На сегодняшний день, в век высоких технологий, машинное обучение стоит на пике популярности. Всё больше компаний прибегают к этому средству для решения своих бизнес-задач. Машинное обучение представляет собой особую ценность для компаний, работающих с большим объёмом данных. С помощью внедрения машинного обучения можно достичь лучшего понимания в поведении клиентов, их предпочтений, степени удовлетворённости от оказанной услуги или товара.
Особым преимуществом машинного обучения является возможность использования специальных алгоритмов и моделей для прогнозирования результатов. Анализ данных с помощью машинного обучения позволяет находить различные связи и закономерности, предсказывать наиболее эффективные шаги и даже совершать новые открытия.
Общие задачи, с которыми справляются обработка данных и машинное обучение:
Составление графика ожидаемых расходов, связанных с высокими рисками (наступление страхового случая);
Выявление отклонений в данных и снижение вероятности человеческой ошибки;
Предоставление рекомендаций товаров клиентам на основе их интересов и прошлых покупок, отображение интересующих клиента покупок в начале страницы;
Внедрение машинного обучения и настройка обработки данных представляет собой масштабную работу, включающую в себя несколько этапов.
1. Постановка задачи.
Технология машинного обучения должна отвечать конкретным требованиям бизнеса и решать определённые задачи бизнес-процессов. Чем точнее сформулирована цель, тем более предсказуемым будет результат и эффект от внедрения технологий. Для успешного использования машинного обучения важно определить, какие показатели эффективности организации необходимо улучшить, а также определить, по каким параметрам будет производиться оценка результата.
2. Составление технического задания, в котором подробно описывается план работ, задачи, сроки исполнения, технические инструменты и другая необходимая для реализации проекта информация.
3. Сбор, хранение и пред обработка данных.
Этот этап является самым длительным и энергозатратным. Согласно обозначенным задачам необходимо вручную создать обучающую выборку. Если до этого в работе компании не применялась работа с данными, то процесс затягивается ещё больше и работа над созданием выборки начинается с нуля. Кроме того, что данные необходимо собрать, их также необходимо отфильтровать и определить особенности, которые оказывают влияние на конечный результат.
4. Обучение алгоритма.
Разработка и настройка алгоритмической части машинного обучения. Самый увлекательный и самый краткосрочный этап.
5. Интеграция.
Этот этап требует большого количества времени в связи с многочисленными согласованиями и дополнительными коммуникациями между заказчиком и исполнителем. Также в этот этап входит обучение сотрудников организации работе с машинным обучением.
6. Анализ работы, корректировка модели.
Так как современный мир не стоит на месте, а внедрение машинного обучения занимает большой промежуток времени, не всегда на этапах постановки задачи и написания технического задания удаётся предугадать все особенности и функционал машинного обучения. Анализ работы машинного обучения позволяет при возникновении необходимости своевременно переобучить алгоритмы работы системы.
Машинное обучение имеет обширный функционал и внедряется в самые различные области:
В сфере питания:
Возможность улучшать рецепты на основании отзывов посетителей.
Прогнозирование спроса на пищевые продукты с использованием нейронных сетей.
Бронирование и прогнозирование количества посещений.
Оценка конкурентоспособности заведения.
Получение рекомендаций о более выгодном местонахождении ресторана.
Прогнозирование стоимости продуктов питания и себестоимости блюд.
Составление автоматических отчётов.
В гостиничной сфере:
Оценка конкурентоспособности отелей.
Составление расчётов динамического ценообразования в отеле.
Анализ отзывов постояльцев.
Прогнозирование отмены бронирований номеров.
Распознавание отзывов (СПАМ, поддельные отзывы от конкурентов).
В бухгалтерской сфере:
Использование данных для автоматического присвоения имени учётной записи каждой транзакции.
Выявление аномалий (отклонений) в бухгалтерском учёте.
Выявление аномалий перед подачей документов в налоговую.
Прогнозирование срока полезного использования активов с помощью сенсорных наблюдений и разработки функций.
Отслеживание продаж, комиссионных и других показателей.
Выявления должников.
Извлечение необходимых данных из документов в формате PDF.
Создание файла в формате Excel из данных в PDF.
В сфере сельского хозяйства:
Прогнозирование цен на сельскохозяйственную продукцию.
Анализ урожайности.
Стратегическое использование земель в сельском хозяйстве с учётом восстановления экосистем.
Сегментация сельскохозяйственных полей.
Прогнозирование глубины грунтовых вод.
В банковской сфере:
Принятие решений о выдаче потребительского кредита на основе классификации и анализа временных рядов.
Прогнозирование погашения кредита с помощью функции автоматизированного проектирования.
Прогнозирование дефолта по кредиту.
Аналитика ипотечных кредитов.
Анализ и прогнозирование платёжеспособности клиента.
Оценка CLV (пожизненная ценность) клиентов.
Прогнозирование прибыли компании от сотрудничества с клиентом.
Прогнозирование суммы транзакции и дней до следующей транзакции.
Прогнозирование оттока клиентов.
Прогнозирование цен на городскую недвижимость.
Прогнозирование цен на автомобили (новые и поддержанные).
Выявление мошеннических действий.
В страховой сфере:
Оценка повреждений автомобиля.
Прогнозирование обращений по медицинскому страхованию.
Прогнозирование отказа от страховой компенсации.
Прогнозирование мошеннических обращений в отношении автомобилей.
Выявление аномалий для данных страховых обращений.
Прогнозирование банкротства.
Функции стресс-тестирования и анализ полученных результатов.
Оценка качества банков.
В сфере недвижимости:
Прогнозирование цен на недвижимость.
Прогнозирование покупательской способности населения.
Прогнозирование сезонности приобретения недвижимости.
Выявление и анализ наиболее популярных районов для покупки недвижимости.
Выявление зданий в аварийном состоянии.
Классификация типа имущества.
В сфере здравоохранения:
Поиск лекарств по заданным параметрам.
Прогнозирование и анализ эпидемий.
Прогнозирование рождаемости и смертности населения.
Отслеживание заболеваний у заданной категории людей.
Выявление аномалий в назначении пациентов.
Выявление аномалий в результатах анализов.
Сегментация пациентов по заданным критериям.
Отслеживание состояния пациентов.
Определение и постановка диагноза.
В маркетинговой сфере:
Прогнозирование популярности продукта.
Аналитика и тематические исследования.
Анализ социальных сетей и полученных результатов.
Квалификация лидов.
Анализ контента и выявление слов, влияющих на вовлечение клиентов.
Выявление маркетинговых решений, помогающих предотвратить отток клиентов.
В сфере логистики:
Расчёт и прогнозирование пространственно-временных данных потоков трафика машин.
Прогнозирование спроса на услуги в сфере логистики.
Анализ транспортных систем.
Анализ временных рядов по транспортным данным.
Выявление и анализ уязвимости для транспортных сетей.
Оптимизация расписания движения транспорта.
Прогнозирование трафика на дорогах.
Оптимизация цепочки поставок.
Прогнозирование цен на топливо.
В сфере торговли:
Анализ оптовых и розничных клиентов.
Кластеризация данных о затратах на продукт.
Прогнозирование спроса на продукт.
Выявление информации о том, какие продукты чаще всего покупаются совместно.
Анализ онлайн-транзакций.
В производственной сфере:
Анализ данных производственной линии.
Прогнозирование сроков службы продукта.
Прогнозирование и анализ сбоев и поломок в оборудовании.
Выявлений ошибок и дефектов в процессе производства.
Выявление провалов в контроле качества продукта.
Прогнозирование качества продукта.
Выявление оптимальных режимов работы оборудования.
Выявление критических факторов в производственном процессе, влияющих на конечный результат.
Оптимизация технологического обслуживания и ремонта оборудования.
Оптимизация и прогнозирование по процессам закупок, доставки, хранения, спроса и предложения.
В правительственной сфере:
Моделирование рисков и прогнозирование политических решений и социальных проблем.
Прогнозирование уровня бедности населения.
Анализ обращений в госструктуры.
Сбор актуальной информации о работе органов власти.
Анализ выборов и модели прогнозирования.
Выявление причинно-следственных связей в полученных данных.
Сегментация населения по уровню доходов.
Анализ социальных сетей в период проведения выборов и других государственных кампаний.
Анализ СМИ на предмет их политической убеждённости.
Сравнение различных партий.
Анализ политических дебатов.
Выявление политических и антиполитических статей и сообщений в сети Internet.
Внедрение машинного обучения в организацию позволяет повысить эффективность ее работы. Но для получения качественного результата мало лишь внедрить машинное обучение. Важную роль играет также обучение алгоритмов, правильная подготовка данных и интеграция решения с внутренними системами компании. Наш опыт и профессиональные навыки позволяют разрабатывать гибкие и многофункциональные решения на основе машинного обучения индивидуально под вашу организацию.