.jpeg)
Подготовка к нейросетям
Пока одни компании занимаются внедрением передовых технологий и стремятся автоматизировать бизнес-процессы, другие, думая, что нейросети для них бесполезны, предпочитают оставаться в стороне. Но на самом деле у машинного обучения гораздо больше применений, чем может показаться на первый взгляд. Уже сегодня предиктивная аналитика (о которой мы рассказывали в статье про Big Data) является весомым конкурентным преимуществом. На рисунке ниже представлены уровни зрелости бизнеса в использовании машинного обучения и ИИ.
Как работает нейросеть?
В двух словах: нейронные сети представляют из себя способ восприятия информации компьютером. От обычных алгоритмов их отличает свойственная живым организмам способность самообучаться и становиться лучше, отсюда и сравнение с нейронами. Обучаются такие алгоритмы примерно также, как обычные люди, с помощью сравнений и обобщений полученной информации. Для этого «нейронке» «скармливается» огромная база данных по какой-либо тематике, пусть в нашем примере это будут фотографии котов. Среди них попадаются фото плохого качества, вместе с фотографиями собак, силуэтов и всего, что можно спутать с кошкой. Алгоритм делает огромное количество ошибок, и после каждой успешной или неудачной попытки, подстраивает свое восприятие таким образом, чтобы характеризовать кошку по отличительным чертам, понятным лишь одному ему.
В корпоративной среде вместо фотографий котов алгоритму может скармливаться другая информация, например, статистика опозданий разных сотрудников, или их работоспособность, а затем алгоритм сам выделит самых пунктуальных и продуктивных, или наоборот, отправит напоминания тем, кто любит выйти из дома в последний момент или на работе проверяет ленту соцсетей. Но это лишь одно из применений.
Есть и более приближенное к человеку сравнение. В нашей голове информация обрабатывается отдельными участками мозга. Чем больше участок, тем больше в нем нейронных связей, скрытых глубоко в сером веществе, и тем более сложные объекты нам удается обработать. В нейросетях этот принцип реализован через скрытые логические слои, каждый из которых обрабатывает свой участок информации, а затем делится с другими. Таким образом, достигается структура, похожая на нейроны головного мозга. Пример такой нейросети на картинке ниже
Планирование на предприятии
Благодаря постоянно самосовершенствующимся алгоритмам, нейронные сети представляют из себя невероятно полезных помощников руководителям всех уровней. Вот лишь несколько примеров того, как они могут улучшить систему планирования:
- Предиктивные сервисные работы. Сценарий применения таков: алгоритм собирает информацию об оборудовании в режиме реального времени, измеряет все необходимые показатели, будь то средняя температура и скорость обработки данных в серверах ИТ компании, или износ станков на промышленном предприятии. После, нейросеть анализирует эти данные, сравнивает их с историческими данными, средними уровнями нагрузки в разное время суток, и предупреждает о том, что пора бы провести обслуживание аппаратуры. При этом, отличие от обычного алгоритма именно в адаптивности. Искусственный интеллект выбирает лучшее возможное время, учитывая весь прошлый опыт.
- Планирование финансовых затрат. Финансовая отчетность еще никогда не была настолько полезна, ведь благодаря машинному обучению и большой выборке данных, менеджмент и бухгалтерия компании могут получить исчерпывающий отчет, в котором содержатся вероятности увеличения или уменьшения затрат, влияющие на это количественные и качественные факторы, сезонность спроса на продукцию и многое другое. Нейросети могут использоваться для эффективного планирования рекламных бюджетов. Сеть проведет тщательный анализ прошлых кампаний, сделает прогнозы и распределит расходы, чтобы владельцы бизнеса тратили меньше, а получали больше.
- Оптимизация циклов запуска продукта. Традиционно, запуск новых продуктов состоит из нескольких этапов: разработка, маркетинг, продажа и доставка до потребителя. Все это может занимать недели, а то и месяцы. Изменится что-то несущественное, и для перепланировки потребуется еще больше времени. Но что, если мы сдвинем дату запуска на пару недель? Сможем ли мы уложиться в срок? Как дорого нам это обойдется? Справится ли рекламная кампания? Как это повлияет на сам продукт? Нейросети могут ответить на все эти вопросы, притом в реальном времени. Компьютер рассчитает за вас возможные риски, подберет оптимальный план действий или предложит несколько вариантов развития событий.
Стоит отметить, что нейронные сети — это не просто машины, которые позволяют вам лучше ориентироваться в массивах данных. Они имеют свойство, недоступное обычным программам, и это даже не способность к самообучению. Это возможность принимать решения на основе контекста ситуации, с оглядкой на другие существенные факторы. Для примера: программа не предложит вам одинаковые сроки для разработки двух похожих продуктов, потому что она сможет выделить сложности и нюансы, присущие каждой из них, и выработать оптимальный и уникальный вариант для каждой.
В будущем, вырастет не только точность и сложность нейросетей, но и обрабатываемый ими объем данных, вычислительные мощности также станут больше. Уже сейчас от 40 до 70% всех рекламных кампаний используют или планируют использовать ИИ для таргетирования, сегментации аудитории, оптимизации затрат и многого другого. Более глубокое внедрение остается лишь вопросом времени.
Чтобы оставить комментарий пожалуйста Авторизуйтесь