Руководитель направления внедрений систем бизнес-аналитики Softline Станислав Воронин о возможности machine learning синтезировать человеческий опыт

Цифровизация экономики привела к необходимости анализа большого объема данных. Если, например, человек может изучить за день десятки страниц Facebook, чтобы собрать информацию о потенциальных клиентах вашей компании, то искусственный интеллект может за то же время проанализировать тысячи профилей. Использование искусственного интеллекта исключает возможность ошибок вследствие усталости или невнимательности сотрудника. Главное предназначение искусственного интеллекта – возможность синтезировать человеческий опыт.

Например, если в металлургии определить «на глаз» количество и состав присадок для выплавки стали может только опытный «штучный» специалист, то используя инструменты machine learning и предиктивной аналитики рассчитать эти параметры в считанные секунды сможет человек без уникального опыта работы. В процессе непрерывного обучения машина становится эффективнее профессионала в той или иной области в решении конкретных заданий, во всяком случае, ей не требуется несколько лет, чтобы разобраться в вопросе, и только потом принимать решения на лету.

Руководитель направления внедрений систем бизнес-аналитики Softline Станислав Воронин

Подробности см. в обзоре «Машинное обучение в работе интеграторов. Сферы применения, проекты, комментарии игроков рынка» от 2 октября 2019 г.