Dlaczego biznes nie wykorzystuje potencjału machine learning
Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało analitykę, umożliwiając podejmowanie dokładniejszych decyzji biznesowych w oparciu o dane. Technologia ta pozwala na rozwiązywanie wielu problemów, na które tradycyjne techniki analityczne nie były w stanie znaleźć odpowiedzi.
Firmy wciąż jednak nie potrafią wykorzystać w pełni potencjału uczenia maszynowego. Dlaczego? Wiele z nich popełnia jeden z 5 poniższych błędów, wskazanych przez ekspertów firmy SAS.
Uczenie maszynowe (machine learning) to metoda samouczenia się maszyn w oparciu o analizę danych i odnajdywanie zawartych w nich wzorców. Jak wynika z danych IDC, w najbliższych latach uczenie maszynowe będzie odgrywało coraz większą rolę w strategii rozwoju biznesu. Firma prognozuje, że w 2020 r. wydatki przedsiębiorstw związane z implementacją machine learning i sztucznej inteligencji wyniosą aż 47 miliardów USD. Oznacza to ponad pięciokrotny wzrost w stosunku do 2016 r., kiedy na rozwiązania tej klasy wydano 8 miliardów USD.
Wokół technologii uczenia maszynowego urosło wiele mitów i niektórzy zaczęli uznawać ją za lek na wszelkie problemy, jakie spotykają współczesny biznes. W rzeczywistości jednak wiele zależy od tego, jak będziemy wykorzystywali to rozwiązanie.
Czytaj całość artykułu tutaj: https://www.erp-view.pl/it_solutions/dlaczego_biznes_nie_wykorzystuje_potencjalu_machine_learning.html
Nadesłał:
openmediagroup
|