ВНЕДРЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В БИЗНЕС

Головной мозг человека и программы для компьютеров и их сетей действуют по схожему принципу — они используют заложенные в них алгоритмы.

Алгоритм позволяет, вместо просчета всех возможных вариантов и выбора лучшего из них, сразу перейти к тому варианту, который принес положительный результат ранее, при наличии тех же или похожих условий. Экспертные алгоритмы действий, закладываются в каждый программный продукт, но жизнь изменяется, а вместе с ней изменяются и правильные алгоритмы действий.

Кроме того, возникают новые задачи, алгоритм решения которых еще нужно создать. 

Человеческий мозг решает эту проблему обучением. Человек учится каждую секунду своей жизни, иногда даже не осознавая этого. Чтобы программные продукты могли решать новые и меняющиеся задачи в них либо нужно механически вводить новые алгоритмы, либо внедрить возможность машинного обучения.

Машинное обучение (Machine Learning) — обширный раздел в научных разработках, занимающихся созданием искусственного интеллекта (ИИ).  Все программные продукты создаются для замены человека не устающей, работающей быстрее и качественнее машиной. Однако, человек имеет свободу воли и создает алгоритмы своих действий в различных ситуациях сам. Компьютерные системы действуют по заложенным в них алгоритмам. 

Возможность машинного обучения в программных продуктах, предполагает введение в них алгоритмов, позволяющих вычислительной машине создавать собственные алгоритмы действий в различных ситуациях. Эта возможность многократно увеличивает скорость принятия решений в ситуациях отклоняющихся от стандартных. Реализуется технология машинного обучения программными средствами на основе использования математических, статистических, оптимизационных и вероятностных методов решения задач.

Программный продукт получает и анализирует огромное количество информации. На ее основе он, в зависимости от своей сложности, либо сам принимает решение, либо предлагает несколько наиболее удачных вариантов решения человеку. Сведения о результатах принятых решений тоже поступают в компьютерную систему, анализируются с точки зрения их эффективности и запоминаются. 

Программа запомнит не только решение и результат, но и большие объемы сопутствующей информации: дата, время и т.д. В результате, система управления бизнесом, имеющая функцию машинного обучения, будет предлагать наиболее эффективные решения, с учетом всех важных обстоятельств.

Эффективно управлять бизнесом без внедрения современных компьютерных технологий уже невозможно. Но часть компаний боится дополнительных расходов на современное программное обеспечение, разработанное на основе искусственных нейронных сетей с использованием технологий искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения, работает по старинке и теряет эффективность. Компании же, внедряющие новейшие достижения науки, получают конкурентные преимущества, за счет быстрого принятия наиболее эффективных решений. 

Чтобы в программы построенные на устаревших принципах ввести новые алгоритмы, нужно каждый раз приглашать специалиста и оплачивать его труд. Программное обеспечение с функцией машинного обучения создает эти алгоритмы самостоятельно. 

Разовая инвестиция в такие программные решения быстро окупится за счет приема правильных решений и сокращения расходов на услуги программистов. Новые товары и услуги с новыми потребительскими характеристиками поступают на рынок непрерывно. Условия ведения бизнеса быстро изменяются. Потребность в новых алгоритмах появляется постоянно.

Технология машинного обучения применима во всех областях ведения бизнеса, в государственном управлении, везде где требуется быстрое принятие решений в условиях изменяющейся обстановки.

На основе искусственных нейронных сетей можно, создать высококачественные системы:

1. Управления бизнесом, независимо от конкретного его направления.
2. Управления транспортом и перевозками, повышающие пропускную способность дорог, увеличивающие скорость доставки и сокращающие транспортные расходы.
3. Распознавания лиц и образов, способные не только обнаруживать необходимый объект по результатам видеофиксации, но и, например, читать по губам. Это открывает дорогу использованию такого программного обеспечения в полиции и других государственных ведомствах и органах.
4. Проектирования и моделирования, как материальных объектов, так и ситуаций.
5. Диагностики и лечения различных заболеваний.

Фактически, построенные по этому принципу, системы могут быть использованы в любой сфере человеческой деятельности. Функция машинного обучения может быть встроена в некоторые действующие программные решения, ранее ее не имевшие. 

Во сколько обойдется функция машинного обучения в разрабатываемом программном обеспечении, зависит от необходимого времени на ее разработку и нужной квалификации программистов. Чтобы получить точный ответ на вопрос о стоимости разработки, нужно составить конкретное техническое задание (ТЗ) на создание программного решения,учитывающее все потребности и пожелания заказчика.

Процесс создания ТЗ стоит достаточно дорого и занимает много времени. Поэтому часто имеет смысл отказаться от этого этапа и перейти к повременной оплате труда разработчиков. Несколько таких специалистов могут работать над одним программным продуктом параллельно. Увеличив их количество, можно сократить время необходимое для разработки решения.

Наша компания разрабатывает программные продукты свыше 9 лет. В Avada Media работают специалисты высокого уровня, о чем свидетельствует использование наших продуктов не только в Украине, России, государствах СНГ, но и в Австралии, США, Китае и странах Европейского союза. Убедившись в эффективности наших решений, клиенты рекомендуют нас своим друзьям.

Закажите в Avada Media разработку и внедрение функции машинного обучения в программное обеспечение вашего бизнеса. Наши специалисты не только исполнят все пожелания, но и порекомендуют наиболее эффективные пути решения стоящих перед вами задач.