Machine learning o machine learning- È la branca dell'intelligenza artificiale che lavora con algoritmi che vengono migliorati attraverso l'esperienza., In altre parole, Apprendimento iterativo dai dati.
I sistemi di apprendimento automatico vengono utilizzati per creare modelli predittivi basati su input continui che vengono utilizzati per anticipare, Prevedi e prendi decisioni.
I modelli di machine learning apprendono dai dati e possono essere ottimizzati per produrre risultati migliori. Più dati hanno, Più velocemente impareranno e più accurati saranno i loro risultati. È un miglioramento continuo, Applicata alla conoscenza.
Machine Learning e gestione dei dati: Una grande possibilità
La gestione dei dati di un'organizzazione è una sfida crescente per le aziende. Nonostante questo, La risposta a questa sfida non sta nel concentrarsi sui processi e sui sistemi aziendali., ha a che fare con l'innovazione.
Ricorrere al machine learning addestrando un algoritmo e realizzando un modello predittivo è il modo per trasformare la difficoltà in possibilità e trasformare gli svantaggi in benefici come i seguenti::
- Un volume crescente di dati: Se la gestione dei dati è complessa, Eterogeneo e veloce in un ambiente di big data è al di là delle capacità umane, Non è così con l'apprendimento automatico. Sfrutta tutti questi zetabyte di informazioni e sfrutta le centinaia di milioni di sensori IoT che sono connessi oggi per imparare e contribuire a creare un sistema più intelligente.
- Un numero crescente di utenti aziendali: Anche se rappresenta una sfida per la sicurezza per le aziende che devono occuparsi scrupolosamente della gestione degli endpoint, è straordinariamente efficace nell'impedire all'algoritmo di apprendere continuamente.
- Nuove abitudini: Migrazioni, Trasformazioni, L'integrazione dei dati o i processi analitici avanzati non sono circostanze eccezionali in nessuna organizzazione; piuttosto, sono schemi che si ripetono sempre di più, Poiché gli utenti aziendali optano per la sperimentazione e le istituzioni li autorizzano a farlo, fornendo loro gli strumenti giusti. L'apprendimento automatico sfrutta tutti questi fattori Biglietti continuare ad apprendere e dotare il sistema di nuove prospettive, Una visione più completa e una conoscenza più approfondita di ogni dato.
L'utilizzo del machine learning per la gestione dei dati è una straordinaria opportunità per passare a un modello di leadership basato sulle informazioni, che guida l'organizzazione al successo in ciascuna delle sue iniziative dirompenti. Allo stesso tempo, Ti permetterà di trovare risposte a tutte quelle domande a cui non saresti mai stato in grado di rispondere, a causa di vincoli di bilancio o semplicemente perché non era umanamente fattibile.
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Apprendimento automatico: 4 Vantaggi per la tua azienda
I dati sono la tua priorità? La tua organizzazione è pronta a liberare il potenziale di ogni bit di informazione?? È essenziale prestare attenzione al fatto che i risultati di qualsiasi iniziativa digitale possono essere buoni solo quanto la qualità dei dati da cui viene eseguita..
Allo stesso tempo implementando software di qualità per garantire standard adeguati, La decisione di scegliere il machine learning per la gestione dei dati ha molti vantaggi per gli utenti aziendali. Come esempio:
- Maggiore velocità di distribuzione dei dati per le iniziative aziendali critiche.
- Maggiore produttività ed efficienza dei processi.
- Migliore adeguatezza delle raccomandazioni, Quando il modello predittivo è combinato con la visibilità dei metadati a livello aziendale.
- Latenze ridotte grazie all'automazione di molte attività di gestione dei dati.
Intelligenza artificiale in generale – e, per questo caso, Machine learning in particolare – Apre un mondo di possibilità prima impensabili per l'intelligenza umana: Lo vediamo nelle diagnosi mediche, nell'analisi massiva dell'accreditamento facciale, e anche ora con il monitoraggio della diffusione di COVID-19.
Le aziende stanno già sviluppando questo tipo di progetto per sfruttare ogni bit dei loro dati e risolvere così problemi strategici, Identificare modelli su larga scala e prevedere scenari, tra i molti altri usi che, prima per una questione di tempo, Costo e spazio, non sono stati in grado di portare a termine.
