Έχεις αναρωτηθεί πώς οι επιχειρήσεις λαμβάνουν ακριβείς αποφάσεις για τα επόμενά τους βήματα;

Πώς ξέρουν ότι οι αποφάσεις αυτές είναι σωστές; Ποια είναι τα δεδομένα πάνω στα οποία βασίζονται και πώς τα αναλύουν;

Ένας από τους πιο ακριβείς τρόπους, είναι το machine learning και σήμερα θα δούμε τι ακριβώς είναι και ποια είναι τα πλεονεκτήματά του.

 Τι Είναι το Machine Learning

Πλέον οι περισσότερες επιχειρήσεις έχουν μάθει να συλλέγουν δεδομένα.

Για παράδειγμα είναι σύνηθες φαινόμενο μία επιχείρηση να συγκεντρώνει δεδομένα για το πώς κινούνται οι πελάτες και οι πιθανοί πελάτες της, μέσω της ιστοσελίδας της.

Παρόλα αυτά, τα δεδομένα αυτά έχουν ένα ταβάνι ερμηνείας. Μπορεί δηλαδή η επιχείρηση να βλέπει ποια προϊόντα και σελίδες επισκέπτεται ο χρήστης, αλλά τι ιστορίες, τι μοτίβα και τι κρυμμένες πληροφορίες υπάρχουν, πίσω από αυτήν την συμπεριφορά;

Την απάντηση σε αυτό το ερώτημα έρχεται να δώσει το machine learning.

Στην ουσία το machine learning είναι ένα παρακλάδι της τεχνητής νοημοσύνης, μέσω του οποίου, μηχανικοί αλγόριθμοι μέσα από τα δεδομένα και τα μοτίβα που αυτά δημιουργούν, μαθαίνουν να κάνουν προβλέψεις για μελλοντικές ενέργειες.

Σε τι διαφέρει όμως το machine learning από τους αλγορίθμους που όλοι γνωρίζουμε; Η διαφορά που στην ουσία αναδεικνύει την αξία του machine learning, είναι η δυνατότητα των μηχανικών αλγορίθμων αυτών να “προσαρμόζονται”, κάθε φορά που λαμβάνουν νέα δεδομένα.

Ένας ενδιαφέρον κλάδος ο οποίος συμπεριλαμβάνει και το machine learning, είναι το NLP (Natural Language Processing).

Μπορείς να φανταστείς πόσο σημαντικό είναι το machine learning για την λήψη αποφάσεων μιας επιχείρησης; 

Τα πλεονεκτήματα που της προσφέρει, λύνουν πραγματικά προβλήματα ετών.

Πάμε να τα δούμε ένα-ένα.

 5 Πλεονεκτήματα του Machine Learning

 Πλεονέκτημα #1: Εντοπισμός Μοτίβων

Οι μηχανικοί αλγόριθμοι έχουν την δυνατότητα να εντοπίζουν μοτίβα μέσα από τα δεδομένα που λαμβάνουν. Τα μοτίβα αυτά μπορούν να γίνουν ένας οδηγός στην λήψη αποφάσεων μιας επιχείρησης, ώστε να κάνει τις σωστές κινήσεις, την σωστή στιγμή.

Για παράδειγμα, μέσω του machine learning και των μοτίβων που δημιουργούνται, μπορούμε να εντοπίσουμε την εποχικότητα ενός προϊόντος. 

Αυτό άμεσα επηρεάζει την ποσότητα που αναμένεται να χρειάζεται να έχουμε από το συγκεκριμένο προϊόν και τον τρόπο που θα προγραμματίσουμε τις προωθητικές ενέργειες του προϊόντος αυτού. 

Βλέπουμε λοιπόν πως τα μοτίβα που προκύπτουν από το machine learning, μπορούν να έχουν άμεσο αντίκτυπο στα κέρδη μιας εταιρείας.

 

           Πλεονέκτημα #2: Ταχεία Ανάλυση Δεδομένων

Ένας αλγόριθμός μπορεί σαφώς να αναλύει πολύ πιο γρήγορα τα δεδομένα που λαμβάνει, από ότι θα συνέβαινε από έναν εργαζόμενο.

Αυτό μας δίνει δύο θετικά στοιχεία.

 Μειώνονται σημαντικά οι εργατοώρες, κάτι το οποίο επιτρέπει σε μία επιχείρηση να δώσει άλλες αρμοδιότητες στους εργαζομένους της, αρμοδιότητες που μόνο ένας άνθρωπος μπορεί να κάνει αποτελεσματικά.

 Οι αποφάσεις λαμβάνονται ορατά πιο γρήγορα. Όσοι ασχολούνται με την επιχειρηματικότητα, ξέρουν πολύ καλά ότι η ανάπτυξη έρχεται όταν γίνουν συγκεκριμένες δράσεις, την σωστή στιγμή. Με άλλα λόγια, το να καθυστερήσει για παράδειγμα ένας manager να λάβει μία απόφαση, μπορεί να είναι η αιτία, στην καλύτερη περίπτωση, να χάσει μία ευκαιρία η επιχείρηση και στην χειρότερη περίπτωση να έχει οικονομικές συνέπειες.

Γρήγορες αποφάσεις, σημαίνει όμως και ακριβείς αποφάσεις; Η απάντηση στη συνέχεια.

Πλεονέκτημα #3: Ακρίβεια Αποφάσεων

Η αλήθεια είναι ότι μία γρήγορη απόφαση συνήθως τείνει να είναι και η λανθασμένη. 

Πώς αποτρέπουμε κάτι τέτοιο από το να συμβεί; Έχοντας αρκετά δεδομένα και σωστές ερμηνείες αυτών. 

Μέσω του machine learning, έχουμε και τα δύο, κάτι το οποίο επιτρέπει σε επιχειρήσεις και οργανισμούς να αυξήσουν τη ταχύτητα και ακρίβεια της λήψης αποφάσεων.

Για παράδειγμα, στον τομέα της ιατρικής, είναι συχνές οι περιπτώσεις ασθενών υψηλού κινδύνου, στις οποίες υπάρχει άμεση ανάγκη εύρεσης των βέλτιστων φαρμάκων προς χορήγηση. Μέσω του machine learning η απόφαση αυτή μπορεί να παρθεί εξαιρετικά γρήγορα, με αποτέλεσμα στη κυριολεξία να σωθούν ζωές.

Πλεονέκτημα #4: Αυτονομία

Όπως προαναφέραμε, η λειτουργία του machine learning, δεν απαιτεί την παρουσία του ανθρώπινου παράγοντα. Με μία πρώτη σκέψη, κάτι τέτοιο μπορεί να ακούγεται δυσάρεστο, καθώς το μυαλό μας πηγαίνει στην απώλεια θέσεων εργασίας.

Πόσες όμως επιχειρήσεις, δεν εστιάζουν σε αυτά που όντως θα ωφελήσουν την ανάπτυξη τους, από την υπερβολική προσκόλληση στο micromanagement;

Μέσω του machine learning λοιπόν, μπορούν να αφαιρεθούν κάποια micro-tasks από την ατζέντα και να αντικατασταθούν με κάτι πιο ουσιαστικό. 

Κάτι, που απαιτεί την δημιουργικότητα και την συνδυαστική σκέψη που μόνο ο άνθρωπος κατέχει.

Πλεονέκτημα #5: Μαζική Ανάλυση Δεδομένων

Περισσότερα δεδομένα, σημαίνει καλύτερα αποτελέσματα και λήψη αποφάσεων. 

Το πρόβλημα όμως είναι, ότι ο άνθρωπος έχει όριο στο πόσα δεδομένα έχει την δυνατότητα να συλλέξει, να αναλύσει και να ερμηνεύσει.

Έτσι μέσω του machine learning, λύνεται αυτό το ζήτημα, με του μηχανικούς αλγόριθμους να αναλύουν μεγάλη μάζα δεδομένων, χωρίς πρακτικά ο άνθρωπος να κάνει τίποτα.

Αφού αναλύσαμε λοιπόν ορισμένα από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα του machine learning, ας συνοψίσουμε.

 

 Με Λίγα Λόγια

Για χρόνια, η αβεβαιότητα στην λήψη αποφάσεων, ήταν ένα τεράστιο πρόβλημα για τις επιχειρήσεις.

Η λύση λοιπόν έρχεται μέσα από το machine learning, το οποίο βασίζει πλέον την λήψη αποφάσεων σε μία ουσιαστική ποσότητα δεδομένων και κυρίως μοτίβων, τα οποία ισχυροποιούν την απόφαση που λαμβάνεται και μειώνουν σημαντικά την αβεβαιοτητα της.

Μάθε στην πράξη το machine learning μέσα από το επόμενο Data Science Bootcamp! Δήλωσε συμμετοχή εδώ.