เนื้อหา
Q:
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำงานจากความไร้ประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัดเพื่อแนะนำประสิทธิภาพใหม่สำหรับธุรกิจได้อย่างไร
A:
หนึ่งในแอพพลิเคชั่นที่มีศักยภาพมากที่สุดของระบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรคือการขุดประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับกระบวนการทางธุรกิจและการดำเนินงาน สาขานี้ยังคงเฟื่องฟูในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องวิวัฒนาการและผู้ขายเสนอเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นให้กับ บริษัท เพื่อประเมินสถานการณ์ทางธุรกิจ
โดยทั่วไปการเรียนรู้ของเครื่องสามารถให้ประสิทธิภาพผ่านการตรวจสอบความเป็นไปได้และทางเลือกที่หลากหลายซึ่งบางอย่างอาจดูเหมือนไม่มีประสิทธิภาพบนใบหน้าของพวกเขา ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมคือกระบวนการที่เรียกว่าการหลอมจำลองที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ให้ผลลัพธ์ในวิธีการเดียวกับที่วิศวกรจะทำการหล่อโลหะให้เย็นหลังจากการปลอมแปลง ในแง่หนึ่งระบบจะใช้ข้อมูลและตรวจสอบเส้นทางหรือผลลัพธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพเหล่านี้เพื่อค้นหาว่าหากรวมการเปลี่ยนแปลงหรือการจัดการไม่ว่าด้วยวิธีใดก็ตามพวกเขาสามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การจำลองแบบการอบเป็นเพียงหนึ่งในหลาย ๆ วิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งสามารถหยั่งรากทางเลือกที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
วิธีคิดอย่างหนึ่งเกี่ยวกับความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องประเภทนี้คือการดูว่าระบบนำทาง GPS มีการพัฒนาอย่างไรในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ระบบนำทาง GPS ยุคแรก ๆ สามารถให้เส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดแก่ผู้ใช้โดยใช้ข้อมูลพื้นฐานมาก - หรือมากกว่านั้นข้อมูลที่ตอนนี้ดูเหมือนว่าเราจะพื้นฐานมาก ผู้ใช้สามารถค้นหาเส้นทางที่เร็วที่สุดโดยใช้ทางหลวงเส้นทางที่เร็วที่สุดที่ไม่มีโทลเวย์ ฯลฯ อย่างไรก็ตามเมื่อผู้ขับขี่รถยนต์ได้เรียนรู้จีพีเอสก็ไม่ได้มีประสิทธิภาพสูงสุดเพราะไม่เข้าใจปัญหาต่างๆเช่นการทำถนนอุบัติเหตุ ฯลฯ ด้วยระบบ GPS ใหม่ ผลลัพธ์ถูกสร้างขึ้นในเครื่องและ GPS ให้คำตอบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกครั้งเนื่องจากอัลกอริทึมกำลังพิจารณาเส้นทางที่อาจไม่มีประสิทธิภาพต่อระบบพื้นฐานที่มากขึ้น ด้วยการเรียนรู้เครื่องจะเผยประสิทธิภาพออกมา มันนำเสนอเหล่านี้ให้กับผู้ใช้และเป็นผลให้บริการที่ดีที่สุด ประเภทของสิ่งที่การเรียนรู้ของเครื่องจะทำเพื่อองค์กร - มันจะเพิ่มประสิทธิภาพโดยการเปิดเผยเส้นทางที่ซ่อนอยู่ที่ดีที่สุดและมีประสิทธิภาพแม้ว่าพวกเขาต้องการความซับซ้อนในการวิเคราะห์ ระบบเหล่านี้ซึ่งมุ่งไปสู่การให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดนั้นไม่เพียง แต่ใช้สำหรับการขุดระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบดิจิตอล ตัวอย่างเช่นรายงานจาก GE แสดงให้เห็นว่าการใช้ระบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรสามารถปรับปรุงการดำเนินงานของโรงไฟฟ้าถ่านหินที่ให้พลังงานแก่ชุมชนได้อย่างไร