Как математика и искусственный интеллект могут помочь бизнесу

лает это эффективнее. Машины, например, не умеют задавать вопросы и даже не знают, какие вопросы следует задавать. Если вопрос сформулирован понятно для машины, то компьютер ответит на него гораздо лучше, чем человек. Современные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта сотрудничают с людьми так же, как гончие собаки с охотниками. Машинное обучение наиболее успешно там, где оно дополняет, а не заменяет специализированные знания эксперта в определенной области.

Пять этапов машинного обучения

Машинное обучение основано на модели деятельности человека. Рассмотрим пять этапов машинного обучения:

1. Сбор данных — включает в себя сбор материалов для обучения и представления их в машиночитаемом виде.
2. Исследование и подготовка данных. Качество любого проекта по машинному обучению во многом определяется качеством входных данных. Этап включает очистку так называемых грязных данных, удаление ненужных данных, перекодирование.
3. Обучение модели. Данные готовы для анализа, теперь нужно понять, что можно из них извлечь. Выбор алгоритма определяется задачей, а сам алгоритм представляется в виде модели.
4. Оценка модели. Каждая модель машинного обучения приводит к предвзятому решению задачи обучения. Это означает, что важно оценить, насколько хорошо алгоритм извлек уроки из своего опыта.
5. Улучшение модели. Если нужна более высокая производительность, необходимо использовать улучшенные стратегии. Иногда вообще проще перейти на другой вид модели. Возможно, вам придется дополнить данные или выполнить подготовительную работу. Только после этого модель начинает работать хорошо и может справиться с поставленным заданием.

Спектр применения искусственного интеллекта

В бизнесе у машинного обучения и искусственного интеллекта огромный спектр применения. Например, ведение бухучета. На сегодняшний день уже существуют алгоритмы машинного обучения, которые могут автоматически разнести платежки по разным элементам бухучета. При использовании машинного обучения точность составляет 90%. Система позволяет быстрее обрабатывать входящие платежи, не требует постоянной поддержки и изменяется с изменением бизнес-процесса. В целом использование технологий машинного обучение позволяет сократить затраты на реализацию финансовой функции предприятия. Искусственный интеллект также способен оптимизировать многие бизнес-процессы, искать наиболее эффективные решения тех или иных типичных задач, с которыми сталкиваются многие современные компании. Несомненно, роль искусственного интеллекта в бизнесе будет только расти, поскольку машина способна обучаться и делать выводы быстрее человека, а это сделает многие компании еще более технологичными и эффективными.

В дополнение к теме

Примеры успешного применения нейросетей в бизнесе

Существует множество способов эффективно использовать искусственный интеллект в бизнесе. Дмитрий Назаров (Dmitriy Nazarov) собрал одни из наиболее удачных примеров внедрения AI (artificial intelligence) в разные сферы бизнеса России и других стран мира.

Медицинская отрасль

Исследователи университета в Ноттингеме разработали несколько алгоритмов нейросети, которые призваны оценивать степень риска развития кардиологических недугов. Обучение системы осуществлялось с использованием данных 378 тысяч жителей Британии. В ходе исследования ИИ смог определять вероятность кардиологических болезней с большей эффективностью, чем сами врачи. Роботы давали результат с точностью от 74 до 76,4% – по стандартной системе на основе 8 факторов, которую разработала Американская коллегия кардиологии, прогнозирование составляется с точностью 72,8%.

Сфера финансов

Руководство страховой компании Fukoku Mutual Life Insurance из Японии приняло решение подписать официальный договор с IBM, в соответствии с которым около трети сотрудников в её штате будут заменены системой Watson Explorer. Искусственный интеллект призван изучать медицинские сертификаты, учитывать количество обращений в больницы, перенесённых операций и многие другие данные, чтобы определять условия страхования людей. Технология машинного обучения должна помогать с поиском потенциальных случаев мошенничества в разных областях жизни человека.
Отметим, что подобную систему также используют в PayPal, чтобы выявлять случаи отмывания денег. ИИ сравнивает транзакции для определения подозрительных платежей. Благодаря реализации данного проекта PayPal удалось снизить количество мошеннических транзакций до рекордно низкого уровня – 0,32%.

Сферы коммерции

Системы ИИ намного улучшили процесс формирования рекомендаций в различных веб-сервисах. Алгоритмы нейросетей выполняют анализ поведения пользователей на сайтах и сравнивают его с остальными посетителями. Применение такого инструмента позволяет определить, какие продукты нужны конкретному покупателю. Искусственный интеллект уже активно используется компаниями Amazon, YouTube, WSJ, Яндекс и пр.

Также нейросети часто используют при создании чат-ботов, оказывающих разностороннюю помощь посетителям сайтов или клиентам фирм. ИИ берёт на себя часть работы сотрудников колл-центров, что снижает временные и финансовые расходы. Подобная система использована при создании робота приёмной Правительства Москвы, обрабатывающего более 5% обращений.

Ещё один удачный пример, который привёл Дмитрий Назаров, – маркетинговая система Albert, используемая компанией Cosabella (производит нижнее бельё). Данный алгоритм практически самостоятельно выполняет большинство задач отдела маркетинга.

Транспортная индустрия

Уже который год крупные российские и зарубежные гиганты трудятся над созданием беспилотных автомобилей. Математики разрабатывают нейронную сеть, которая должна распознавать объекты (авто, людей и пр.).

ИИ планируют внедрять в «умные машины» уже в ближайшие годы. Предполагается, что система будет собирать сведения о пожеланиях пассажиров для регулировки температуры внутри салона, громкости аудиосистемы, кресел и прочих параметров. Также нейросеть должна уведомлять о возникновении опасностей на дорогах и определять эффективные пути их предотвращения.

Отрасль развлечений и искусства

ИИ становится всё более распространённым при создании приложений. Так, специальные алгоритмы нейросетей были использованы при разработке софта MSQRD, Prisma и Mlvch, которые позволяют обрабатывать фотографии и видео. Алгоритмы Яндекс и Sony занимаются записью музыкальных альбомов. В Японии нейросеть окончила написание книги. Также ИИ смог придумать продолжение «Игры престолов» и истории о Гарри Поттере. Команда Google создала робота-математика, который впервые сумел обыграть лучших игроков в известную азиатскую игру го.

Сферы промышленности

Среди интересных разработок с использованием искусственного интеллекта стоит выделить:

• составление поэтапного процесса синтеза химических веществ;
• анализ металлического лома и выбор необходимых добавок для выплавки стали;
• отслеживание состояния почвы, подбор необходимых удобрений, определение оптимального времени посева сельскохозяйственных культур;
• дроны, патрулирующие пляжи в Сиднее, анализирующие видеоданные для поиска акул.

Возможности нейросетей просто потрясают. Человеку остаётся лишь грамотно управлять ими для решения глобальных вопросов и задач.