ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В БІЗНЕС

Головний мозок людини і програми для комп’ютерів і їх мереж діють за схожим принципом – вони використовують закладені в них алгоритми. Алгоритм дозволяє, замість прорахунку всіх можливих варіантів і вибору найкращого з них, відразу перейти до того варіанту, який приніс позитивний результат раніше, при наявності тих же або схожих умов. Експертні алгоритми дій, закладаються в кожен програмний продукт, але життя змінюється, а разом з ним змінюються і правильні алгоритми дій.

Крім того, виникають нові завдання, алгоритм вирішення яких ще потрібно створити.

Людський мозок вирішує цю проблему навчанням. Людина вчиться кожну секунду свого життя, іноді навіть не усвідомлюючи цього. Щоб програмні продукти могли вирішувати нові і мінливі завдання в них або потрібно механічно вводити нові алгоритми, або впровадити можливість машинного навчання.

Машинне навчання (Machine Learning) – великий розділ в наукових розробках, що займаються створенням штучного інтелекту (ШІ). Всі програмні продукти створюються для заміни людини машиною, що не втомлюється, працює швидше і якісніше. Однак, людина має свободу волі і створює алгоритми своїх дій в різних ситуаціях сама. Комп’ютерні системи діють по закладеним в них алгоритмам.

Можливість машинного навчання в програмних продуктах, передбачає введення в них алгоритмів, що дозволяють обчислювальній машині створювати власні алгоритми дій у різних ситуаціях. Ця можливість багаторазово збільшує швидкість прийняття рішень в ситуаціях, які відхиляються від стандартних. Реалізується технологія машинного навчання програмними засобами на основі використання математичних, статистичних, оптимізаційних і імовірнісних методів вирішення завдань.

Програмний продукт отримує і аналізує величезну кількість інформації. На її основі він, в залежності від своєї складності, або сам приймає рішення, або пропонує кілька найбільш вдалих варіантів вирішення людині. Відомості про результати прийнятих рішень теж надходять в комп’ютерну систему, аналізуються з точки зору їх ефективності і запам’ятовуються.

Програма запам’ятає не тільки рішення і результат, але і великі обсяги супутньої інформації: дата, час і т.д. В результаті, система управління бізнесом, що має функцію машинного навчання, буде пропонувати найбільш ефективні рішення, з урахуванням всіх важливих обставин.

Ефективно управляти бізнесом без впровадження сучасних комп’ютерних технологій вже неможливо. Але частина компаній боїться додаткових витрат на сучасне програмне забезпечення, розроблене на основі штучних нейронних мереж з використанням технологій штучного інтелекту, великих даних і машинного навчання, працює по-старому і втрачає ефективність. Компанії ж, які впроваджують новітні досягнення науки, отримують конкурентні переваги, за рахунок швидкого прийняття найбільш ефективних рішень.

Щоб в програми побудовані на застарілих принципах ввести нові алгоритми, потрібно кожен раз запрошувати фахівця і оплачувати його працю. Програмне забезпечення з функцією машинного навчання створює ці алгоритми самостійно.

Разова інвестиція в такі програмні рішення швидко окупиться за рахунок прийому правильних рішень і скорочення витрат на послуги програмістів. Нові товари і послуги з новими споживчими характеристиками надходять на ринок безперервно. Умови ведення бізнесу швидко змінюються. Потреба в нових алгоритмах з’являється постійно.

Технологія машинного навчання може бути застосована у всіх областях ведення бізнесу, в державному управлінні, всюди де потрібне швидке прийняття рішень в умовах мінливої ​​обстановки.

На основі штучних нейронних мереж можна, створити високоякісні системи:

1. Управління бізнесом, незалежно від конкретного його напрямки.
2. Управління транспортом і перевезеннями, що підвищують пропускну здатність доріг, що збільшують швидкість доставки і скорочують транспортні витрати.
3. Розпізнавання осіб і образів, здатні не тільки виявляти необхідний об’єкт за результатами відеофіксації, а й, наприклад, читати по губах. Це відкриває дорогу використанню такого програмного забезпечення в поліції та інших державних відомствах і органах.
4. Проєктування і моделювання, як матеріальних об’єктів, так і ситуацій.
5. Діагностики та лікування різних захворювань.

Фактично, побудовані за цим принципом, системи можуть бути використані в будь-якій сфері людської діяльності. Функція машинного навчання може бути вбудована в деякі чинні програмні рішення, які раніше її не мали.

У скільки обійдеться функція машинного навчання в програмному забезпеченні, залежить від необхідного часу на її розробку і потрібної кваліфікації програмістів. Щоб отримати точну відповідь на питання про вартість розробки, потрібно скласти конкретне технічне завдання (ТЗ) на створення програмного рішення, що враховує всі потреби і побажання замовника.

Процес створення ТЗ коштує досить дорого і займає багато часу. Тому часто має сенс відмовитися від цього етапу і перейти до погодинної оплати праці розробників. Кілька таких фахівців можуть працювати над одним програмним продуктом паралельно. Збільшивши їх кількість, можна скоротити час, необхідний для розробки рішення.

Наша компанія розробляє програмні продукти понад 9 років. У Avada Media працюють фахівці високого рівня, про що свідчить використання наших продуктів не тільки в Україні, країнах СНД, а й в Австралії, США, Китаї та країнах Європейського союзу. Переконавшись в ефективності наших рішень, клієнти рекомендують нас своїм друзям.

Замовте в Avada Media розробку і впровадження функції машинного навчання в програмне забезпечення вашого бізнесу. Наші фахівці не тільки виконають всі побажання, але і порекомендують найбільш ефективні шляхи вирішення поставлених перед вами завдань.