专家教你如何应用机器学习

并不是每个人都拥有技术自信，近年来人工智能占据很多头条新闻，这导致有很多推测的错误。这篇文章将帮助各行业的业务人员（大多数不是技术人员）了解人工智能和机器学习真正是什么。

所以对于那些在人工智能世界中看起来像门外汉的人，需要学习关于商业智能技术中的机器学习的一切知识。

前提：符合商业世界

在热播的电视节目目中，安东尼?霍普金斯扮演福特博士，这是一个权力饥饿的科学家，具有聪明的头脑和强大的自信。福特博士是狂野的西部主题游乐园Westworld的首席工程师，这个游乐园居住着令人难以置信的逼真的机器人，被称为“主人”。

寻求刺激的游客以合适的价格可以参观westworld，并沉迷于他们最黑暗的幻想中。

这些机器（或主机）是智能的，很聪明。总有一天，他们甚至可以接管人类社会。

然而不要担心，这并不是预测与人工智能机器人的物种战争，但在现实世界中，机器学习实际上可以接管最具挑战性的商业任务，并把它们变成巨大的收入机会。

机器学习在日复一日的进步

想想上次看到要参加的会议的公司，它可能已经进入你喜欢日常登陆的新闻网站的侧边栏。无论你在哪里上网，链接都会在为你准备好注册。

在技术讨论中，这种个性化被称为我的互联网（或IoM）。像谷歌和Facebook这样的公司使用先进的算法，根据用户的独特的数据历史预测，并提供其想要的确切解决方案。添加在物联网（或IoT），用户得到个性化的消息。当然，人工智能已经成为人们生活的一部分，并且正在快速增长。

机器学习和商业智能的下一步是什么？

杰出的企业家AytekinTank说，“人工智能的革命显然已经到来，就像过去的革命一样，如今的创业者将成为明天的巨头。”

这听起来不错。但是，在当今的商业世界中，这到底是什么样子呢？

每次加入新客户时，企业都会根据自定义参数（例如大小，展开和垂直）自动预测他们的需求。企业发送超级目标的电子邮件，带来他们甚至不知道所需要的内容。企业提供的优惠是他们准备好采取行动时首先看到的。

或者说，如果一个在线零售商使用机器学习来增加其库存管理，并与其当前的系统同步，通过在适当的时间拉动和推广合适的产品来降低成本和增加销售。

想象一个有效的产品研发方法。SisensePulse等智能系统无缝地弥补了客户关系管理（CRM）与项目跟踪软件之间的差距，而不是让团队在会议中浪费大量时间，为用户带来实时利润的驱动洞察力。

对于医疗保健领导者来说，机器学习可以为其医院资产负债表带来巨大的推动力。用户可以创建智能工作流程，自动将定向调查发送到超过平均病人住院时间的医生，帮助他们收集提高成本效率所需的信息。

无论从事什么业务，机器学习提供了人们不能在任何其他地方得到的可行见解。

它是如何工作的

让我们绕过科技术语，重新回到Westworld例子。机器人记住的越多，就会变得越强大。机器学习也是如此。每次输入新数据时，商业智能系统都会扩展其内存，从过去的经验中学习，并在此过程中变得更聪明，更快速，更强大。

机器学习在行动

以查询回收为例。如果一个用户询问“2016年向供应商A支付的总金额是多少？”，而另一个用户询问：“供应商A和供应商B相比，我们节省了多少费用？”，第二个用户将会更快地得到答案，可能立即采取行动签定一个更好的合同，而不是浪费时间和费用等待数天这后推出的报告。

在Westworld例子中，福特的“遐想”使得机器能够获得更多的洞察力。在商业世界中，它采用先进的数据处理算法，如Sisense芯片?为人们带来这种力量。

这给人们带来了机器学习的另一个关键要素：在Westworld例子中，就像商业世界一样，异常是机会。问题是，如果像大多数公司在世界各地有多个部门和办事处一样，用户的数据源之间可能有一些相当大的差距。这令人感觉凌乱，混乱，甚至有点失控。

这是坚实的商业分析才能真正发挥其魔力，精简用户的系统和数据，节省了大量的时间和金钱。但并不是所有的商业智能系统都是平等的。知道差异在哪里吗？相信人们都猜到了：就是机器学习。

商业智能需要机器学习

大多数商业智能平台会提醒用户出现异常，并允许用户立即采取行动，但只有具有大功率的机器学习算法的分析平台才能自动执行操作。

例如，SisensePulse的智能工作流程允许用户对第三方应用程序（如Zendesk，Slack或Zapier）自动执行警报，从而触发对正在进行的情境的即时智能响应。

所以，可以进行以下一些总结：

·商业智能正在发生，作为消费者，人们已看到了商业智能的应用。

·机器学习使用来自一组不同数据源的聚合知识，随着时间的推移变得更智能，更快速。

·采用商业智能时，它可以帮助用户节省资金并增加利润。

现在人们能想象企业没有商业智能吗？而随着机器学习技术的发展，人们的业务将会发展越来越好。