Obsah
Q:
Môžu rovnaké nástroje strojového učenia fungovať pre maloobchodné aj výrobné podniky?
A:
Pokiaľ ide o prispôsobenie nástrojov strojového učenia pre maloobchodné aj výrobné podniky, existujú určité významné podobnosti, existujú však aj zásadné rozdiely.
V maloobchode je veľká väčšina nástrojov a procesov strojového učenia zameraná na iniciatívy zamerané na predaj a na zákazníka. Spoločnosti využívajú obrovskú silu strojového učenia na prekopávanie údajov, ktoré im umožňujú predávať, čo zvyšuje konverziu a tým aj zisky. Jedným vynikajúcim príkladom, ktorý prekračuje hranicu medzi strojovým učením a umelou inteligenciou, je sledovanie dosahu zákazníkov na opustenie nákupného košíka. Sady nástrojov, ktoré aktívne oslovujú zákazníkov, ktorí opustili položky v nákupnom košíku, sa často klasifikujú ako nástroje umelej inteligencie, ale ďalšie nástroje, ktoré jednoducho agregujú a analyzujú údaje za účelom vývoja systémov založených na ľuďoch, sú príkladmi strojového učenia aplikovaného na maloobchod.
Vo výrobe vyzerá prostredie strojového učenia trochu inak. Strojové učenie sa vzťahuje na výrobu a výrobu fyzického tovaru pomerne niekoľkými jedinečnými spôsobmi. Veľká časť hodnoty strojového učenia vo výrobe sa uplatňuje pri manipulácii s dodávateľskými reťazcami. Strojové učenie bude informovať procesy údržby, opráv a generálnych opráv (MRO) a ďalšie aspekty stavby, balenia alebo montáže samostatných alebo hromadne vyrábaných predmetov. Inými slovami, mnoho z najcennejších nástrojov strojového učenia vo výrobe je orientovaných smerom k výrobnej hale, nie na zákazníkov, ale na vybudovanie dokonalej „inteligentnej továrne“ a zlepšenie fyzických procesov. (Tento článok spoločnosti Forbes je iba jedným z príkladov, ktoré naznačujú desať spôsobov, ako strojové učenie rýchlo mení výrobu a zásadne.) Naproti tomu nástroje strojového učenia v maloobchode sú väčšinou zamerané na „inteligentný predajný priestor“ a na prevažnú časť obchodu, ktorý teraz sa uskutočňuje online alebo prostredníctvom digitálnych platforiem.
Na základe uvedeného môžu maloobchodné podniky používať nástroje strojového učenia na zvládnutie fyzických procesov, napríklad zásob. Pri manipulácii so zásobami môžu prediktory strojového učenia pomôcť maloobchodným spoločnostiam ušetriť obrovské množstvo peňazí tým, že budú uchovávať iba zásoby, ktoré potrebujú v danom čase, a zefektívniť operácie skladovania a skladovania. Hlavná hodnota strojového učenia sa v maloobchode sa však stále zameriava na podporu predaja pri rozhodovaní, na získavanie ďalších informácií o zákazníkovi na základe hlbokých postupov zhromažďovania a analýzy údajov, na skúmanie demografických a osobných informácií a získavanie mimoriadne cenných informácií o predaji.
Pointa je, že ako predzvesť príchodu silnej umelej inteligencie sú nástroje na strojové učenie a hĺbkové vzdelávanie jednoducho „inteligentné“. Zhromažďujú údaje a poskytujú holistický obraz nejakého definovaného konceptu, či už v geografickom, fyzickom alebo digitálnom priestore. prostredie. Rôzne priemyselné odvetvia tak využívajú silu strojového učenia rôznymi spôsobmi. Rozdiel medzi strojovým učením v maloobchode a strojovým učením vo výrobe je zrejmým príkladom toho, ako podniky určujú svoje potreby a podľa toho prispôsobujú technológie strojového učenia.