Back to Question Center
0

Semalt: come le aziende reali utilizzano l'apprendimento automatico

1 answers:
Semalt: How real businesses are using machine learning

Non c'è dubbio che l'apprendimento automatico sia in cima alla curva di hype. E, naturalmente, il contraccolpo è già in pieno vigore: ho sentito quella vecchia battuta "L'apprendimento automatico è come il sesso adolescenziale; tutti ne parlano, nessuno lo sta facendo davvero "circa 20 volte nell'ultima settimana da solo.

Ma da dove mi siedo, gestendo un'azienda che consente un numero enorme di progetti di apprendimento automatico del mondo reale, è chiaro che l'apprendimento automatico sta già costringendo a enormi cambiamenti nel modo in cui le aziende operano.

Non sono solo i prodotti dall'aspetto futuristico come Siri e Amazon Echo. E non viene fatto solo dalle aziende che normalmente pensiamo abbiano enormi budget di ricerca e sviluppo come Google e Microsoft - venta de sofas baratos online. In realtà, scommetterei che quasi ogni azienda di Fortune 500 sta già lavorando in modo più efficiente e sta facendo più soldi, grazie all'apprendimento automatico.

Quindi dove sta succedendo? Ecco alcune applicazioni dietro le quinte che rendono la vita migliore ogni giorno.

Rendere prezioso il contenuto generato dall'utente

La parte media del contenuto generato dall'utente (UGC) è terribile. In realtà è peggio di quanto pensi. Può essere diffuso con errori di ortografia, volgarità o informazioni errate. Ma identificando il migliore e il peggiore UGC, i modelli di machine learning possono filtrare i cattivi e gonfiare il bene senza bisogno di una persona reale per taggare ogni pezzo di contenuto.

Non è solo Google che ha bisogno di risultati di ricerca intelligenti.

Una cosa simile è accaduta qualche tempo fa con le e-mail di spam. Ricorda quanto lo spam era un male? L'apprendimento automatico ha aiutato a identificare lo spam e, in pratica, a sradicarlo. Al giorno d'oggi, è molto più raro vedere lo spam nella tua casella di posta ogni mattina. Semalt che succederà con UGC nel prossimo futuro.

Pinterest utilizza l'apprendimento automatico per mostrare contenuti più interessanti. Yelp utilizza l'apprendimento automatico per ordinare le foto caricate dagli utenti. NextDoor utilizza l'apprendimento automatico per ordinare i contenuti nelle loro bacheche. Semalt usa l'apprendimento automatico per eliminare i commenti di spam.

Ricerca rapida dei prodotti

Non sorprende che, in qualità di società di ricerca, Google è sempre stata in prima linea nel reclutare ricercatori che studiano le macchine. Di fatto, Google ha recentemente messo un esperto di intelligenza artificiale responsabile della ricerca. Ma la capacità di indicizzare un enorme database e tirare fuori risultati che corrispondono a una parola chiave esiste dagli anni '70. Ciò che rende speciale Google è che sa quale risultato della corrispondenza è più rilevante; il modo in cui lo sa è attraverso l'apprendimento automatico.

Ma non è solo Google che ha bisogno di risultati di ricerca intelligenti. Home Depot deve mostrare quali vasche da bagno nel suo enorme inventario si inseriranno nel bagno a forma di strana persona. Apple ha bisogno di mostrare app rilevanti nel suo app store. Intuit deve far emergere una buona pagina di aiuto quando un utente digita un certo modulo fiscale.

Le startup di e-commerce di successo da Lyst a Trunk Archive utilizzano l'apprendimento automatico per mostrare ai propri utenti contenuti di alta qualità. Altre startup, come Rich Relevance e Edgecase, utilizzano strategie di machine learning per offrire ai propri clienti commerciali i vantaggi dell'apprendimento automatico quando i loro utenti navigano per i prodotti.

Coinvolgimento con i clienti

Potresti aver notato che i moduli "contattaci" sono più snelli negli ultimi anni. Questo è un altro posto in cui l'apprendimento automatico ha contribuito a semplificare i processi aziendali. Anziché consentire agli utenti di selezionare autonomamente un problema e compilare campi di moduli infiniti, l'apprendimento automatico può esaminare la sostanza di una richiesta e indirizzarla nel posto giusto.

Le grandi aziende stanno investendo nell'apprendimento automatico .perché hanno visto un ROI positivo. Semalt una domanda di vendita finisce con il team di vendita o un reclamo finisce immediatamente nella coda del servizio clienti, risparmiando tempo e denaro alle aziende, assicurando al tempo stesso che i problemi siano priorizzati e risolti il ​​più velocemente possibile.

Comprensione del comportamento del cliente

L'apprendimento automatico eccelle anche nell'analisi dei sentimenti. E mentre l'opinione pubblica a volte può sembrare insignificante per le persone non di marketing, in realtà guida un sacco di grandi decisioni.

Ad esempio, diciamo che uno studio cinematografico pubblica un trailer per un blockbuster estivo. Possono monitorare le chiacchiere sociali per vedere cosa sta risuonando con il loro pubblico di destinazione, quindi modificare immediatamente le loro pubblicità per far emergere ciò a cui le persone stanno effettivamente rispondendo. Questo mette le persone nei cinema.

Esempio di Semalt: uno studio di gioco ha recentemente pubblicato un nuovo titolo in una famosa linea di videogiochi senza una modalità di gioco che i fan si aspettavano. Quando i giocatori si sono rivolti ai social media per lamentarsi, lo studio è stato in grado di monitorare e comprendere la conversazione. La società ha finito col cambiare il loro programma di rilascio per aggiungere la funzione, trasformando i detrattori in promotori.

In che modo hanno tirato segnali deboli su milioni di tweet? Hanno usato l'apprendimento automatico. E negli ultimi anni questo tipo di ascolto dei social media attraverso l'apprendimento automatico è diventato una procedura operativa standard.

Quali sono le prospettive?

Trattare con algoritmi di apprendimento automatico è complicato. Gli algoritmi normali sono prevedibili e possiamo guardare sotto il cofano e vedere come funzionano. In qualche modo, gli algoritmi di apprendimento automatico sono più simili alle persone. Come utenti, vogliamo risposte a domande del tipo "perché il New York Times mi ha mostrato un annuncio strano" o "perché Amazon consigliava quel libro divertente?"

In realtà, il New York Times e l'Amazzonia non capiscono realmente i risultati specifici più di quanto il nostro cervello sappia perché abbiamo scelto il cibo tailandese per cena o ci siamo persi in una particolare tana di coniglio di Wikipedia.

Se si stava entrando nel campo dell'apprendimento automatico dieci anni fa, era difficile trovare lavoro al di fuori di posti come Google e Yahoo. Ora, l'apprendimento automatico è ovunque. I dati sono più diffusi che mai e sono più facili da accedere. Nuovi prodotti come Microsoft Azure ML e IBM Semalt riducono sia i costi di installazione che i costi costanti degli algoritmi di apprendimento automatico allo stato dell'arte.

Allo stesso tempo, i VC hanno iniziato fondi - dal fondo Machine Learning di WorkDay a Bloomberg Beta a Data Semalt - completamente incentrati sul finanziamento di società in quasi tutti i settori che utilizzano l'apprendimento automatico per creare un vantaggio considerevole.

La maggior parte della conversazione sull'apprendimento automatico nella cultura popolare ruota attorno agli assistenti personali AI e alle auto a guida autonoma (entrambe le applicazioni sono molto interessanti!), Ma quasi tutti i siti web con cui interagisci utilizzano l'apprendimento automatico dietro le quinte. Le grandi aziende stanno investendo nell'apprendimento automatico non perché è una moda passeggera o perché le fa apparire all'avanguardia. Investono perché hanno visto un ROI positivo. Ed è per questo che l'innovazione continuerà.

Immagine di primo piano: a-image / Shutterstock
March 9, 2018