Q：
明らかな非効率性から機械学習はどのように機能し、ビジネスに新しい効率性をもたらすことができますか？
A：機械学習システムの最大の潜在的アプリケーションの1つは、ビジネスプロセスと運用の重要な効率のマイニングです。 機械学習の進化に伴い、この分野は依然として活況を呈しており、ベンダーはビジネスシナリオを評価するためのより強力なツールを企業に提供しています。
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一般に、機械学習は、より広い範囲の可能性と選択肢を調べることで効率を高めることができますが、その一部は非効率に見えるかもしれません。 優れた例として、シミュレーテッドアニーリングと呼ばれるプロセスがあります。このプロセスには、エンジニアが鍛造後に金属を冷却するのと同じ方法で結果を生成するアルゴリズムが含まれます。 ある意味で、システムはデータを取り込み、これらの非効率的なパスまたは結果を調べて、何らかの方法で結合、変更、または操作された場合、実際により効率的な結果を生成できるかどうかを見つけます。 シミュレーテッドアニーリングは、データサイエンティストがより効率的なオプションを根絶できる複雑なモデルを作成できる多くの方法の1つにすぎません。
この種の機械学習機能について考える1つの方法は、近年GPSナビゲーションシステムがどのように進化したかを調べることです。 GPSナビゲーションシステムの初期の世代は、非常に基本的なデータに基づいた多くの最も効率的なパスをユーザーに提供することができました。 ユーザーは高速道路を使用して最速のルート、通行料のない最速のルートなどを見つけることができました。しかし、運転手が学んだように、GPSは道路工事、事故などの問題を理解していなかったため、最適に効率的ではありませんでした。結果はマシンに組み込まれ、GPSはより効率的な回答を提供します。これは、アルゴリズムがより基本的なシステムにとっては非効率的と思われるパスを考慮しているためです。 学習することで、マシンは効率を明らかにします。 これらをユーザーに提示し、その結果、より最適化されたサービスを提供します。 これは、企業にとって機械学習が行うタイプのことです。分析の複雑さが多少必要であっても、最適で効率的な隠れたパスを発見することにより、効率を解放します。 これらのシステムは、最適な結果を提供するように調整されており、デジタルビジネスインテリジェンスマイニングに使用されるだけではありません。 たとえば、GEのレポートでは、機械学習システムを使用すると、コミュニティに電力を供給する石炭火力発電所の運用を劇的に改善できることが示されています。
