Машинное обучение: как технологии сэкономят ваше время
Процесс обучения сопровождает человека с самого детства: еще в детском саду он учит буквы и цифры, в начальной школе вместе с учителем составляет тексты, решает примеры. Чем старше человек становится, тем более обширны становятся его знания — к 25 годам многие получают диплом и устраиваются на работу. Но здесь, зачастую, процесс обучения замедляется, и экспертиза профессионала «распыляется» на смежные задачи: менеджерство, помощь менее опытным сотрудникам, документооборот.
Тот же контекст и в работе тех, кто занимается программированием и развитием новых технологий: многие этапы становятся рутинными, глаз «замыливается», начинают появляться ошибки. И на этом этапе в тех же сферах самым оптимальным выходом становится использование искусственного интеллекта.
Он набирает популярность с каждым днем: меньше рисков и ошибок, больше структурированности одинаковых процессов. Вспомните роботов-помощников из фильмов о будущем: они ведут библиотеки, следят за архивами, порой просто занимаются уборкой огромных помещений. Из таких простых примеров складывается массовое понимание их функционала.
Благодаря этому и можно понять, что такое машинное обучение — область искусственного интеллекта, изучающая алгоритмы и их методы построения, которые способны самосовершенствоваться. Это сразу же проверяется на практике с помощью экспериментов и реальных данных. А полученный итог может многократно увеличить производительность бизнеса, его эффективность и прибыльность.
Команда xdol.ru предлагает применять машинное обучение для работы с облачными сервисами. Мы знаем, как эти инструменты помогут в решении бизнес-задач и улучшении производственных процессов внутри компании. В нашем портфолио есть множество успешных кейсов, а специалисты постоянно наращивают собственную экспертизу в этом вопросе.
Один из самых популярных продуктов — Amazon Web Services — обладает широким набором инструментов для бизнеса, для работы с разными языками, прогнозами, рекомендациями. Мы знаем, что масштабируемые модели машинного обучения можно создавать, обучать и развертывать благодаря высокой производительности вычислительной инфраструктуры, примененной на этих площадках.
Представим задачу: аналитику продукта необходимо погрузиться в данные, многие из которых выглядят одинаково. Он может достаточно быстро устать, ошибиться, но ведь его экспертиза состоит в умении сделать вывод на основе полученной информации, а не только в изучении массивов данных.
Искусственный интеллект помогает разрешить эту ситуацию. Машинное обучение может помочь в обработке, вплоть до NoSQL дампов, а также в разработке и обучении собственных моделей под задачу, которую этот же аналитик может поставить перед искусственным интеллектом. Команда xdol.ru помогает разбить процесс на этапы и подобрать оптимальную точку для сращивания искусственного интеллекта с процессом работы специалиста. Более того, профессионалы xdol.ru объяснят все тонкости последующей работы и облегчит процесс внедрения, поскольку обладают глубокой экспертизой в анализе процесса.
Таким образом, он не только выполнит работу быстрее — результат будет более надежным, и включать в себя, при необходимости, интегрированные сервисы. А сэкономленное время можно потратить на улучшение взаимодействия с машинным обучением и расширение его функционала, а значит — повышение качества работы бизнеса, который сможет предлагать быстрые и лучшие решения для клиентов.