Volledige afhandeling kan via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Machine Learning: de nieuwe tool voor loopbaanwisselaars

Machine Learning is het modewoord dat is ontstaan ​​en is de volgende toekomst van de wereld. Het wordt gedefinieerd als een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie dat werkt als een kunstmatige geest om automatisch te leren zonder de aanwezigheid van de menselijke geest.

Het verwijst naar de ontwikkeling van tools en methodologieën die nodig zijn om toegang te krijgen tot de gegevens en deze verder te gebruiken voor leren.

Het beste deel van het gebruik van deze tool is dat er geen menselijke tussenkomst of hulp nodig is. Het continue leren zal verder helpen bij het nemen van passende en effectieve beslissingen in de toekomst op basis van wat al in het geheugen is opgeslagen. Onthoud dat het je helpt bij het nemen van beslissingen, maar het is niet zeker dat de beslissingen die door een kunstmatig mens worden genomen, elke keer juist en gepast zullen zijn.

VOORDELEN VAN MACHINE LEREN

Het is gewoon een andere manier om de gegevens te analyseren en er bruikbare inzichten uit te halen die automatisch de gegevensanalysemodellen bouwen.

Het helpt de organisaties bij het verkrijgen van een effectievere en efficiëntere analyse van enorme hoeveelheden gegevens bij afwezigheid van bekwame professionals. Een kunstmatige geest werkt in een snel tempo in vergelijking met een menselijke geest; daarom resulteert het in snellere en nauwkeurige beslissingen.

De nauwkeurige en snelle beslissingen leiden tot het grijpen van de nieuwe marktomzetmogelijkheden en het verbeteren van de klanttevredenheid. Het helpt bij het bevorderen van het proces van het identificeren van de bedreigingen die op de markt aanwezig zijn.

Het proces van het identificeren van zowel kansen als bedreigingen wordt vereenvoudigd via machine learning. Maar dit alles kan alleen worden bereikt als het goed is opgeleid met behulp van extra middelen en tijd.

HOE KUNNEN DE LEERMOGELIJKHEDEN VAN DE MACHINE WORDEN VERBETERD?

Er zijn verschillende methoden beschikbaar voor machine learning, zoals gesuperviseerde algoritmen, semi-gesuperviseerde algoritmen en niet-gesuperviseerde algoritmen.

a) Gesuperviseerde algoritmen passen het geleerde toe samen met de gegevens en gebruiken goed geïllustreerde en gelabelde diagrammen om de toekomst te analyseren en te voorspellen.

b) Semi-gesuperviseerde algoritmen vereisen zowel gelabelde als niet-gelabelde training waarbij gebruik wordt gemaakt van een kleine hoeveelheid gelabelde gegevens maar een grote hoeveelheid niet-gelabelde gegevens.

Het wordt gekozen wanneer de verkregen gelabelde gegevens de aanvullende bronnen vereisen, maar de niet-gelabelde gegevens niet de aanvullende bronnen of vaardigheden vereisen.

c) Niet-gecontroleerde algoritmen worden over het algemeen toegepast wanneer de verkregen gegevens niet-gelabeld of niet-geclassificeerd zijn. Dit systeem wordt gebruikt om de verborgen oplossingen uit de niet-gelabelde of niet-geclassificeerde datasets te ontdekken.

De machine learning heeft het vermogen om de enorme hoeveelheden gegevens tijdig en te effectief te verslinden. De activiteiten van recente klanten en de interacties worden door de machine learning gebruikt bij het beoordelen en aanpassen van uw berichten.

Het heeft de mogelijkheid om relevante variabelen te lokaliseren door de data-analysemodellen uit verschillende bronnen te bouwen.

De machine learning helpt bij een effectievere en juistere analyse en interpretatie van gegevens. Het is de beste tool om te gebruiken als uw bedrijf niet beschikt over de professionals die zijn uitgerust met de gewenste vaardigheden en kennis om met de datasets om te gaan.

Bron: Shalini Madhav

  • Gerelateerde Tags: