بالنسبة للمؤسسات ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تقليل حل تغيير قواعد اللعبة. في هذه المقالة القصيرة ، سنتحدث عن الأشياء التي يجب أن يفهمها كبار قادة تكنولوجيا المعلومات من أجل إطلاق استراتيجية تعلم آلي قوية والحفاظ عليها. دعنا نتحقق من بعض النصائح التي يمكن أن تساعدك في البدء في هذا المجال.
1. فهم ذلك
في مؤسستك ، تعرف كيفية الاستفادة من علم البيانات ولكنك لا تعرف كيفية تنفيذه. ما عليك القيام به هو تنفيذ مركزية علم البيانات والعمليات الأخرى. في واقع الأمر ، من المنطقي إنشاء مزيج من التعلم الآلي وعلم البيانات في قسمين مختلفين ، مثل تمويل تسويق الموارد البشرية والمبيعات.
2. ابدأ
لا يتعين عليك إنشاء خطة من ست نقاط من أجل إنشاء مؤسسة علوم بيانات. وفقًا لـ Gartner ، قد ترغب في إجراء تجارب صغيرة في مجموعة من مجالات العمل باستخدام تقنية معينة من أجل تطوير نظام تعليمي أفضل.
3. بياناتك مثل المال
نظرًا لأن البيانات هي الوقود لأي مجال ذكاء اصطناعي ، فاعلم أن بياناتك هي أموالك وتحتاج إلى إدارتها بشكل صحيح.
4. لا تبحث عن السناجب الأرجواني
في الأساس ، يتمتع علماء البيانات بكفاءة عالية في كل من الإحصاء والرياضيات. بصرف النظر عن هذا ، فهم ماهرون بما يكفي للحصول على رؤية أعمق للبيانات. إنهم ليسوا مهندسين يصنعون المنتجات أو يكتبون الخوارزميات. في كثير من الأحيان ، تبحث الشركات عن يونيكورن مثل المحترفين الذين يجيدون الإحصائيات وذوي الخبرة في مجالات الصناعة مثل الخدمات المالية للرعاية الصحية.
5. بناء منهج تدريبي
من المهم أن تضع في اعتبارك أن الشخص الذي يمارس علم البيانات لا يعني أنه عالم بيانات. نظرًا لأنه لا يمكنك العثور على الكثير من علماء البيانات هناك ، فمن الأفضل أن تجد محترفًا ذا خبرة وتقوم بتدريبهم. بمعنى آخر ، قد ترغب في إنشاء دورة لتدريب هؤلاء المحترفين في هذا المجال. بعد الاختبار النهائي ، يمكنك أن تطمئن إلى أنهم قادرون على التعامل مع الوظيفة بشكل جيد للغاية.
6. استخدام منصات ML
إذا كنت تدير شركة وترغب في تحسين عمليات التعلم الآلي الخاصة بك ، فيمكنك التحقق من الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات مثل kaggle. الشيء الجيد في هذه المنصة هو أن لديهم فريقًا من علماء البيانات ومبرمجي البرامج والإحصائيين والكميين. يمكن لهؤلاء المحترفين التعامل مع المشكلات الصعبة للمنافسة في عالم الشركات.
7. تحقق من “البيانات المشتقة”
إذا كنت ترغب في مشاركة خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بك مع شريكك ، فاعلم أنه يمكنه رؤية بياناتك. ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أنه لن يكون مناسبًا لأنواع مختلفة من شركات المعلوماتية ، مثل Elsevier. يجب أن يكون لديك استراتيجية قوية ويجب أن تفهمها.
قصة قصيرة طويلة ، إذا كنت ترغب في البدء في التعلم الآلي ، نقترح عليك مراجعة النصائح الواردة في هذه المقالة ، مع وضع هذه النصائح في الاعتبار ، سيكون من الأسهل عليك تحقيق أقصى استفادة من نظام التعلم الآلي الخاص بك .
