فناوری تحلیل‌گرا

گزارش‌های تحقیقاتی و روندهای تجاری نشان می‌دهند که یادگیری ماشینی، یک عملکرد تجاریِ به‌سرعت در حال رشد در شرکت‌هاست. بنابراین، چه چیزی مانع ورود کسب‌وکار به یادگیری ماشینی برای دستیابی به قابلیت‌های تحلیل پیش‌بین می‌شود؟ برخی از عوامل حیاتی که به پذیرش موفقیت‌آمیز یادگیری ماشینی منجر می‌شوند عبارت‌اند از: توسعه قضاوت مدیریتیِ ادراکی، انباشت دانش حوزۀ مرتبط، اجرای یک استراتژی جامع مبتنی بر فناوری، و یک رویکرد پیاده‌سازیِ سنجیده. سایر عوامل سازمانی که می‌توانند مانع پذیرش یادگیری ماشینی از سوی سازمان شوند عبارت‌اند از: مدیریت استعداد انسانی، ناتوانی یا عدم تجهیز برای تفسیر نتایج، و روبه‌رو شدن با داده‌های نامناسب.
در اینجاست که تمایز بین مدل‌های آماری و یادگیری ماشینی، مناسب و بجا می‌شود. درحالی‌که مدل‌های آماری، با استفاده از فن‌های کمّی، به‌عنوان بهترین گزینه برای استنتاج شناخته شده‌اند، یادگیری ماشینی برای تولید پیش‌بینی‌ها بهترین کارکرد را دارد. در این راستا، تصمیم برای استفاده از مدل‌های آماری در مقابل یادگیری ماشینی، به‌طور بالقوه بر پنج انتظار زیر از مدیران و محققان استوار است: (الف) تعداد متغیرهایی که باید در نظر گرفته شوند (کمتر در مقابل بیشتر)، (ب) نوع روابط مورد مطالعه (تعامل ساده در مقابل تعاملات مرتبۀ بالاتر)، (ج) نوع استفاده (قابلیت استفاده برای یک‌بار در مقابل استفاده مکرر)، (د) ماهیت استفاده (امکان برای یادگیری یا عدم امکان یادگیری)، و (ه) زمان استفاده (نیازهای بلادرنگ، یا نه). مدل‌های آماری و یادگیری ماشینی هر دو می‌توانند به‌طور جمعی استفاده شوند؛ به این معنا که همگرایی مرزهای بین مدل‌های آماری و یادگیری ماشینی می‌تواند راه پیشرفت باشد.
با بهره‌گیری بیشتر از راه‌حل‌های یادگیری ماشینی از سوی سازمان‌ها، کسب‌وکارها از یادگیری ماشینی در حوزه‌های مختلف استفاده می‌کنند. برخی از زمینه‌های تجاری که در آن‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌شود عبارت‌اند از:

بازاریابی

یادگیری ماشینی به‌طور گسترده در بسیاری از کارکردهای بازاریابی و برنامه‌های کاربردیِ تجارت الکترونیک استفاده می‌شود. افزون بر این، یادگیری ماشینی قابلیت‌هایی برای تصمیم‌گیری سریع، پیاده‌سازی تحول دیجیتال، مدیریت داده‌های داخلی و تولید بینش به شرکت‌ها ارائه می‌دهد.

مراقبت‌های بهداشتی

یادگیری ماشینی به‌طور فزاینده‌ای در صنعت مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود تا ارائه‌دهندگان این خدمات را قادر سازد بینش‌هایی درباره تشخیص بیماری‌ها جمع‌آوری کنند و خطرات سلامت را زودتر شناسایی یا پیشگیری کنند. ازآنجاکه بیماران پرخطر اغلب به مراقبت، نظارت و درمان بیشتری نیاز دارند، یادگیری ماشینی برای مقابله با این چالش، با شناسایی بیماران پرخطر و کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی، کارآمد است. در اینجا، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های پزشکی را برای شناسایی عوامل خطر و مشکلات بالقوه سلامت بررسی کنند. متعاقباً، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های پزشکی، یک طرح مراقبتی را شناسایی و طراحی می‌کنند که شامل مداخله و راهبردهای مراقبتی مناسب است.

ضایعات مواد غذایی

ضایعات مواد غذایی چالش بزرگی است که شرکت‌ها در تمام صنایع با آن مواجه هستند و پیامدهای بالقوه‌ای برای پایداری، آب‌وهوا و محیط زیست دارد. بسیاری از شرکت‌ها در تلاش برای کاهش ضایعات مواد غذایی هستند. در این راستا، هیتاچی از راه‌حل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای نظارت و مقابله با ضایعات مواد غذایی در بیمارستان‌ها استفاده می‌کند. برای ردیابی این‌که بیماران چه چیزی و چه مقدار می‌خورند، دوربین‌هایی روی سینی‌های غذا نصب می‌شوند تا عکس بگیرند و مواد غذاییِ باقی‌مانده را مستند کنند. سپس این داده‌ها به الگوریتم‌های یادگیری عمیق هیتاچی داده می‌شوند تا تحلیل شوند و الگوهایی را در ضایعات بیابند که انسان‌ها نمی‌توانند به‌سرعت آن‌ها را پیدا کنند. این فرایند به تصمیم‌گیری دربارۀ خدمات غذایی، مراقبت از بیمار و تغییرات موردنیاز کمک می‌کند.
سازمان‌ها و شرکت‌های فناوری از تحلیل‌های پیش‌بینیِ مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا نسبت‌به بقیۀ بازار برتری پیدا کنند. پیشرفت‌های یادگیری ماشینی، مانند شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، می‌توانند الگوهای پنهان را در مجموعه‌داده‌های بدون ساختار کشف کنند و اطلاعات جدیدی را عرضه کنند. در این راستا، یادگیری ماشینی به هدایت تحلیل در سازمان‌ها، در سراسر صنایع مختلف، ادامه می‌دهد. برای ادامهٔ مطالعه، به کتاب مراجعه فرمایید.