Как и зачем управлять данными о клиентах для Machine Learning
В статье вы узнаете подробнее о ML: на какие этапы делится процесс машинного обучения и как качество используемых данных влияет на эффективность ML-моделей.
Значение машинного обучения (Machine Learning) растёт. Кто быстрее осваивает ML, тот получает преимущества над конкурентами. Компании часто покупают технологии, чтобы разработать стратегии, но не оценивают готовность данных.
Machine Learning продолжит расти и влиять на бизнес-процессы. Бизнес получит пользу от технологии, если соберёт основу — точные данные. Количество и качество информации влияет на результаты ML.
Используйте машинное обучение на полную мощность
Для работы моделей машинного обучения понадобится достаточное количество релевантных данных. Чем лучше информация, тем продуктивнее работает ML. С неточными, неполными и противоречивыми данными модель выдаёт неправильные результаты. Проверяйте качество информации перед использованием.
Точность прогнозов модели влияет на принятие решений и рост показателей бизнеса. С корректными данными уменьшается риск погрешностей. Если исходные сведения необъективные по отношению к группе N, итог тоже окажется предвзятым. Для машинного обучения нужны разные и репрезентативные наборы сведений.
Модели ML опираются на базу информации, чтобы продолжать обучаться и совершенствоваться. Новые сведения нужны для адаптации и корректировки прогнозов с учётом новых тенденций и закономерностей.
Термины технологии машинного обучения
Алгоритмы — это математические вычисления, которые принимают и корректируют входные данные. Алгоритмы справедливо назвать «мозгом» машинного обучения.
Модель определяет взаимосвязь между входными данными (признаками) и информацией, которую дата сайентисты пытаются предсказать — маркированными данными (доказательствами). К маркированным относят, например, площадь дома или количество продаж за день.
Наборы используются для обучения моделей. Чем больше информации, тем точнее прогнозирование.
Обучение в ML — корректировка модели на основе поступающей информации. Процесс заканчивается, когда дата сайентисты уверены в точности предсказаний модели. В итоге появляется новая информация, которая актуальна в бизнес-среде.
К примеру, распознавание лиц работает, потому что модель обучена на тысячах фотографий и примерах из жизни. Если соцсеть заявляет, что распознает человека на фото «в большинстве случаев», то такой результат успешный.
Big Data — основа для платформ и приложений ML, без которой не будет уверенного результата. Обработанная, очищенная и структурированная информация — обязательное условие для успеха решения задач машинного обучения.
Этапы машинного обучения
Стандартный процесс ML улучшает клиентский опыт, усиливает персонализацию, сегментацию, прогнозирование оттока клиентов и аналитику. Для машинного обучения компании выбирают платформы клиентских данных, которые собирают достаточно информации о клиентах. Например, Altcraft Platform объединяет разные источники сведений в едином окне.