O zastosowaniu rozwiązań Machine Learning w biznesie, korzyściach wynikających z ich wdrożenia, chmura w rozwiązaniach ML oraz przygotowaniu do implementacji ML i najczęściej popełnianych błędach przy budowie takich rozwiązań rozmawiali Michał Hakenberg, ML Engineer w OChK i Tomasz Bitner, dyrektor programowy CIONET & Digital Excellence.
Kontynuując serię wywiadów Cloud Excellence Talk zapraszamy do wysłuchania rozmowy Tomka Bitnera, Dyrektora Programowego CIONET & Digital Excellence z Michałem Hakenbergiem, który odpowiada za Machine Learning Engineering w OChK. O czym możecie posłuchać w tym odcinku?
Kluczowymi wątkami podczas tej rozmowy stały się:
- Zastosowanie rozwiązań Machine Learning w biznesie: obecnie Machine Learning staje się integralnym elementem strategii biznesowych w wielu branżach. Rozwiązania ML są najczęściej wykorzystywane w analizach danych i predykcji, personalizacja ofert, automatyzacji procesów, wykrywaniu oszustw czy analizie sentymentu.
- Korzyści z wdrożenia Machine Learning: implementacja ML w biznesie przynosi liczne korzyści. Zaczynając od zwiększenia efektywności operacyjnej, dzięki automatyzacji zadań i procesów oraz podejmowania lepszych, bardziej świadomych decyzji biznesowych dzięki dokładnym prognozom i analizom. Korzyści widać również w personalizacji i poprawie doświadczeń klientów oraz lepszą identyfikację zagrożeń i szans.
- Chmura w rozwiązaniach Machine Learning: chmura zdecydowanie opanowała obszar Machine Learning, co wynika z szeregu korzyści, jak skalowalność, koszt czy dostęp do narzędzi i usług. Czy mimo dominacji chmury, budowa modeli ML jest możliwa? Takie podejście jest rozważane w momencie kiedy: istnieją ograniczenia związane z danymi, bardzo niskie opóźnienia czy wysokie koszty długoterminowe.
- Przygotowanie do implementacji: aby wdrożenie ML było skuteczne, firmy powinny przejść przez kilka kluczowych etapów, jak określenie celu, przygotowanie danych, wybór odpowiednich narzędzi i technologii, integracyjny rozwój i testowanie oraz integracja z procesami biznesowymi.
- Najczęściej popełniane błędy podczas budowania rozwiązań Machine Learning: mimo potencjału ML, większość modeli nie znajduje zastosowania biznesowego. Główne błędy to: niejasne cele, niska jakość danych, zbyt duże oczekiwana, brak integracji z biznesem czy niedostateczna współpraca zespołów.
O tym wszystkim posłuchacie w #13 odcinku Cloud Excellence Talk. Serdecznie zapraszamy!
Więcej informacji o programie: https://www.cionet.com/pl-pl/cloudexcellence
No Comments Yet
Let us know what you think