لا تحتاج إلى أن تكون عالم بيانات لفهم تعلم الآلة.
يعمل التعلم الآلي على تشغيل الأدوات التي تستخدمها بالفعل: محركات التوصيات، ومرشحات البريد العشوائي، والمساعدين الصوتيين، والنص التنبؤي. من المتوقع أن يصل سوق تعلم الآلة العالمي إلى 503 مليار دولار بحلول عام 2030 (Fortune Business Insights). يساعدك فهم الأساسيات على اتخاذ قرارات تكنولوجية أفضل وتحديد الفرص المتاحة لشركتك.
ما هو التعلم الآلي
تعلم الآلة هو نوع من الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر الأنماط من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لكل سيناريو. كلما زادت جودة البيانات التي تتلقاها، كان أداؤها أفضل. فكر في الأمر مثل تعليم الطفل كيفية التعرف على القطط - حيث تعرض الأمثلة، وهم يتعلمون النمط. يعمل التعلم الآلي بالمثل على نطاق واسع، حيث يعالج ملايين الأمثلة لتحديد الأنماط التي قد يغفل عنها البشر.
التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف
يستخدم التعلم الخاضع للإشراف البيانات المصنفة لإجراء التنبؤات. مثال: عرض النموذج السابق لبيانات العملاء التي تحمل علامة "متخلفة" أو "محتفظ بها" للتنبؤ بالعملاء الحاليين المعرضين للخطر. يجد التعلم غير الخاضع للرقابة أنماطًا في البيانات غير المسماة. مثال: تحليل بيانات الشراء لتحديد شرائح العملاء تلقائيًا. كلاهما لهما تطبيقات تجارية قيمة.
تطبيقات عملية في مجال الأعمال
تقسيم العملاء للتسويق المستهدف، والتنبؤ بالطلب لإدارة المخزون، واكتشاف الاحتيال، والتنبؤ بالتوقف عن العمل، والتوصيات الشخصية، وتحليل المشاعر. كل منها متاح من خلال الأدوات الجاهزة التي لا تتطلب إنشاء نماذج تعلم الآلة من البداية. ابدأ بتحديد ميزات ML المضمنة في أدواتك الحالية التي لم تستخدمها بعد.
ابدء
لا تحتاج إلى فريق علوم البيانات. حدد القرارات المتكررة في عملك والتي يمكن أن تستفيد من الرؤى المستندة إلى البيانات. اختر مشكلة محددة واحدة - مثل توقع العملاء المحتملين الذين سيتحولون - وابحث عن أداة تعالجها. في x13apps، نساعد الشركات على تحديد وتنفيذ تطبيقات تعلم الآلة العملية التي توفر عائد استثمار قابل للقياس.