یادگیری ماشینی چگونه به بهبود شرایط کسب‌وکارها کمک می‌کند؟

یادگیری ماشینی چگونه به بهبود شرایط کسب‌ وکارها کمک می‌کند؟

امروزه بسیاری از شرکت‌های بزرگ تجاری از جمله شرکت‌هایی که در بازار داخلی کشور فعالیت دارند، از چنین رویکردی برای دریافت آمارهای واقع‌گرایانه استفاده می‌کنند. قاعده کلی این رویکرد به این شکل است که هر کسب‌وکاری بر حسب نیاز، باید الگوریتم‌های متناسب با حوزه کاری خود را استفاده کرده یا در صورتی که متخصصان این حوزه را در اختیار دارد، الگوریتم‌های مورد نیاز را طراحی کند. با توجه به اینکه امروزه هوش مصنوعی در کانون توجه شرکت‌های بزرگ قرار دارد، در این مقاله تعدادی از کاربردهای یادگیری ماشینی را در حوزه محصولات تجاری بررسی خواهیم کرد.

امروزه هوش مصنوعی و پرچم‌داران آن، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، بیش از پیش در صدر اخبار قرار گرفته‌اند. در حالی که یادگیری عمیق بیشتر برای تجهیزات بسیار پیچیده و کاربردهای خاص استفاده می‌شود و البته طراحی مدل‌ها و آموزش مدل‌های آن فرایند نسبتاً سختی است، یادگیری ماشینی به‌وفور در صنایع مختلف استفاده می‌شود. در حال حاضر، طیف گسترده‌ای از خدمات و محصولات مبتنی بر یادگیری ماشینی در اختیار کسب‌وکار‌های کوچک و بزرگ و حتی کاربران عادی قرار دارد. شرکت‌هایی همچون مایکروسافت یا گوگل در تلاش هستند بهترین سرویس‌های تحلیلی و آماری را بر مبنای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در اختیار مشترکان خود قرار دهند. سیری اپل یا بلندگوی اکو آمازون بهترین نمونه‌هایی هستند که می‌توان به آن‌ها اشاره کرد.

در حال حاضر، طیف گسترده‌ای از خدمات و محصولات مبتنی بر یادگیری ماشینی در اختیار کسب‌وکار‌های کوچک و بزرگ و حتی کاربران عادی قرار دارد.

سرمایه‌گذاری‌های سنگین در راستای تحقیق و توسعه در حوزه فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی، امروزه از سوی شرکت‌هایی همچون مایکروسافت، در قالب تراشه‌های مجتمع دیجتالی برنامه‌پذیر، گوگل، در قالب پروژه‌های ارائه‌شده از سوی DeepMind و به‌ویژه تانسورفلو، اپل، در قالب سیری و خرید استارت‌آپ‌های فعال در این حوزه به‌شدت دنبال می‌شود. شرکت‌های دوراندیش عصر ما به‌خوبی می‌دانند که می‌توانند از ظرفیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به‌منظور درآمدزایی‌های زیاد استفاده کنند. حال تصور کنید آژانس‌های تبلیغاتی از این ظرفیت به‌منظور بهبود کیفیت سرویس‌ها استفاده کنند؛ آن‌گاه چه سود عظیمی عاید این شرکت‌ها می‌شود.

خلق محتوای ارزشی از داده‌های دریافت‌شده از کاربران

داده‌هایی که به طور معمول از کاربران دریافت می‌شود، ارزش چندانی ندارند. داده‌های خامی که از کاربران دریافت می‌شود، بدتر از آن چیزی است که تصور می‌کنید. این داده‌ها مملو از غلط املایی بوده و در اکثر موارد عامیانه هستند؛ به طوری که گاهی صیقل دادن آن‌ها به اطلاعات خام، بی‌فایده خواهد بود. اما شرکت‌ها می‌توانند با اتکا بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، این داده‌ها را فیلتر کرده، موارد ارزشمند را از داده‌های بیهوده تفکیک کرده و در نهایت این داده‌ها را بدون آنکه به عامل انسانی برای برچسب‌گذاری نیازی باشد، سازمان‌دهی کنند. این رویکرد دقیقاً همان چیزی است که آژانس‌های تبلیغاتی به آن نیاز دارند. آیا زمانی را که ایمیل‌تان مملو از اسپم‌های مختلف بود، به یاد می‌آورید؟ یادگیری ماشینی به شرکت‌ها کمک کرد تا فرایند حذف اسپم‌ها را به طور خودکار سازمان‌دهی کنند. به همین دلیل است که امروزه دیگر خبری از آن حجم وحشتناک از هرزنامه‌ها نیست.
در نمونه دیگری، Pinterest از یادگیری ماشینی برای نمایش محتوایی که مورد علاقه کاربران است، استفاده می‌کند. این سرویس از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به‌منظور مرتب‌سازی تصاویری که کاربران آپلود می‌کنند، استفاده می‌‌کند. در نمونه دیگری، شرکت NextDoor از یادگیری ماشینی به‌منظور مرتب‌سازی اطلاعات و محتوایی که کاربران در بردهای پیام‌ها وارد می‌کنند، استفاده می‌کند.

کشف سریع‌تر محصولات

شرکت‌های فعال در حوزه جست‌وجو همچون گوگل، همواره پژوهشگران عرصه یادگیری ماشینی را استخدام می‌کنند. گوگل به‌تازگی کارشناسانی را در زمینه یادگیری ماشینی به گروه جست‌وجوی خود افزوده است. هر چند فرایند شاخص‌گذاری حجم بسیار سنگینی از داده‌ها، قدمتی بسیار طولانی دارد و به دهه 70 میلادی بازمی‌گردد، عاملی که باعث متمایز شدن گوگل از سایر شرکت‌ها می‌شود، به درک سامانه گوگل مربوط می‌شود که همواره نتایج منطبق بر شناخت را به مخاطب خود ارائه می‌کند. این رویکرد باعث شده است گوگل همواره نتایجی را که به محاوره واردشده شباهت بیشتری دارند، در صدر فهرست نتایج به مخاطب خود نشان ‌دهد. اپل نیز در فروشگاه خود برای نشان دادن برنامه‌های مشابه به یکدیگر از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند.
امروزه بسیاری از استارت‌آپ‌های موفق در عرصه تجارت الکترونیک به‌ منظور ارائه محتوایی که کیفیت مطلوبی داشته و متناسب با سلیقه کاربر باشد، از زیرساخت‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. استارت‌آپ‌هایی همچون Rich Relevance و Edgecase از استراتژی‌‌های یادگیری ماشینی برای نشان دادن محصولات برتر و مورد تقاضا به کاربران خود استفاده می‌کنند.

تعامل بهتر با مشتریان

شاید به این نکته توجه کرده باشید که بخش تماس با ما (contact us) در سال‌های اخیر، بهتر از گذشته شده است. این حوزه‌ای است که یادگیری ماشینی به درون آن وارد شده و به کسب‌وکارها کمک کرده است تا فرایندهای تجاری این بخش را ساده‌تر از قبل مدیریت کنند. کاربران در گذشته برای شرح مشکل خود باید یک فهرست بازشو را انتخاب می‌کردند، مشکل خود را از درون آن برمی‌گزیدند و در ادامه، فیلد‌های بی‌پایان موجود در فرم را پر می‌کردند.
امروزه کاربران می‌توانند به‌سادگی مشکل خود را به صورت کوتاه شرح دهند و بهترین پاسخ را از یادگیری ماشینی دریافت کنند. شاید حل این مشکل کمی ساده به نظر برسد، اما در نمونه دیگری، اگر گروه‌های فروش، پژوهش جامعی درباره فروش یک محصول در اختیار داشته باشند، دیگر برای صف‌های طولانی خریداران ناراضی یا شکایت‌های متعدد خریداران، دغدغه‌ای نخواهند داشت؛ در نتیجه به میزان قابل توجهی در پول و وقت شرکت صرفه‌جویی می‌شود.

درک رفتار کاربران

بدون شک، یادگیری ماشینی در شناخت رفتار کاربران نقش مهمی‌ بازی می‌کند. نتایجی که از درک و شناخت درست رفتار مشتریان به دست می‌آید، در زمینه بازاریابی تأثیرگذاری بی‌بدیلی خواهد داشت. امروزه استارت‌آپ‌هایی که برای بازاریابی محصولات خود به سراغ آژانس‌های تبلیغاتی می‌آیند، از این تکنیک استفاده می‌کنند. برای مثال، یک استودیوی فیلم‌سازی را در نظر بگیرید که تصمیم می‌گیرد تریلر مربوط به فیلم ساخته‌شده خود را نمایش دهد. زمانی‌که تریلر به نمایش درمی‌آید، این استودیو می‌تواند نظرات کاربران را دریافت و آن‌ها را تحلیل کند و در ادامه، ویژگی‌هایی را که باعث شده‌اند کاربران دید مثبتی به تریلر داشته باشند، برجسته و در تبلیغات بعدی از آن‌ها استفاده کند. این تکنیک باعث می‌شود تعداد بیشتری از مخاطبان کنجکاو شوند و برای تماشای فیلم به سینما بروند. یادگیری ماشینی این تحلیل‌های هوشمندانه را به‌راحتی در اختیار این استودیوی فیلم‌سازی قرار می‌دهد.

گام بعدی در این زمینه چیست؟

سیر تحول و پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیچیده و زمان‌بر است. الگوریتم‌های رایج قابل پیش‌بینی هستند؛ به‌راحتی می‌توانیم آن‌ها را کالبد شکافی کنیم و دریابیم چگونه کار می‌کنند.
در مقابل، رویکرد تصمیم‌گیری الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، شباهت زیادی به نمونه‌های انسانی دارد و همین موضوع باعث می‌شود تا درک دقیق آن‌ها یا توسعه هوشمندانه‌شان کمی زمان‌بر باشد. اگر یک دهه به عقب بازگردیم، به‌سختی می‌توانیم شرکت‌هایی به غیر از گوگل و یاهو را بیابیم که در حوزه یادگیری ماشینی به تحقیق و توسعه می‌پرداختند. اما امروزه یادگیری ماشینی در هر مکانی یافت می‌شود. داده‌ها بیش از گذشته فراگیر شده‌اند و به ساده‌ترین شکل در اختیار شرکت‌ها قرار دارند. محصولات جدیدی همچون Microsoft Azure ML و IBM Watson به شکل قابل توجهی هزینه‌های مربوط به راه‌اندازی و استقرار الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را کاهش داده‌اند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهند بدون اینکه برای پیاده‌سازی چنین الگوریتم‌هایی دغدغه‌ای داشته باشند، به‌راحتی از آن‌ها استفاده کنند.

امروزه بسیاری از استارت‌آپ‌های موفق در عرصه تجارت الکترونیک به‌منظور ارائه محتوایی که کیفیت مطلوبی داشته و متناسب با سلیقه کاربر باشد، از زیرساخت‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند.

در فرهنگ عامه مردم این ذهنیت شکل گرفته است که یادگیری ماشینی تنها برای دستیارهای صوتی هوشمند و ماشین‌های خودران کاربرد دارد، اما واقعیت این است که امروزه بسیاری از سایت‌ها در زمان تعامل با کاربر در پشت صحنه از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند. شرکت‌های بزرگ سرمایه‌گذاری‌های سنگینی برای یادگیری ماشینی انجام داده‌اند؛ نه به این دلیل که این فناوری یک تب زودگذر است یا در مقطع فعلی بازار داغی دارد، بلکه به این دلیل که نتایج مثبت آن را به طور ملموس تجربه کرده‌اند. شاید به همین دلیل است که نوآوری همچنان دوست دارد در مسیر پیشرفت گام بردارد تا زندگی راحت‌تری را پیش روی بشریت قرار دهد. به اعتقاد بسیاری از کارشناسان، پژوهش‌ها و فعالیت‌هایی که شرکت‌های بزرگی همچون گوگل در این زمینه انجام می‌دهند، در درازمدت باعث خواهد شد تا عموم توسعه‌دهندگان در سراسر جهان بتوانند از این فناوری در حوزه کاری خود استفاده کنند. به نظر می‌رسد در گام بعد، یادگیری ماشینی بر مبنای الگوریتم‌هایی که توسعه‌دهندگان مختلف در سراسر جهان تولید می‌کنند، به سراغ تجهیزات ملموس زندگی انسان‌ها برود.