Gör din dator smartare med Machine Learning

I den globala och digitaliserade affärsvärldens hårda konkurrens blir vikten av att fatta rätt beslut allt större. Machine Learning är ett analyssystem som med hjälp av logaritmer har revolutionerat hur vi kan minska kostnaderna genom bättre prioritering och felsökning. Verktyget används bl.a. framgångsrikt i Googles självdrivna bilar och i Netflix personifierade rekommendationer.

Digitaliseringen har dock givit oss ett sätt att hantera problemet genom intåget av Machine Learning. Machine Learning är ett system för dataanalys som automatiserar skapandet av analytiska modeller genom att använda algoritmer som lär sig allt medan arbetet fortgår. Systemet skapar möjligheter att hitta fel och insikter utan att specifikt leta efter dem och har revolutionerat hur vi prioriterar och felsöker. Metoden, som går att finna i exempelvis Googles självdrivna bilar och de personifierade rekommendationerna från Netflix, kan förenkla arbetet avsevärt om du använder det korrekt.

Låt maskinen göra jobbet

Det handlar i grund och botten om att ta ett steg tillbaka och låta maskinen göra grovjobbet, någonting som kräver att du släpper kontroll för att få mer kontroll. Metoden kan nämligen hitta nya sätt att göra saker eller hitta fel eller inkonsekventa händelser och med detta ge dig större kontroll över situationen när det kommer till att fatta beslut.

Hur fungerar Machine Learning egentligen?

Verktyget analyserar helt enkelt en stor mängd data och letar efter mönster. Sedan genereras en kod som tillåter systemet att hitta samma mönster i ny data. Detta ger dig en möjlighet att förutse framtiden på ett sätt som inte var möjligt förr.

Men går inte detta att göra utan ett dyrt datasystem?

Om du endast har ett fåtal datapunkter kan du säkert klara dig utan nytt system. Men om datapunkterna är fler blir detta, om inte omöjligt, så extremt svåranalyserat. Analysarbetet kostar inte bara tid och resurser utan ökar också risken att fel slutsatser dras, vilket i sin tur kan leda till att fel beslut tas. Med Machine Learning kan du vara säker på att du kommer närmare en korrekt prognos än om arbetet skulle göras manuellt.

Det finns alltså flera anledningar att använda sig av Machine Learning: det minskar inte bara risken att fel beslut tas och att fel saker prioriteras, utan kan också minska dina kostnader i längden. Speciellt om vi tänker på vad de monetära kostnaderna kan bli om fel val görs.

Blogginlägg, Machine Learning