Машинное обучение — это область технологий искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных и решать задачи самостоятельно. То есть, мы показываем ему примеры и позволяем находить закономерности, а не прописываем для него каждое действие. Для этого используются сложные математические инструменты, такие как статистика, методы оптимизации и теория вероятностей, которые позволяют обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезную информацию.

Применение технологий машинного обучения помогает бизнесу:

• ML-сервис автоматизирует рутинные задачи, требующие больших затрат времени и ресурсов — например, он может обрабатывать массивы данных, отвечать на часто задаваемые вопросы и модерировать контент на сайте.
• Благодаря машинному обучению вы можете принимать более обоснованные решения. Сервис анализирует огромные объемы данных за короткое время и выявляет скрытые закономерности, которые не видны человеческому глазу.
• Machine learning позволяет персонализировать взаимодействие с клиентами, предлагать им продукты и услуги, которые соответствуют их потребностям и предпочтениям.
• Кастомный ML-сервис помогает выявлять узкие места в бизнес-процессах и оптимизировать их, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат — например, мы разработали нейросеть, которая прогнозирует, сколько времени инженер тратит на обслуживание одного объекта, и составляет оптимальное рабочее расписание для команды.
• Машинное обучение выявляет тенденции рынка, позволяет прогнозировать спрос, изменения на рынке и другие важные факторы, что помогает бизнесу адаптироваться к меняющимся условиям.

В зависимости от потребностей конкретной команды технологии машинного обучения можно внедрить и во внутренние бизнес-процессы, и во взаимодействие с клиентами. В обоих случаях он разгружает ваших сотрудников от рутины и помогает сосредоточиться на более сложных, требующих креативного подхода задачах.

Вот несколько примеров того, как ML-сервисы встраиваются в бизнес:

• Чат-боты на базе ИИ отвечают на вопросы клиентов в режиме 24/7, чтобы повысить удовлетворенность клиентов.
• Веб-сервис на базе ИИ может анализировать данные о поведении клиентов и предлагать им продукты, которые с высокой вероятностью их заинтересуют — например, при заказе мангала покупателю будут показаны шампуры, составы для розжига, чтобы увеличить кросс-продажи.
• Веб-сервис автоматически обрабатывают и анализируют данные из различных источников, предоставляют вам ценную информацию для принятия решений — это может быть AI-помощник руководителя, который анализирует заданный сегмент рынка, предсказывает тенденции и предлагает варианты для повышения прибыли, совершенствует маркетинговые кампании.
• Веб-сервис на базе ИИ выявляет подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество — такие технологии уже используются в банковской сфере.
• На производстве нейросеть может управлять работой станков, а также — анализировать видео с камер, чтобы выявлять нарушение техники безопасности.

Многие крупные компании уже используют технологии машинного обучения для автоматизации бизнес процессов и повышения прибыли:

• Торговый гигант Amazon использует ML для персонализированных рекомендаций продуктов, оптимизации логистики и обнаружения мошенничества.
• Онлайн-сервис Netflix использует ИИ-технологии для рекомендаций фильмов и сериалов, что значительно повышает удержание пользователей.
• Google недавно добавил на страницу выдачи поисковика краткую ML-сводку по запросу, чтобы пользователь мог сразу получить полный ответ на свой вопрос.

Разработка и внедрение ML-сервиса — это сложный процесс, требующий экспертизы и ресурсов. Однако можно начать с малого: подготовили для вас чек-лист.

1. Проанализируйте работу компании и составьте подробную карту бизнес-процессов. На ее основе выделите задачи, которые можно решить с помощью ML. Это могут быть простые. но часто повторяющиеся действия, или сложные процессы, которые требуют много ресурсов, но не креативности.
2. Выберите подрядчика, который имеет опыт в разработке сервисов на основе машинного обучения. Скилловые разработчики помогут вам определить, как лучше оптимизировать процессы, и что для этого нужно.
3. Соберите и подготовьте данные для обучения AI-алгоритма. Качество и количество данных — это ключи к успеху ML-проекта.

Машинное обучение — мощный инструмент, который уже помогает компаниям во всем мире стать более конкурентоспособными. Не стоит упускать возможность использовать ИИ для достижения своих целей: разработка веб-сервиса помогает масштабировать бизнес, увеличить прибыль.