Что можно получить от машинного обучения (ML)?
- оптимизацию процессов, у которых есть история
- рекомендации в реальном времени
- автоматизацию работы, которую может выполнять эксперт "среднего/низкого" уровня
Чего нельзя получить от ML?
- предсказания того, чему не было аналогов в прошлом
- получение новых знания, понимания
- убедительных объяснений
Как бизнес применяет ML?
В общем виде:
- автоматизирует рутинные процессы
- частично или полностью заменяет человеческий ресурс
- внедряет для отслеживания параметров и принятия решений
А примеры?
- Прогноз спроса и автоматизация закупок в Ozon.
- Ускорение работы контакт-центра в банке Открытие, Сокращение времени, необходимого для принятия решения по кредиту в Бинбанке (сегодня Открытие)
- Контроль бурения скважин для Газпром (экономия на одном бурении - 1 млрд.руб.)
- Детальное геологическое моделирование для Лукойл (позволяет экономить время и ресурсы при построении трехмерных геологических моделей приоритетных месторождений компании)
❗️Если вам понравилась эта статья, подписывайтесь
За новостями канала можно следить в telegram🌎, там публикуется весь полезный материал с возможностью скачивания😉
Полезные материалы:
Цифровые двойники - что это и сколько стоит?
Роботы на отечественных предприятиях
Про цифровую модель для управления транспортом в Москве тезисно
Скачать более полную информацию ⬆️ можно здесь
