Er wordt aangenomen dat machine learning de manier is waarop wereldwijd opererende bedrijven aangepaste systemen gebruiken om hun omzetgroei te verbeteren. De ML-technieken kunnen worden gebruikt om customer intelligence te ontwikkelen, producten aan klanten voor te stellen, klantgegevens te analyseren en slimmer zoeken en adverteren mogelijk te maken.
In de wereld van vandaag zijn klantenondersteuning, online winkelen, bankieren, financiële transacties, het onthouden van wachtwoorden, het uitvoeren van bestellingen en toegang tot voorraden allemaal belangrijk, en dat geldt ook voor de manieren om relevante gegevens op te halen en te gebruiken voor de specifieke behoeften van een bedrijf. Machine learning is de manier om dit te doen, vooral bij klantenondersteuning en online winkelen.
ML-oplossingen kunnen zeer nuttig zijn, niet alleen voor één bedrijf, maar voor bedrijven over de hele wereld. Het geheim zit in de software die door getalenteerde ingenieurs wordt ontwikkeld. Data mining en data-analyse is een must in een ML-bedrijf. Klanten zijn geïnteresseerd in het product dat ze willen kopen. Waarom zou je een individuele klant een reeks vragen stellen in plaats van hem slechts één antwoord te geven dat hij kan kiezen uit een keuzelijst? Dit staat bekend als individuele-keuzemodellering, waarbij klanten mogen kiezen uit een reeks opties. Denk aan ’s werelds meest succesvolle online bedrijven, zij verkopen niet alleen producten die zij hebben; zij doen wat zij willen en klanten reageren positief. De gebruikers zoeken naar informatie zoals “wat is de” of “wie was de” en als ze tevreden zijn met het antwoord, kopen ze het product, als ze niet tevreden zijn is de volgende klik een verkoop. De gebruikers willen precies wat u wilt, zelfs als u het niet aanbiedt. U moet de mogelijkheid hebben om die bundel effectief te ontwikkelen zonder uw klanten te irriteren.
Gegevensaggregatie is, zoals de naam al zegt, het verzamelen en samenvoegen van informatie uit verschillende bronnen. Gegevensaggregatie kan de analyse van grote gegevensreeksen, ingewikkelde algoritmen of geautomatiseerde informatie vereisen Technologieoplossingen zijn complex. Deze worden gebruikt om de informatie om te zetten in waardevolle informatie voor het bedrijf of voor de klant.
Suggestietechnologie wordt gebruikt om te leren van het verleden. Nogmaals, het is een complex algoritme dat kan leren van de gebruikers door het hen te vragen. Het is mogelijk dat u op een specifieke vraag, bijvoorbeeld wat is de hoofdstad van New York om op te maken, geen specifiek antwoord kunt geven. De suggester zal van uw antwoord leren en de informatie over de hoofdstad op de juiste plaats invoeren. Dit is het voornaamste verschil tussen het menselijk brein en machine-intelligentie. Machines zijn in staat het antwoord te verkrijgen zonder te vragen.
Het gebied van de kunstmatige intelligentie is zeer nuttig voor de moderne wereld, maar het brengt ook veel problemen met zich mee. Is het gebruik van machines ter vervanging van mensen een potentieel gevaarlijke situatie? Is de intelligentie van een machine even perfect als het menselijk brein, dat al 2 miljoen jaar onderricht geeft? Kan een machine efficiënter zijn dan een mens?
Inzicht in machine-intelligentie is belangrijk in de moderne wereld en ookInzicht in de relaties tussen menselijke intelligentie en machine-intelligentie is belangrijk in de niet-intelligenten. essays over dit onderwerp zijn delen op zich en is ook deel een van de Think Big controller serie. Koop deel één om een goed inzicht te krijgen in het onderwerp en wees klaar om alle andere delen van de serie te lezen.