1. Обработка больших объемов неструктурированных данных.
Популярный вариант для решения различных задач, будь то помощь в принятии более обоснованных решений по разработке продукта, привлечение новых клиентов или анализа внутренних процессов.
Применяется в основном там, где бизнес часто имеют дело с большим объемом транзакций и сведений о клиентах.
2. Автоматизация рутинных задач.
Использование машинного обучения для автоматизации рутинных задач, экономии времени и более эффективного управления ресурсами может сократить расходы и увеличить прибыль предприятий.
Машинное обучение показало хорошие результаты в автоматизации и классификации данных, создании отчетов, мониторинга ИТ-угроз, предотвращения мошеннических атак, а также внутреннего аудита. На этом список возможностей не заканчивается.
3. Улучшение персонализации и эффективности маркетинга.
Реализация машинного обучения на ведущих платформах цифровой рекламы, таких как Facebook и Google, станет большим плюсом для малого бизнеса, не имеющего большого опыта в маркетинге. Благодаря этому сотрудникам не придется осваивать новые алгоритмы для очередной кампании микротаргетинга.
4. Выявление трендов.
Машинное обучение также доказало свою эффективность в выявлении тенденций в больших наборах данных. Эти изменения часто слишком незаметны для людей или слишком велики для обработки другими программами.
Многие малые и средние предприятия используют эту технологию для прогнозирования и сокращения оттока клиентов. С ее помощью можно выявить, что клиенты начали изучать конкурентов и запустить механизмы их удержания.
5. Ускорение исследовательских циклов.
Алгоритм машинного обучения станет полезным инструментом и в отделах исследований и разработок. Его использование позволяет сократить цикл проб и ошибок, которые увеличивают затраты на разработку.