัพธ์ ก่อนอื่นคุณต้องสาธิตว่าการวิเคราะห์ข้อมูลได้ช่วยปรับปรุงการมองเห็นและขับเคลื่อนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในองค์กรของคุณอย่างไร เมื่อเน้นถึงประโยชน์ของการย้ายไปสู่การเรียนรู้ของเครื่อง ให้อธิบายว่าวิธีการนี้จะ: ปกป้องธุรกิจโดยให้เวลาและความรู้แก่เพื่อนร่วมงานของคุณเพื่อเตรียมและวางกลยุทธ์สำหรับภัยคุกคามที่อุบัติขึ้นอย่างรวดเร็ว ช่วยให้คุณระบุโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่และทางเลือกในเวลาที่ธุรกิจหลัก การดำเนินการอาจถูกขัดขวาง มอบของขวัญแห่งความแน่นอนให้กับองค์กรของคุณในเวลาที่ผันผวน ขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น และหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง ขั้นตอนที่ 1: อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันทั่วทั้งองค์กร กุญแจสำคัญคือการทำงานร่วมกันแบบสหสาขาวิชาชีพ คุณต้องว่าจ้างหัวหน้าแผนกเพื่อค้นหาว่าสิ่งใดจำเป็นและสิ่งนี้จะเข้ากับกระบวนการที่มีอยู่ได้อย่างไร คุณต้องมีส่วนร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีเพื่อสร้างสิ่งที่เป็นไปได้และวิธีที่สิ่งนี้จะทำงานร่วมกับระบบต้นทางและระบบเป้าหมาย เพื่อให้มั่นใจว่าจะเข้าถึงข้อมูลที่คุณต้องการได้อย่างราบรื่น คุณต้องได้รับพรจาก CEO และ CTO ของคุณด้วย ขั้นตอนที่ 2: สร้างทีมของคุณ โปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณจะไม่เริ่มต้น เว้นแต่จะมีคนในองค์กรที่เป็นเจ้าของ นั่นหมายความว่าคุณต้องรวบรวมทีมที่ทุ่มเท ซึ่งรวมถึงผู้ที่อยู่ในธุรกิจและด้านความรู้ของโดเมนเพื่อให้สิ่งต่าง ๆ เป็นไปตามแผน เช่นเดียวกับผู้ที่มีบทบาทและทักษะในทางปฏิบัติที่จำเป็นในการจัดการกับข้อมูลและปรับใช้โมเดล ขั้นตอนที่ 3: ตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูลที่ถูกต้อง เพื่อให้โครงการนี้ทำงานได้ คุณต้องคิดหาวิธีนำข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กรมารวมกันเป็นแหล่งข้อมูลจริงเพียงแหล่งเดียว โดยถือว่าเป็นทรัพยากรที่เชื่อมโยงกัน นั่นหมายถึงการย้ายจากแนวคิดแบบไซโลไปเป็นแพลตฟอร์มหนึ่ง ซึ่งจะช่วยให้คุณทำงานร่วมกันทั่วทั้งองค์กรและขยายความพยายามในการเรียนรู้ด้วยเครื่องของคุณ หากต้องการรับข้อมูลเกี่ยวกับขั้นตอนที่ 4, 5 และ 6 และหลักเกณฑ์โดยละเอียด ดาวน์โหลดคู่มือได้ฟรีที่นี่

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

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

    Back to top button