Машинное обучение — это методики анализа данных, которые позволяют аналитической системе обучаться в ходе решения множества сходных задач.

На сегодняшний день, в век высоких технологий, машинное обучение стоит на пике популярности. Всё больше компаний прибегают к этому средству для решения своих бизнес-задач. Машинное обучение представляет собой особую ценность для компаний, работающих с большим объёмом данных. С помощью внедрения машинного обучения можно достичь лучшего понимания в поведении клиентов, их предпочтений, степени удовлетворённости от оказанной услуги или товара.

Особым преимуществом машинного обучения является возможность использования специальных алгоритмов и моделей для прогнозирования результатов. Анализ данных с помощью машинного обучения позволяет находить различные связи и закономерности, предсказывать наиболее эффективные шаги и даже совершать новые открытия.

Общие задачи, с которыми справляются обработка данных и машинное обучение:

• Составление графика ожидаемых расходов, связанных с высокими рисками (наступление страхового случая);
• Выявление отклонений в данных и снижение вероятности человеческой ошибки;
• Предоставление рекомендаций товаров клиентам на основе их интересов и прошлых покупок, отображение интересующих клиента покупок в начале страницы;

Внедрение машинного обучения и настройка обработки данных представляет собой масштабную работу, включающую в себя несколько этапов.

1. Постановка задачи.

Технология машинного обучения должна отвечать конкретным требованиям бизнеса и решать определённые задачи бизнес-процессов. Чем точнее сформулирована цель, тем более предсказуемым будет результат и эффект от внедрения технологий. Для успешного использования машинного обучения важно определить, какие показатели эффективности организации необходимо улучшить, а также определить, по каким параметрам будет производиться оценка результата.

2. Составление технического задания, в котором подробно описывается план работ, задачи, сроки исполнения, технические инструменты и другая необходимая для реализации проекта информация.

3. Сбор, хранение и предобработка данных.

Этот этап является самым длительным и энергозатратным. Согласно обозначенным задачам необходимо вручную создать обучающую выборку. Если до этого в работе компании не применялась работа с данными, то процесс затягивается ещё больше и работа над созданием выборки начинается с нуля. Кроме того, что данные необходимо собрать, их также необходимо отфильтровать и определить особенности, которые оказывают влияние на конечный результат.

4. Обучение алгоритма.

Разработка и настройка алгоритмической части машинного обучения. Самый увлекательный и самый краткосрочный этап.

5. Интеграция.

Этот этап требует большого количества времени в связи с многочисленными согласованиями и дополнительными коммуникациями между заказчиком и исполнителем. Также в этот этап входит обучение сотрудников организации работе с машинным обучением.

6. Анализ работы, корректировка модели.

Так как современный мир не стоит на месте, а внедрение машинного обучения занимает большой промежуток времени, не всегда на этапах постановки задачи и написания технического задания удаётся предугадать все особенности и функционал машинного обучения. Анализ работы машинного обучения позволяет при возникновении необходимости своевременно переобучить алгоритмы работы системы.

Машинное обучение имеет обширный функционал и внедряется в самые различные области:

В сфере питания:

• Возможность улучшать рецепты на основании отзывов посетителей.
• Прогнозирование спроса на пищевые продукты с использованием нейронных сетей.
• Бронирование и прогнозирование количества посещений.
• Оценка конкурентоспособности заведения.
• Получение рекомендаций о более выгодном местонахождении ресторана.
• Прогнозирование стоимости продуктов питания и себестоимости блюд.
• Составление автоматических отчётов.

В гостиничной сфере:

• Оценка конкурентоспособности отелей.
• Составление расчётов динамического ценообразования в отеле.
• Анализ отзывов постояльцев.
• Прогнозирование отмены бронирований номеров.
• Распознавание отзывов (СПАМ, поддельные отзывы от конкурентов).

В бухгалтерской сфере:

• Использование данных для автоматического присвоения имени учётной записи каждой транзакции.
• Выявление аномалий (отклонений) в бухгалтерском учёте.
• Выявление аномалий перед подачей документов в налоговую.
• Прогнозирование срока полезного использования активов с помощью сенсорных наблюдений и разработки функций.
• Отслеживание продаж, комиссионных и других показателей.
• Выявления должников.
• Извлечение необходимых данных из документов в формате PDF.
• Создание файла в формате Excel из данных в PDF.

В сфере сельского хозяйства:

• Прогнозирование цен на сельскохозяйственную продукцию.
• Анализ урожайности.
• Стратегическое использование земель в сельском хозяйстве с учётом восстановления экосистем.
• Сегментация сельскохозяйственных полей.
• Прогнозирование глубины грунтовых вод.

В банковской сфере:

• Принятие решений о выдаче потребительского кредита на основе классификации и анализа временных рядов.
• Прогнозирование погашения кредита с помощью функции автоматизированного проектирования.
• Прогнозирование дефолта по кредиту.
• Аналитика ипотечных кредитов.
• Анализ и прогнозирование платёжеспособности клиента.
• Оценка CLV (пожизненная ценность) клиентов.
• Прогнозирование прибыли компании от сотрудничества с клиентом.
• Прогнозирование суммы транзакции и дней до следующей транзакции.
• Прогнозирование оттока клиентов.
• Прогнозирование цен на городскую недвижимость.
• Прогнозирование цен на автомобили (новые и поддержанные).
• Выявление мошеннических действий.

В страховой сфере:

• Оценка повреждений автомобиля.
• Прогнозирование обращений по медицинскому страхованию.
• Прогнозирование отказа от страховой компенсации.
• Прогнозирование мошеннических обращений в отношении автомобилей.
• Выявление аномалий для данных страховых обращений.
• Прогнозирование банкротства.
• Функции стресс-тестирования и анализ полученных результатов.
• Оценка качества банков.

В сфере недвижимости:

• Прогнозирование цен на недвижимость.
• Прогнозирование покупательской способности населения.
• Прогнозирование сезонности приобретения недвижимости.
• Выявление и анализ наиболее популярных районов для покупки недвижимости.
• Выявление зданий в аварийном состоянии.
• Классификация типа имущества.

В сфере здравоохранения:

• Поиск лекарств по заданным параметрам.
• Прогнозирование и анализ эпидемий.
• Прогнозирование рождаемости и смертности населения.
• Отслеживание заболеваний у заданной категории людей.
• Выявление аномалий в назначении пациентов.
• Выявление аномалий в результатах анализов.
• Сегментация пациентов по заданным критериям.
• Отслеживание состояния пациентов.
• Определение и постановка диагноза.

В маркетинговой сфере:

• Прогнозирование популярности продукта.
• Аналитика и тематические исследования.
• Анализ социальных сетей и полученных результатов.
• Квалификация лидов.
• Анализ контента и выявление слов, влияющих на вовлечение клиентов.
• Выявление маркетинговых решений, помогающих предотвратить отток клиентов.

В сфере логистики:

• Расчёт и прогнозирование пространственно-временных данных потоков трафика машин.
• Прогнозирование спроса на услуги в сфере логистики.
• Анализ транспортных систем.
• Анализ временных рядов по транспортным данным.
• Выявление и анализ уязвимости для транспортных сетей.
• Оптимизация расписания движения транспорта.
• Прогнозирование трафика на дорогах.
• Оптимизация цепочки поставок.
• Прогнозирование цен на топливо.

В сфере торговли:

• Анализ оптовых и розничных клиентов.
• Кластеризация данных о затратах на продукт.
• Прогнозирование спроса на продукт.
• Выявление информации о том, какие продукты чаще всего покупаются совместно.
• Анализ онлайн-транзакций.

В производственной сфере:

• Анализ данных производственной линии.
• Прогнозирование сроков службы продукта.
• Прогнозирование и анализ сбоев и поломок в оборудовании.
• Выявлений ошибок и дефектов в процессе производства.
• Выявление провалов в контроле качества продукта.
• Прогнозирование качества продукта.
• Выявление оптимальных режимов работы оборудования.
• Выявление критических факторов в производственном процессе, влияющих на конечный результат.
• Оптимизация технологического обслуживания и ремонта оборудования.
• Оптимизация и прогнозирование по процессам закупок, доставки, хранения, спроса и предложения.

В правительственной сфере:

• Моделирование рисков и прогнозирование политических решений и социальных проблем.
• Прогнозирование уровня бедности населения.
• Анализ обращений в госструктуры.
• Сбор актуальной информации о работе органов власти.
• Анализ выборов и модели прогнозирования.
• Выявление причинно-следственных связей в полученных данных.
• Сегментация населения по уровню доходов.
• Анализ социальных сетей в период проведения выборов и других государственных кампаний.
• Анализ СМИ на предмет их политической убеждённости.
• Сравнение различных партий.
• Анализ политических дебатов.
• Выявление политических и антиполитических статей и сообщений в сети Internet.

Внедрение машинного обучения в организацию позволяет повысить эффективность ее работы. Но для получения качественного результата мало лишь внедрить машинное обучение. Важную роль играет также обучение алгоритмов, правильная подготовка данных и интеграция решения с внутренними системами компании. Наш опыт и профессиональные навыки позволяют разрабатывать гибкие и многофункциональные решения на основе машинного обучения индивидуально под вашу организацию.