머신러닝과 기업 경영지침

필요는 발명의 어머니, 기계 학습, 그리고 기업가들이 그것을 옳게 증명합니다!

역사가 전환기에 이르렀을 때, 이 기업가들이 보고, 아이디어를 내고, 행동하고, 혁명하는 것입니다. 나는 그들의 존재 목적이 인간의 삶을 더 좋게 만들고 사회에 가치를 더하는 것이라고 믿는다.

그들이 가지고 있는 요령과 기술로, 그들은 평가에 능숙하다. 모든 기업가들에게 창조의 불꽃과 함께 그들은 진정한 변화무쌍한 존재이다.

전 세계 사람들은 아이디어를 가지고 있지만, 그들이 마땅히 받아야 할 최고의 그리고 가장 빛나는 기업가를 각광받게 하는 것은 바로 이러한 기업과 스타트업이다.

머신 러닝은 기업들이 마케팅 노력을 개선하고 강화하는 데 도움을 주었다. 오늘날, 우리는 기업가들에게 머신 러닝의 중요성인 동일한 것에 대해 토론하고 있다.

머신 러닝이 기업가에 어떤 도움을 주고 있는가?

다음은 머신 러닝이 기업가의 사업 확장에 어떻게 도움이 되는지입니다.

1. 딥 러닝

딥 러닝은 우리가 제품을 마케팅, 생산, 판매하는 방법을 완전히 변화시킬 것을 약속한다. 모델은 자율적으로 결론을 도출하고 구조화되지 않은 데이터에서 분류 규칙을 만든다.

비정형 데이터에 대해 이야기하면 그림이나 사운드와 같은 "매일" 데이터를 포함하는데, 이는 컴퓨터가 분석하기가 훨씬 더 어렵습니다. 인공지능이 비정형 정보를 다루는 것은 큰 돌파구였다.

딥 러닝은 그 어느 때보다 높은 수준의 인식 정확도를 달성했다. 이 모든 것이 가전제품이 사용자의 기대에 부응하는 데 도움이 되었다.

a. 새로운 고객에게 연락합니다.

기업이 적시에 적절한 고객에게 도달하는 것은 매우 중요합니다. 예: 뮤추얼 펀드 회사의 경우, 타깃 시장은 실무 전문가가 될 것입니다.

여기서 딥 러닝은 기업가가 올바른 시장을 공략할 수 있도록 지원합니다. 이 작업 전문가는 검색 또는 네트워킹 목적으로 LinkedIn, Facebook 또는 Google을 사용해야 합니다. 이 청중을 겨냥함으로써 딥 러닝을 통해 광고를 주입합니다.

b. 오래된 것을 더 잘 겨냥하라!

인공지능을 이용하면 패턴과 트렌드를 분석하는 데이터 볼륨에 큰 변화가 생긴다. 이를 통해 고객과 소비자를 그 어느 때보다 더 잘, 더 빠르게 알 수 있습니다. 기업이 고객에 대해 더 잘 알고 원하는 것이 무엇인지 잘 알수록, 제품을 납품하는 데 주력할 것입니다.

페이스북은 텍스트를 통해 심층 타깃 광고를 개발해왔다. 핀터레스트, 인스타그램, 스냅챗 및 기타 소셜 미디어 플랫폼에서도 동일한 개념을 사용할 수 있다.

2. 찾은 고객에게 연락하기

잠재 고객을 파악하는 것은 좋지만, 올바른 방법으로 고객에게 접근하는 것은 매우 중요합니다. 초기 비즈니스에서는 회사가 무작위 고객에게 무작위로 전화를 거는 전통적인 마케팅을 수행했습니다. 이제 기업은 잠재적 고객을 인식하고 대상 고객을 폐쇄하려고 합니다.

여기서 딥 러닝은 중요한 역할을 한다. 이제 기업들은 다음과 같은 역량을 갖습니다.

3. 지식의 절반은 위험하다.

데이터가 누락되면 좋지 않으며 대부분의 기업에 큰 문제가 발생합니다. 이것은 모든 정보 또는 누락된 필드 값이 될 수 있습니다. 연락처, HR의 이메일 ID, 주소 또는 단점으로 판명될 수 있는 모든 항목.

그러나 Machine 학습에서는 걱정할 필요가 없습니다. 이 모델들은 똑똑하고 눈에 띄게 누락된 것을 포착하고 누락된 정보를 식별한 후 추적합니다. 데이터 크롤링, 자연어 처리, 그리고 인공지능이 기계가 그것을 할 수 있도록 도와줍니다.

4. 에러는 인간이니 '기계 학습'을 이용하는 것은 어떨까?

인간은 틀림없이 실수를 한다. 아무도 완벽하지 않다. 그러나 머신러닝이 적용되면 서비스부터 제조까지. 건설에서 가전제품에 이르기까지, 작업은 효과적이고 효율적으로 수행될 수 있으며, 그것 역시 결함 없이 수행될 수 있습니다. 제품 결함 분석이 자동화되어 있어 오류 가능성이 없습니다. 그래서 기계가 문제를 일으키고, 과열되거나, 과도하게 사용되고 있거나, 재배선에 문제가 발생하거나, 또는 그 문제에 대한 다른 문제가 발생할 때, 인간 검사자들은 경고를 받게 됩니다.

자동화 및 중앙 통제, 작업 현장 변경 확인, 중장비의 추적, 작업자 생산성을 측정할 수 있습니다.

5. Machine Learning과 부하 공유

인간은 해야 할 많은 시간 소모적인 일을 가지고 있다. 컴퓨터는 자신에게 주어진 명령을 따르고 그것을 완벽하게 한다. 이렇게 하면 작업을 위임할 수 있으므로 여러 영역에서 효율성과 정확성이 향상됩니다. 기록 보관, 관리 및 분석과 같은 작업은 딥 러닝 애플리케이션을 통해 수행할 수 있습니다. 이것은 또한 치료 전략을 지원하고 시간과 노력을 줄이는 데 도움이 됩니다. 따라서 조직은 원활하게 실행되고 생산성을 높일 수 있습니다.

For.eg: 법무법인 J.P. 에서 30만 시간을 절약할 수 있습니다. 모건 대규모 데이터 세트를 처리하는 데는 머신 러닝의 도움이 필요하다. 지능형 소프트웨어 프로그램을 사용하여 문서와 과거 법률 사례를 검토합니다. 사람이 할 경우 30만 시간 이상이 걸립니다. 기계 학습과 함께, 프로그램은 단지 몇 초의 문제입니다.

J.P. 모건이 머신 러닝과 데이터 사이언스를 어떻게 사용하는지 확인해야 합니다.

6. 가장 목적 적합하고 최고의 제품을 추천합니다.

이것은 수년 전부터 디지털 마케터들이 사용하고 있다. 그것은 과거 구매, 현재 웹 행동, 이메일 상호 작용, 위치, 산업, 인구 통계 등을 포함하여 한 사람에 대해 이용할 수 있는 모든 정보를 종합함으로써 이루어진다. 그것은 그의 관심사를 결정짓고 가장 좋은 제품이나 가장 관련 있는 콘텐츠를 선정한다. 권장 사항은 가장 관련성이 높은 정보를 학습합니다. 특정인이 좋아할 수 있는 속성, 스타일, 범주, 가격, 추세 등과 같은 정보. 이 알고리즘은 사용자의 검색 기록에 따라 계속 발전하고 있습니다.

여기서 카테고리, 브랜드, 주제, 저자, 리뷰 등에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 머신 러닝을 통해 좋은 이메일 경험이 만들어집니다. 이것은 방문자들에게 당신이 그들을 깊이 이해하고 그들의 구매 결정에 관심을 보이고 있다는 것을 보여준다.

7. 중요한 고객층을 자동으로 찾아냅니다.

머신 러닝은 보다 개별적으로 맞춤화되고 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 세분화는 마케팅 담당자들에게 매우 중요한 도구입니다. 의미 있는 차이를 기반으로 잠재 고객 또는 고객 그룹을 생성하여 세분화된 그룹을 보다 잘 이해할 수 있도록 지원합니다. 마케팅 담당자는 높은 평생 가치 대 낮은 평생 가치 고객 또는 새로운 고객 대 충성스러운 귀향 고객 사이의 분명한 차이를 쉽게 발견할 수 있습니다. 그러나 너무 많은 고객 데이터를 사용할 수 있고, 일부 정형 및 비정형 데이터를 사용할 수 있기 때문에 이는 쉽지 않은 작업입니다. 이러한 패턴은 디코딩하기에 명확하지 않습니다. 또한 역동적인 변화 환경에서 고객의 취향, 선택 및 선호도는 계속 변화하고 있습니다.

여기서 머신 러닝은 구세주 역할을 하며, 세그먼트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 여러분이 깨닫지 못했던 부분과 분리될 수 있다는 것을요. 이는 올바른 대상 고객에게 적합한 정보를 사용하는 데 도움이 되며, 따라서 대화나 아이디어 피칭이 의미 있는 방식으로 진행되도록 도와줍니다.

예를 들어

Z 씨는 집을 구입하고 싶어 하며 집을 재 융자할 방법을 찾고 있습니다. 그는 특정한 유형의 행동을 보여줄 것이며, 그 행동은 기계 학습 알고리즘을 통해 이해, 해석 및 분석될 수 있다. 이러한 지식은 마케터가 해당 부문에 대해 더 나은 목표의 메시지를 고안하는 데 도움이 될 것입니다. 이제 마케팅 담당자는 요구사항을 알고 있기 때문에 해당 부문에 대해 다르게 말할 것입니다. 따라서, 이는 고객이 좋아할 수 있는 서비스를 제공하고 고객이 만족할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있다.

머신 러닝이 미래를 어떻게 형성하고 있는가?

증강현실은 미래입니다.

아마존 고 매장에 대해 들어보셨나요? 이 상점은 고객들이 물건을 들고 갈 수 있게 해 준다. 손님들은 요금이 부과되지만, 출납 계선을 통과하지 않는다. 고객은 머신러닝과 증강현실을 통해 가능한 객체 감지를 통해 충전됩니다.

아마존 고는 체크아웃이 필요 없는 새로운 종류의 매장입니다. 이것은 아마존 고에서 쇼핑을 할 수 있고, 줄을 서서 기다릴 필요가 없다는 것을 의미한다. 아마존 바둑 응용 프로그램으로 아마존 바둑에 들어가서 필요한 제품을 가져가세요. 제품을 제공해준 앱에 감사드리고 앱에서 탈퇴하세요.

그래서, 당신이 당신의 물건을 가지고 가게를 나올 때, 당신의 아마존 계좌는 요금이 부과되고 영수증을 보내게 됩니다.

일론 머스크는 프로처럼 연주한다.

자율주행차의 이면 기술은 효율을 크게 높일 수 있다. 자동차 분야의 혁명으로 AI는 해마다 재미를 보고 있다. 머신러닝과 인공지능으로 다음 단계나 가까운 미래가 무인자동차다. 이제, 남은 유일한 것은 하늘을 나는 자동차일 것이다.

머신 러닝은 더 나은 보안에서 더 깊이 목표한 마케팅에 이르기까지 비즈니스 세계를 무익하게 혁신하는 놀라운 결과를 낳았습니다. 인공지능을 사업 운영의 핵심 요소로 받아들인 기업가들은 상당한 이익을 얻을 것이고 그 이익은 막대할 것이다.

부트스트랩, 크라우드 소싱, 그리고 유니콘 탑입니다. 이것이 바로 머신 러닝이 장식되는 이유입니다!

요약

다시 한번 생각해보지 않아도 2019년은 AI의 해가 될 것이라고 말할 수 있다. 기계 학습은 기업가의 사업에서 차이를 만드는 것이다. 고객 지원에서부터 조립 라인의 자동 감독에 이르기까지 모든 것을 제공하고 있으며, 더 이상 요구할 수 없습니다.

이미 머신러닝이 각광받고 있는 가운데 자율주행차, 맞춤형 콘텐츠 추천, 얼굴인식 필터 등의 분야가 혁신에 차질을 빚고 있다.

마지막으로, 저는 단지 디지털 공급망이 여러분을 겁먹게 하지 말라고 말하고 싶습니다. 머신러닝, 빅데이터, IoT, 클라우드, AI, 드론, 딥러닝 등이 공급망 개선 방안일 뿐이다.