Voor ondernemingen kunnen machine learning en kunstmatige intelligentie helpen om baanbrekende oplossingen te verminderen. In dit korte artikel gaan we het hebben over dingen die senior IT-leiders moeten begrijpen om een ​​solide machine learning-strategie te lanceren en te ondersteunen. Laten we een paar tips bekijken die u kunnen helpen om op dit gebied aan de slag te gaan.

1. Begrijp het

Bij uw organisatie weet u hoe u datawetenschap kunt benutten, maar u weet niet hoe u het moet implementeren. Wat u moet doen, is de centralisatie van uw datawetenschap en andere bewerkingen uitvoeren. In feite is het logisch om een ​​combinatie van machine learning en datawetenschap te creëren in twee verschillende afdelingen, zoals finance, human resource marketing en sales.

2. Aan de slag

U hoeft geen zespuntenplan te maken om een ​​datawetenschapsonderneming op te bouwen. Volgens Gartner wil je misschien kleine experimenten uitvoeren in een reeks bedrijfsgebieden met een bepaalde technologie om een ​​beter leersysteem te ontwikkelen.

3. Uw gegevens zijn als geld

Aangezien gegevens de brandstof zijn voor elk veld van kunstmatige intelligentie, moet u weten dat uw gegevens uw geld zijn en dat u deze goed moet beheren.

4. Zoek niet naar paarse eekhoorns

Kortom, datawetenschappers hebben een hoge aanleg voor zowel statistiek als wiskunde. Daarnaast zijn ze vaardig genoeg om een ​​dieper inzicht in data te krijgen. Het zijn geen ingenieurs die producten maken of algoritmen schrijven. Vaak zoeken bedrijven naar Unicorn-achtige professionals die goed zijn in statistiek en ervaring hebben in industriedomeinen zoals financiële dienstverlening voor de gezondheidszorg.

5. Bouw een trainingscurriculum

Het is belangrijk om in gedachten te houden dat iemand die aan datawetenschap doet, niet betekent dat hij een datawetenschapper is. Aangezien je niet veel datawetenschappers kunt vinden, is het beter dat je een ervaren professional zoekt en ze opleidt. Met andere woorden, misschien wilt u een cursus maken om deze professionals in het veld op te leiden. Na het eindexamen kun je er zeker van zijn dat ze het werk heel goed aankunnen.

6. Gebruik ML-platforms

Als u een bedrijf beheert en uw machine learning-processen wilt verbeteren, kunt u datawetenschapsplatforms zoals Kaggle bekijken. Het goede aan dit platform is dat ze een team van datawetenschappers, softwareprogrammeurs, statistici en quants hebben. Deze professionals kunnen moeilijke problemen aan om te concurreren in de bedrijfswereld.

7. Controleer uw “Afgeleide gegevens”

Als u uw machine learning-algoritmen met uw partner wilt delen, weet dan dat zij uw gegevens kunnen zien. Houd er echter rekening mee dat het niet goed zal zitten voor verschillende soorten informaticabedrijven, zoals Elsevier. U moet een solide strategie hebben en u moet deze begrijpen.

Om een ​​lang verhaal kort te maken, als u aan de slag wilt met machine learning, raden we u aan de tips in dit artikel te lezen. Met deze tips in gedachten, zal het voor u veel gemakkelijker zijn om het meeste uit uw machine learning-systeem te halen .

Bron: Shalini M