Q:
Чи можуть однакові інструменти машинного навчання працювати як для підприємств роздрібної торгівлі, так і для виробничих підприємств?
A:Що стосується адаптації інструментів машинного навчання як для підприємств роздрібної торгівлі, так і для виробничих підприємств, є деякі суттєві подібності, але існують також принципові відмінності.
У роздрібній торгівлі переважна більшість інструментів та процесів машинного навчання орієнтована на ініціативи продажів та клієнтів. Компанії використовують величезну силу машинного навчання копати дані, що дозволяють їм продавати, що сприяє конверсії і, таким чином, отримує прибуток. Одним чудовим прикладом, який простежує межу між машинним навчанням та штучним інтелектом, є пошук можливостей клієнтів щодо відмови від кошика. Набори інструментів, які активно звертаються до клієнтів, які відмовилися від товарів у кошику, часто класифікуються як засоби штучного інтелекту, але інші інструменти, які просто агрегують та аналізують дані для розвитку систем, керованих людиною, є прикладами машинного навчання, застосовуваного до роздрібної торгівлі.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
У виробництві ландшафт машинного навчання виглядає зовсім інакше. Машинне навчання стосується виготовлення та виробництва фізичних товарів досить кількома унікальними способами. Значна частина машинного навчання у виробництві припадає на обробку ланцюгів поставок. Машинне навчання інформує про процеси технічного обслуговування, ремонту та капітального ремонту (MRO) та інші аспекти будівництва, упаковки чи складання дискретних або масових виробничих предметів. Іншими словами, багато найцінніших інструментів машинного навчання у виробництві орієнтовані на цех, орієнтований не на покупців, а на створення ідеального «розумного заводу» та покращення фізичних процесів. (Ця стаття Forbes - лише один із прикладів, у яких викладено десять способів того, як машинне навчання швидко і принципово змінюється виробництвом.) зараз відбувається в Інтернеті або через цифрові платформи.
Зважаючи на це, роздрібні підприємства також можуть використовувати інструменти машинного навчання для обробки фізичних процесів, наприклад, інвентарю. При обробці запасів передбачувачі машинного навчання можуть допомогти роздрібним компаніям заощадити величезні гроші, зберігаючи лише той інвентар, який їм потрібен у певний час, і зробивши складські та складські операції набагато ефективнішими. Однак основна цінність машинного навчання в роздрібній торгівлі все ще зосереджена на підтримці рішень щодо продажу, на вивченні більше інформації про клієнта на основі глибокого збору даних та практики аналізу, на вивчення демографії та особистої інформації та отримання надзвичайно цінної інформації про продаж.
Суть полягає в тому, що як провісник майбутніх інтелектуальних технологій інструменти машинного навчання та глибокого навчання просто «розумні». Вони збирають дані та забезпечують цілісне уявлення про певну концепцію, будь то в географічному, фізичному просторі чи цифровому середовище. Так різні галузі використовують силу машинного навчання по-різному. Різниця між машинним навчанням у роздрібній торгівлі та машинним навчанням у виробництві є наочним прикладом того, як підприємства точно визначають свої потреби та відповідно застосовують технології машинного навчання.
