TEKOÄLY JA KONEOPPIMINEN

Tekoäly- ja koneoppimisratkaisuja sovelletaan yhä useammin tosielämän skenaarioihin yritysten data-analytiikassa.

Ennustava mallintaminen, päätösten täydellinen tai osittainen automatisointi, tietojen laadun parantaminen, petosten havaitseminen, asiakassegmentointi ja älykäs kirjanpito ovat joitakin yleisimpiä käyttökohteita, joissa autamme asiakkaitamme.

Haluatko oppia lisää?

Ota yhteyttä

Tyypillinen tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönottoprojekti koostuu yleensä useista osista.

Liiketoiminnan ymmärtäminen

Ratkaistavan ongelman tai kehitettävän tilaisuuden hyvällä määrittelyllä voidaan määrittää hankkeen laajuuden lisäksi myös tekoälyprojektin tavoitteet ja se, miltä hankkeen onnistunut loppuunsaattaminen näyttää.

Tietojen ymmärtäminen

Tietojen kerääminen kaikista asiaankuuluvista lähteistä, tietojen tutkiminen, niiden laadun ja eheyden arviointi.

Tietojen valmistelu

Tässä vaiheessa tiedot puhdistetaan (epäjohdonmukaisuudet ja virheet poistetaan) ja muotoillaan. Tiedot voidaan myös muuntaa tai esikäsitellä muulla tavoin tarpeen mukaan.

Mallinnus

Oikean algoritmin/algoritmien yhdistelmän löytäminen kyseiseen tehtävään, mallin harjoittelu ja suorituskyvyn arviointi.

Arviointi

Tekoälyhankkeen tulosten arviointi, mukaan lukien mallit, havainnot ja päätelmät. Tällöin tiimi pystyy näkemään, vastaavatko tuotetut tulokset liiketoiminnan tavoitteita ja vaatimuksia, ja yksilöimään lisätyötä ja parannuksia vaativat alueet.

Käyttöönotto

Kun ratkaisu katsotaan valmiiksi, se otetaan tuotantokäyttöön. Tässä vaiheessa tiedonlouhintahankkeen tulokset pannaan täytäntöön. Tämä sisältää myös kaikki suositukset tai päätökset, jotka on tehty tulosten perusteella.

Seuranta ja parannukset

On erittäin tärkeää varmistaa, että malli ei heikkene ajan myötä – sitä on seurattava jatkuvasti, ja sitä on mahdollisesti koulutettava uudelleen ja muutettava. Mallin seuranta on tapa varmistaa, että se pysyy merkityksellisenä ja tarkkana.

Tekoälyn käyttäminen data-analytiikkaan voi parantaa yrityksen toiminnan eri osa-alueita. Normaaleihin liiketoimintaprosesseihin soveltuva ja niiden tuottama tieto ei kuitenkaan ole sama asia kuin tekoälylle soveltuva tieto. Koska olemme toteuttaneet oikean elämän tekoälyhankkeita, tunnemme karikot – ja keinot niiden voittamiseksi.