मशीन लर्निंग के अनेक व्यावसायिक अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग (ML) ऐसे टूल्स का समूह है जो डेटा से पूर्वानुमान और निर्णय लेने में सहायक होते हैं। सुपरवाइज्ड लर्निंग, ML का सबसे बड़ा हिस्सा है और हमें पिछले डेटा के पैटर्न को नए डेटा पर सामान्यीकृत करने देती है। दूसरे शब्दों में, यह ज्ञात मानों वाले पूर्व डेटा का उपयोग तब पूर्वानुमान लगाने के लिए करती है जब हमें उस चीज़ का मान ज्ञात न हो जिसे हम अनुमानित करना चाहते हैं। व्यावसायिक समस्याओं में इसके उपयोग के संदर्भ में, मशीन लर्निंग को प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भी कहा जाता है, और उपयोग के मामले में ग्राहक चर्न, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, और ईमेल स्पैम शामिल हैं।

ML कार्य, उपलब्ध डेटा से सीखे जाते हैं जो अनुभवों या निर्देशों के माध्यम से देखे गए होते हैं, और इसी से बेहतर सीख संभव होती है। परम लक्ष्य सीखने को इस स्तर तक सुधारना है कि वह बिना मानवीय हस्तक्षेप के स्वत: हो सके।

“मशीन लर्निंग वह विज्ञान और कला है जो कंप्यूटरों को बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए डेटा से निर्णय लेना सीखने की क्षमता देती है।”—डॉ. ह्यूगो बाउन-एंडरसन, डेटा साइंटिस्ट और DataCamp में शिक्षक

व्यवसायों के लिए मशीन लर्निंग क्यों महत्वपूर्ण है

O’Reilly के 2018 के एक अध्ययन में पाया गया कि 51% संगठन पहले से ही ML का उपयोग कर रहे हैं, जिनमें 36% ने स्वयं को शुरुआती ML अपनाने वाला और 15% ने उन्नत उपयोगकर्ता बताया। 49% संगठनों के एक हल्के अल्पसंख्यक ने बताया कि वे ML को लागू करने का अन्वेषण कर रहे थे या “सिर्फ देख रहे थे”।

अपने डेटा से सीखकर व्यवसाय बेहतर चलाएं

डेटा से इनसाइट्स निकालने की बढ़ती ज़रूरत

लगभग हर व्यवसाय के पास भुगतान लेनदेन से लेकर ग्राहक सूचना और कर्मचारी डेटा तक, ढेर सारा डेटा होता है, जिसका रणनीतिक रूप से लाभ उठाया जा सकता है (और उठाया जाना चाहिए)। अग्रणी कंपनियां आज ML को अपने दैनिक प्रक्रियाओं में शामिल कर रही हैं—विकास को गति देने और दक्षताओं को अनुकूलित करने से लेकर पूंजी बचत के क्षेत्रों की पहचान करने और निवेश लागत घटाने तक।

मशीन लर्निंग तेज़ निर्णयों का मार्ग प्रदान करती है

निर्णय लेने वालों को पहले से कहीं अधिक तेज़ी से महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंच चाहिए, और ML तेज़, सूचित और सटीक निर्णयों में सहायक है। ML का एक प्रमुख लाभ तेज़, विचारपूर्ण निर्णय लेना है, और जिन 50% कंपनियों ने ML लागू किया, उन्हें लगा कि उन्होंने यह लक्ष्य हासिल कर लिया है।

प्रबंधकों को बुनियादी मशीन लर्निंग प्रवाह क्यों चाहिए

प्रबंधकों को मशीन लर्निंग की मूल शब्दावली और अवधारणाओं की समझ होनी चाहिए। डेटा साइंटिस्ट्स के साथ सार्थक बातचीत करने के लिए, उन्हें समझना होगा कि ML क्या है, यह क्या कर सकती है, और इसका उपयोग करते समय किन बातों का ध्यान रखना चाहिए।

मशीन लर्निंग में प्रवाह प्रबंधकों को सही प्रश्न पूछने और यह जानने में सक्षम बनाता है कि कौन-सी समस्याएं ML से हल हो सकती हैं और कौन-सी नहीं। उन्हें डेटा सेवाओं और उत्पादों के विक्रेताओं से बात करने में भी सक्षम होना चाहिए ताकि एक सफल डेटा ईकोसिस्टम बनाया जा सके।

मशीन लर्निंग व्यावसायिक समस्याएं कैसे हल कर सकती है

यहां कुछ व्यावहारिक उदाहरण दिए गए हैं कि मशीन लर्निंग कैसे व्यावसायिक समस्याएं हल कर सकती है, साथ ही इन ML कौशलों को विकसित करने के लिए DataCamp पाठ्यक्रमों के लिंक भी हैं।

ग्राहक चर्न का पूर्वानुमान

मशीन लर्निंग कंपनियों को नए ग्राहकों को हासिल करने बनाम मौजूदा ग्राहकों को बनाए रखने की अलग-अलग लागतों को समझने में मदद कर सकती है, और कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू की गणना करने में भी, जो औसत राजस्व है जो कोई ग्राहक चर्न होने से पहले उत्पन्न करता है।

ग्राहकों के लिए उत्पादों का निजीकरण

जो कंपनियां अपने ग्राहकों की विविध आदतों और आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से समझना और पूरा करना चाहती हैं, वे कस्टमर सेगमेंटेशन और पर्सनलाइज़ेशन के लिए ML का उपयोग कर सकती हैं।

बड़े पैमाने पर डेटा का प्रोसेसिंग और विश्लेषण

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए मशीन लर्निंग के व्यापक निहितार्थ हैं और यह मानव-से-मशीन इंटरैक्शन को व्यक्तिगत स्पर्श दे सकती है। यही AI-संचालित चैटबॉट्स को चलाती है। व्यवसाय टेक्स्ट माइनिंग और इमेज प्रोसेसिंग और रिकग्निशन के जरिए असंरचित डेटा से क्रियात्मक इनसाइट्स भी प्राप्त कर सकते हैं। अनुप्रयोग स्पैम डिटेक्शन से लेकर रिकमेंडेशन सिस्टम बनाने तक और बहुत कुछ तक फैले हैं।

वित्तीय विश्लेषण करना

वित्त उद्योग डीप लर्निंग का उपयोग धोखाधड़ी गतिविधि के वर्गीकरण से लेकर एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग और पोर्टफोलियो प्रबंधन, ऋण अंडरराइटिंग और बहुत कुछ के लिए करता है।

वित्तीय उद्योग में मशीन लर्निंग को व्यापक रूप से अपनाया जा रहा है। Two Sigma, एक हेज फंड, इसका उपयोग ट्रेडिंग रणनीतियों को सूचित करने के लिए करता है। और हमारे एक बीमा ग्राहक DataCamp पर मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों को बढ़ावा दे रहे हैं ताकि वे अपनी डेटा आधुनिकीकरण पहलों को गति दे सकें।

बेहतर टेक उत्पाद और सेवाएं बनाना

टेक उद्योग उत्पादों और सेवाओं के निर्माण के लिए ML का उपयोग करता है। वे ग्राहकों के साथ परामर्श कर मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन, रिकमेंडेशन इंजन, टेक्स्ट अनुवाद, चैटबॉट्स, और अधिक प्रदान करते हैं।

हेल्थकेयर में AI और ML का उपयोग

हेल्थकेयर उद्योग मेडिकल इमेजिंग और निदान, डेटा संग्रह, दवा खोज, और बहुत कुछ में ML को शामिल करने के लिए विकसित हो रहा है।

मशीन लर्निंग साइंटिस्ट्स की बढ़ती मांग

तो, ML क्षेत्र कितना बढ़ा है? International Data Corporation का पूर्वानुमान है कि AI और ML पर खर्च 2017 में \$12B से बढ़कर 2021 तक \$57.6B हो जाएगा। Deloitte Global का अनुमान है कि 2017 की तुलना में 2018 में मशीन लर्निंग पायलट और इम्प्लीमेंटेशन की संख्या दोगुनी होगी, और 2020 तक फिर से दोगुनी हो जाएगी।

क्योंकि बहुत से संगठन प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स में निवेश कर रहे हैं, यह स्वाभाविक है कि ML साइंटिस्ट्स की भारी मांग हो। और जितना अधिक कोई संगठन ML और AI को लागू करने में परिपक्व होता है, उतनी ही अधिक भूमिकाएं वे खोलते हैं। ML साइंटिस्ट्स की मांग बढ़ रही है और निकट भविष्य में उच्च रहने की संभावना है।

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