Kiedy warto wdrożyć uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe najlepiej nadaje się do złożonych problemów, których rozwiązanie wymaga przetworzenia wielu zmiennych i analizy dużej ilości informacji. Przydaje się w sytuacjach, gdy potrzebujesz automatycznie podejmować decyzje, umożliwić personalizację, czy wyciągać przydatne wnioski tam, gdzie ręczna analiza danych zawodzi. Przykładowe rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym to systemy rekomendacyjne, analiza predykcyjna, wykrywanie oszustw i automatyzacja procesów.
Kiedy należy unikać uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe nie pomoże w sytuacji, gdy nie posiadasz dużej ilości danych o wysokiej jakości. Nie jest też opłacalne kiedy twój problem da się rozwiązać prostszym, tradycyjnym oprogramowaniem, lub kiedy ograniczenia biznesowe nie pozwalają na iteracyjny proces wdrożenia. Tworzenie rozwiązania opartego na uczeniu maszynowym wymaga trenowania modeli ML, walidacji i precyzyjnego doskonalenia do momentu osiągnięcia pożądanych rezultatów, przez co czas wdrożenia może ulec wydłużeniu.
Jakie rodzaje problemów rozwiązuje uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe idealnie pasuje do:
- Klasyfikacji - np. wykrywania spamu, analizy dokumentów, czy wykrywania oszustw.
- Regresji - np. prognozowania popytu, optymalizacji cen, czy oceny ryzyka.
- Grupowania – np. segmentacji użytkowników czy kategoryzowania produktów.
- Wykrywanie anomalii - np. identyfikacja błędów, awarii systemu lub sprzętu, czy nietypowych zachowań.
- Rekomendacji - np. polecanie dopasowanych produktów czy sugerowanie treści.
Jak firmy wykorzystują rozwiązania ML?
-
Amazon: 35% sprzedaży zaczyna się od automatycznej rekomendacji opartej na uczeniu maszynowym
-
AXA: uczenie maszynowe oszczędza 17,000+ godzin rocznie zespołowi
-
Vodafone: satysfakcja klientów wzrosła o 68% dzięki chatbotowi opartemu na ML
-
Badacze UCLA: rozwiązanie ML osiągające 95%+ dokładności w wykrywaniu komórek nowotworowych
-
Newzip: zwiększenie zaangażowania użytkowników o 60% dzięki personalizacji opartej na ML
Jak zrozumieć lepiej klientów dzięki uczeniu maszynowemu?
ML umożliwia zrozumienie klientów dzięki ciągłej, dogłębnej analizie danych behawioralnych. To pozwala odkryć powtarzalne wzorce zachowań, przewidywać przyszłe działania i personalizować oferty i doświadczenia pod potrzeby klientów. Firmy używają uczenia maszynowego żeby identyfikować wartościowych klientów, zwiększać ich lojalność i optymalizować ścieżki zakupowe w czasie rzeczywistym.
Jakie oferujemy usługi związane z uczeniem maszynowym?
Wspieramy firmy na każdym etapie integracji uczenia maszynowego, od eksperymentów w środowisku testowym po wdrożenie w realnych warunkach biznesowych. Nasze usługi obejmują tworzenie niestandardowych modeli ML, inżynierię i przygotowanie danych, jak też MLOps dla skalowania rozwiązania. Realizujemy projekty w całości, lub dobieramy indywidualnych ekspertów do wsparcia twojego zespołu. Niezależnie od tego, czy chcesz stworzyć nowe rozwiązanie czy rozwijać istniejący system, dopasowujemy model współpracy do twoich potrzeb technicznych i biznesowych.
Jak wygląda proces tworzenia rozwiązania ML?
Dążymy do tego, aby szybko wygenerować korzyści biznesowe przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka. Nasz proces zaczyna się od dokładnej analizy twoich celów biznesowych i opracowania konceptów na optymalne rozwiązania. Następnie tworzymy prototyp w celu przetestowania i weryfikacji wykonalności. Dopracowujemy rozwiązanie iteracyjnie, poprawiając wydajność, skalowalność, oraz zintegrowanie z twoją infrastrukturą. To podejście umożliwia szybką realizację i miarodajne wyniki.
