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Q:
Wie kann maschinelles Lernen von offensichtlichen Ineffizienzen arbeiten, um neue Effizienzen für Unternehmen einzuführen?
EIN:
Eine der größten potenziellen Anwendungen von maschinellen Lernsystemen ist das Erzielen wichtiger Effizienzvorteile für Geschäftsprozesse und -abläufe. Dieses Feld boomt immer noch, da sich das maschinelle Lernen weiterentwickelt, und Anbieter bieten Unternehmen leistungsfähigere Tools zur Bewertung von Geschäftsszenarien.
Im Allgemeinen kann maschinelles Lernen zu Effizienzsteigerungen führen, indem mehr Möglichkeiten und Auswahlmöglichkeiten geprüft werden, von denen einige auf den ersten Blick als ineffizient erscheinen. Ein hervorragendes Beispiel ist ein Prozess namens simuliertes Glühen, bei dem Algorithmen eingesetzt werden, die auf ähnliche Weise Ergebnisse erzielen, wie Ingenieure Metall nach dem Schmieden abkühlen. In gewisser Weise nimmt das System die Daten auf und untersucht diese ineffizienten Pfade oder Ergebnisse, um herauszufinden, ob sie tatsächlich zu einem effizienteren Ergebnis führen können, wenn sie kombiniert, geändert oder auf irgendeine Weise manipuliert werden. Simuliertes Tempern ist nur eine von vielen Möglichkeiten, mit denen Datenwissenschaftler komplexe Modelle erstellen können, die tiefere, effiziente Optionen eröffnen.
Eine Möglichkeit, über diese Art des maschinellen Lernens nachzudenken, besteht darin, zu untersuchen, wie sich GPS-Navigationssysteme in den letzten Jahren entwickelt haben. Die frühen Generationen von GPS-Navigationssystemen könnten den Benutzern eine Reihe von effizientesten Pfaden zur Verfügung stellen, die auf sehr grundlegenden Daten basieren - oder vielmehr Daten, die uns jetzt sehr grundlegend erscheinen. Benutzer konnten die schnellste Route über Autobahnen, die schnellste Route ohne Mautgebühren usw. finden. Wie Autofahrer jedoch erfuhren, war das GPS nicht optimal effizient, da es Probleme wie Straßenarbeiten, Unfälle usw. mit brandneuen GPS-Systemen nicht verstand Die Ergebnisse sind in die Maschine integriert, und das GPS liefert wiederum effizientere Antworten, da der Algorithmus Pfade berücksichtigt, die für ein grundlegenderes System als ineffizient erscheinen könnten. Durch das Lernen deckt die Maschine Wirkungsgrade auf. Es präsentiert diese dem Benutzer und liefert dadurch einen wesentlich optimierten Service. So etwas würde maschinelles Lernen für Unternehmen tun - es wird Effizienz freisetzen, indem verborgene Pfade aufgedeckt werden, die optimal und effizient sind, auch wenn sie eine gewisse analytische Komplexität erfordern. Diese Systeme, die auf optimale Ergebnisse ausgerichtet sind, werden nicht nur für das digitale Business Intelligence Mining verwendet. Ein Bericht von GE zeigt beispielsweise, wie der Einsatz von maschinellen Lernsystemen den Betrieb von Kohlekraftwerken, die die Gemeinden mit Strom versorgen, erheblich verbessern kann.