П:
Могу ли исти алати за машинско учење радити и за малопродајне и за производне компаније?
О:Када је у питању прилагођавање алата за машинско учење како за малопродајне тако и за производне компаније, постоје неке значајне сличности, али постоје и фундаменталне разлике.
У малопродаји је велика већина алата и процеса машинског учења оријентисана на иницијативе продаје и суочавања са купцима. Компаније користе огромну моћ машинског учења за копање података што им омогућава продају, што повећава конверзију и на тај начин доноси профит. Један одличан пример који премотава границу између машинског учења и вештачке интелигенције је у потрази за купцима око напуштања колица. Скупови алата који активно посежу за купцима који су напустили предмете у кошарици често се класификују као алати за вештачку интелигенцију, али други алати који једноставно обједињују и анализирају податке да би се развили системи засновани на људима представљају примере машинског учења примењеног у малопродаји.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
У производњи, пејзаж за машинско учење изгледа прилично другачије. Машинско учење се односи на производњу и производњу физичке робе на неколико јединствених начина. Велики део машинског учења у производњи се односи на руковање ланцима снабдевања. Машинско учење ће информисати о процесима одржавања, поправка и ремонта (МРО) и другим аспектима изградње, паковања или састављања дискретних или масовних производних предмета. Другим речима, многи од најцењенијих алата за машинско учење у производњи оријентисани су ка продаваоници, а нису намењени купцима, већ изградњи савршене „паметне фабрике“ и побољшању физичких процеса. (Овај Форбесов чланак само је један пример који описује десет начина на које машинско учење брзо мења производњу и на фундаменталне начине.) За разлику од тога, алати за машинско учење углавном су усмерени на „паметни продајни под“ и већину трговине која сада се одвија путем интернета или путем дигиталних платформи.
Уз то речено, малопродајна предузећа могу такође користити алате за машинско учење за руковање физичким процесима, на пример, залихе. У управљању залихама, предиктори за машинско учење могу помоћи малопродајним компанијама да уштеде огромне количине новца, држећи на располагању само залихе које су им потребне у одређеном тренутку и чинећи складишта и складишта много ефикаснијим. Међутим, главна вредност машинског учења у малопродаји и даље је усредсређена на подршку одлучивању о продаји, на учење више о клијенту на основу дубоког сакупљања података и пракси анализе, на испитивање демографије и личних података и добијање изузетно драгоцене продајне информације.
Дно црта је да су, као претеча снажног АИ-ја, алати за машинско учење и дубоко учење једноставно „паметни“. Они обједињују податке и пружају холистичку слику неког дефинисаног концепта, било да се ради о географском, физичком простору или дигиталном Животна средина. Тако различите индустрије користе моћ машинског учења на различите начине. Разлика између машинског учења у малопродаји и машинског учења у производњи је евидентни пример како предузећа прецизирају своје потребе и у складу са тим усвајају технологије машинског учења.
