对机器学习的需求激增。这种增长不仅是由 “中间采用者” 在看到早期采用者从机器学习的使用中受益后认识到机器学习的巨大潜力所推动的，而且是由机器学习技术本身的稳步改进所推动的。现在肯定地说机器学习是根据摩尔定律这样的可预测框架发展的，可能还为时过早，摩尔定律是关于计算能力的著名戒律，已经证明了近50年，直到最近才开始显示出压力的迹象。但是该行业显然正在快速发展。
随着机器学习算法变得越来越智能，越来越多的组织开始考虑将这种强大的技术集成到他们的流程中，现在是您的企业考虑将机器学习投入工作的时候了。
首先，考虑收益和成本。您的企业很可能会利用这五个原因中的至少一个来使用机器学习，无论是驯服无穷的非结构化数据，还是最终个性化您的营销活动。
机器学习最著名的用例之一是处理太大的数据集，无法处理传统的数据处理方法。随着数据变得更容易生成、收集和访问，这一点变得越来越重要，尤其是对于规模较小的B2C企业而言，这些企业通常处理的交易和客户数据比使用有限资源可以管理的更多。
您如何使用机器学习来处理和 “驯服” 您的数据将取决于您希望从这些数据中获得什么。您需要帮助做出更明智的产品开发决策吗？为了更好地向你的客户推销？获得新客户？分析可以改进的内部流程？机器学习可以帮助解决所有这些问题以及更多问题。
机器学习的最初承诺是效率。即使它的用途已经扩展到不仅仅是自动化，这仍然是核心功能，也是最具商业可行性的用例之一。使用机器学习来自动化日常任务，节省时间并更有效地管理资源，对于有效地做到这一点的企业来说，副作用非常有吸引力: 减少费用并提高净收入。
机器学习可以自动化的任务列表很长。与数据处理一样，如何使用机器学习进行过程自动化将取决于哪些功能对您的时间和资源产生最大的拖累。
需要想法吗？机器学习在用于自动化数据分类、报告生成、IT威胁监控、丢失和欺诈预防以及内部审计时，已经显示出令人鼓舞的现实结果。但是可能性确实是无限的。
机器学习是营销活动中强大的力量倍增器，可以实现几乎无休止的消息传递和购买者配置文件排列，从而打开了完全个性化营销的大门，而无需要求文案或宣传代理商。
对于没有太多营销专业知识的小型企业来说，特别令人鼓舞的是，机器学习的潜力被纳入了顶级的日常数字广告平台，即Facebook和Google。您不必训练自己的算法即可在下一个微目标广告系列中使用此技术。
机器学习也证明了其在检测大型数据集中的趋势方面的价值。这些趋势往往太微妙，人类无法梳理，或者数据集太大，以至于 “哑巴” 程序无法有效处理。
无论机器学习在这个领域取得成功的原因是什么，潜在的好处都是显而易见的。例如，许多中小型企业使用机器学习技术来预测和减少客户流失，寻找客户正在考虑竞争对手的迹象，并以更高的成功概率触发保留流程。
在其他地方，各种规模的公司都越来越乐于将机器学习集成到他们的招聘流程中。通过加强人类主导的招聘和晋升中的现有偏见，早期的算法弊大于利，但是更新的模型能够抵消隐性偏见并增加公平结果的机会。
研发部门释放的机器学习算法就像一群超级智能的实验室助手。随着越来越多的企业发现机器学习在实验室内外的能力，他们对使用它来消除一些令人沮丧的反复试验感到更有信心，这些试验延长了研究周期，增加了开发成本。机器学习不会很快取代研发专家，但它似乎确实使他们能够更有效地利用时间。可能会产生更多更好的创新。
如果已经将机器学习部署到巨大效果的竞争对手企业的经验可以指导您自己的经验，那么这个问题的答案是肯定的。
更有趣的问题是你如何选择让机器学习为你的企业工作。这引发了另一个问题，即机器学习过程将带来哪些操作和结构上的变化。这些变化，包括减少冗余职位的员工人数或结束整个业务，在短期内可能会很痛苦，即使它们从长远来看可以增强您的企业。
像所有提高运营效率和消除低价值工作的伟大创新一样，机器学习并不能平等地惠及所有人。由负责这些算法的人类来使过渡尽可能有序和无痛。似乎有些机器学习还不能做的事…情。
版权及免责声明：凡本网所属版权作品，转载时须获得授权并注明来源“融道网”，违者本网将保留追究其相关法律责任的权力。凡转载文章，不代表本网观点和立场。
延伸阅读
如何在你的创业故事中找到 “鸡皮疙瘩” 时刻
2021年亚马逊商业模式的许多变化
版权所有：融道网