Обзор
Компании всех размеров, от глобальных гигантов, таких как Netflix и Amazon, до одной крошечной розничной точки, работают над расширением и повышением производительности. Один из способов – включить в операции ИИ и машинное обучение.
Искусственный интеллект берет на себя господство благодаря своему повсеместному присутствию в каждой отрасли и бизнес-направлении. ИИ позволяет предпринимателям более эффективно масштабировать свои бизнес-модели и продукты.
Рассмотрите возможность добавления инструментов искусственного интеллекта для стартапов в свои повседневные операционные стратегии для снижения затрат, повышения прибыли и общего роста. По данным Forbes, к 2025 году рынок промышленной автоматизации вырастет до 395,09 млрд долларов США, что представляет собой ошеломляющий среднегодовой темп роста в 9,8%.
Но поскольку ML настолько разнообразен, может потребоваться время, чтобы выбрать лучшие инструменты и понять преимущества, которые он может предложить.
В этой статье будут описаны некоторые фундаментальные алгоритмы машинного обучения, описано, как они применяются в бизнесе, а также описана пошаговая процедура выбора алгоритма, который удовлетворит потребности вашей компании.
Что такое стартап
Стартап — это новый бизнес, основанный одним или несколькими предпринимателями для производства отличительных, единственных в своем роде товаров или услуг. Он стремится продвигать инновации и ускорять развитие идей.
Основное внимание в этой статье мы уделим стартапам, которые в своей работе в значительной степени полагаются на машинное обучение.
Прочитайте остальную часть этой статьи здесь.
Примечание редактора. Heartbeat — это интернет-издание и сообщество, созданное участниками и посвященное предоставлению лучших образовательных ресурсов для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.
Независимая от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet, платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты. Мы платим нашим авторам и не продаем рекламу.
Если вы хотите внести свой вклад, перейдите к нашему призыву к участию. Вы также можете подписаться на получение нашего еженедельного информационного бюллетеня (Еженедельник глубокого обучения), заглянуть в блог Comet, присоединиться к нам в Slack и подписаться на Comet в Twitter и LinkedIn для получения ресурсов и событий. и многое другое, что поможет вам быстрее создавать более качественные модели машинного обучения.
