Q:
Могут ли одни и те же инструменты машинного обучения работать на предприятиях розничной торговли и производства?
A:Когда речь идет об адаптации инструментов машинного обучения для предприятий розничной торговли и производства, есть некоторые существенные сходства, но есть и фундаментальные различия.
В розничной торговле подавляющее большинство инструментов и процессов машинного обучения ориентированы на продажи и инициативы, ориентированные на клиентов. Компании используют огромные возможности машинного обучения, чтобы копаться в данных, которые позволяют им продавать, что повышает конверсию и, следовательно, прибыль. Один прекрасный пример, который преодолевает грань между машинным обучением и искусственным интеллектом, - это работа с клиентами по поводу отказа от корзины покупок. Наборы инструментов, которые активно обращаются к клиентам, которые оставили товары в корзине, часто классифицируются как инструменты искусственного интеллекта, но другие инструменты, которые просто объединяют и анализируют данные для развития управляемых человеком систем, являются примерами машинного обучения, применяемого в розничной торговле.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
На производстве ландшафт машинного обучения выглядит несколько иначе. Машинное обучение относится к производству и производству физических товаров несколькими уникальными способами. Большая часть стоимости машинного обучения в производстве применяется для обработки цепочек поставок. Машинное обучение будет информировать процессы технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO), а также другие аспекты сборки, упаковки или сборки отдельных или массовых изделий. Другими словами, многие из наиболее ценных инструментов машинного обучения на производстве ориентированы на цех, нацелены не на клиентов, а на создание совершенной «умной фабрики» и совершенствование физических процессов. (Эта статья Forbes - всего лишь один пример, в котором описываются десять способов, с помощью которых машинное обучение меняет производство быстро и фундаментально.) В отличие от этого, инструменты машинного обучения в розничной торговле в основном нацелены на «умные продажи» и большую часть торговли, которая Сейчас происходит онлайн или через цифровые платформы.
При этом розничные предприятия могут также использовать инструменты машинного обучения для управления физическими процессами, например, инвентаризацией. При обработке инвентаря предикторы машинного обучения могут помочь розничным компаниям сэкономить огромные суммы денег, сохранив только тот инвентарь, который им необходим, в определенный момент времени и сделав операции по складированию и хранению намного более эффективными. Тем не менее, основная ценность машинного обучения в розничной торговле по-прежнему сосредоточена на поддержке принятия решений по продажам, на изучении клиентов, основанных на глубоких методах агрегирования и анализа данных, на изучении демографии и личной информации и получении чрезвычайно ценной информации о продажах.
Суть в том, что, как предвестник грядущего сильного ИИ, инструменты машинного обучения и глубокого обучения просто «умны». Они объединяют данные и дают целостную картину некоторой определенной концепции, будь то в географическом, физическом или цифровом пространстве. окружающая обстановка. Таким образом, разные отрасли промышленности по-разному используют возможности машинного обучения. Разница между машинным обучением в розничной торговле и машинным обучением в производстве является наглядным примером того, как предприятия точно определяют свои потребности и соответственно применяют технологии машинного обучения.
