هوش مصنوعی و سازمان ها همیشه مناسب هم نیستند. در حالی که بسیاری از سازمان ها از هوش مصنوعی برای پاسخ به سؤالات خاص و حل مشکلات خاص استفاده می کنند، آنها اغلب پتانسیل آن را به عنوان ابزاری برای اکتشاف و نوآوری نادیده می گیرند – برای جستجوی الگوهایی در داده ها که احتمالاً به تنهایی متوجه نمی شوند.
در این سازمان‌ها، تمرکز بر یادگیری تحت نظارت است - ماشین‌های آموزش برای تشخیص ارتباط بین ورودی‌ها و برچسب‌ها یا بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته که بر آنها تأثیر می‌گذارند.
این سازمان‌ها زمان کمتری را صرف توسعه هوش مصنوعی در همکاری با سهامداران می‌کنند. یادگیری بدون نظارت - تغذیه شبکه عصبی مصنوعی حجم زیادی از داده برای کشف آنچه که ماشین در آن داده ها کشف می کند.
با یادگیری نظارت شده، دانشمندان داده عمدتاً درگیر نوعی برنامه نویسی هستند، اما به جای نوشتن دستورالعمل های خاص در کدهای کامپیوتری، الگوریتم هایی را توسعه می دهند که ماشین ها را قادر می سازد تا یاد بگیرند که چگونه وظایف خاصی را به تنهایی انجام دهند - پس از یک دوره آموزش و آزمایش. بسیاری از تیم های علم داده امروزه تقریباً به طور انحصاری بر روی ابزارها و زبان ها به قیمت روش شناسی و مدیریت علم داده تمرکز می کنند.
علم داده بسیار بیشتر از آموزش ماشین ها برای انجام وظایف خاص است. برای دستیابی به پتانسیل کامل علم داده، سازمان ها باید بر علم تاکید کنند و روش علمی را در داده های خود به کار گیرند:
1. رعایت کنید
2. سوال
3. تحقیق
4. فرضیه سازی کنید
5. آزمایش کنید
6. تست کنید
7. نتیجه گیری کنید
8. گزارش دهید
توجه داشته باشید که اولین قدم در روش علمی مشاهده است. این مرحله اغلب توسط تیم های علم داده نادیده گرفته می شود. آنها قبل از درک کامل آن داده ها، شروع به استفاده از داده ها برای هدایت پروژه های یادگیری ماشینی تحت نظارت خود می کنند.
یک رویکرد بهتر، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) است - رویکردی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها که شامل خلاصه کردن ویژگی های اصلی آنها، معمولاً از طریق تجسم داده ها است. هدف EDA این است که قبل از انجام هر مدل سازی رسمی یا آزمایش یا فرضیه ای در مورد داده ها، آنچه را که داده ها نشان می دهد، آشکار کند.
یادگیری بدون نظارت ابزاری عالی برای انجام EDA است، زیرا می‌تواند حجمی از داده‌ها را بسیار فراتر از توانایی‌های آن چیزی که انسان می‌تواند تجزیه و تحلیل کند، تجزیه و تحلیل کند، به داده‌ها به طور عینی نگاه می‌کند، و دیدگاه منحصربه‌فردی از آن داده‌ها ارائه می‌کند که اغلب بینش‌های تیم علم داده را آشکار می‌کند. اعضا هرگز فکر نمی کردند به دنبال آن بگردند.
توجه داشته باشید که مرحله دوم در روش علمی پرسشگری است. متأسفانه، بسیاری از سازمان‌ها این مرحله را نادیده می‌گیرند، معمولاً به این دلیل که فرهنگ کنترلی عمیقاً ریشه‌دار دارند - محیطی که در آن رهبری تصمیم‌گیری می‌کند و کارکنان آن تصمیم‌ها را اجرا می‌کنند. چنین سازمان هایی عاقلانه خواهند بود که از فرهنگ کنترل به فرهنگ کنجکاوی تغییر کنند - فرهنگی که در آن پرسنل در تمام سطوح سازمان سوالات جالبی می پرسند و باورهای قدیمی را به چالش می کشند.
افزایش کارایی با هوش مصنوعی
استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کارتان به شما کمک می‌کند تا کارها راحت‌تر و سریع‌تر انجام شوند. این کار را با انجام کارهای ساده و تکراری و کاهش اشتباهات افراد انجام می دهد.
وقتی هوش مصنوعی وظایفی مانند وارد کردن داده ها، مدیریت برنامه ها و پاسخ دادن به سؤالات مشتری را انجام می دهد، تیم شما می تواند بر روی کارهای مهم تمرکز کند. این به این معنی است که کار سریع‌تر و کارآمدتر انجام می‌شود که به کسب و کار شما کمک می‌کند بهتر کار کند.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی را به عنوان ابزاری مفید در نظر بگیرید که کارهای خسته کننده را به سرعت انجام می دهد. این کار تیم شما را برای مقابله با پروژه های بزرگتر که به رشد کسب و کار شما کمک می کند، باز می گذارد. با استفاده از هوش مصنوعی، کسب و کار شما انعطاف پذیرتر می شود و برای رویارویی با چالش های جدید آماده می شود. این تغییر می تواند کسب و کار شما را قوی تر و رقابتی تر کند.
تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
استفاده از هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا انتخاب‌های هوشمندانه‌تری را سریع‌تر انجام دهند. هوش مصنوعی قادر است حجم زیادی از داده ها را تنها در چند ثانیه محاسبه و تجزیه و تحلیل کند، الگوها و روندهای مهمی را که ممکن است در غیر این صورت نادیده گرفته شوند، شناسایی کند، که نشان دهنده استفاده از هوش مصنوعی در کشف بینش است. این امر نحوه تصمیم گیری شما را بهبود می بخشد و شما را در زمینه کسب و کار خود جلوتر نگه می دارد.
ابزارهای هوش مصنوعی به شما این امکان را می دهند که سریع با تغییرات بازار سازگار شوید. این به شما کمک می کند تا انتخاب های روشن و استراتژیکی داشته باشید که شرکت شما را به جلو می برد. هوش مصنوعی به تصمیم گیری کمک می کند، شما فقط با دیگران همگام نیستید. تو جلو می مانی شما از اطلاعات دقیق برای هدایت شرکت خود استفاده می کنید.
به عبارت ساده، هوش مصنوعی به شما کمک می کند تا ببینید چه چیزی در انبوهی از داده ها مهم است. این به شما کمک می‌کند سریع‌تر و بهتر تصمیم بگیرید و به لطف استفاده استراتژیک از فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت شما را نسبت به دیگران پیشی‌تر می‌دهد.
تاثیر تحلیل پیش بینی کننده
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ابزاری است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند بدانند مشتریانشان در آینده چه کاری ممکن است انجام دهند. برای پیش بینی روندهای آینده به داده های قدیمی نگاه می کند. این به شرکت ها کمک می کند زودتر آماده شوند و انتخاب های هوشمندانه ای انجام دهند. این ابزار به شما می گوید که مشتریان شما قبل از آن چه می خواهند
