Masinõppe lahendused erinevate valdkondade ettevõtetele

Masinõppe lahendusi saab kasutada mitmete äriliste probleemide lahendamise juures. Automaatsed otsustusalgoritmid kasutavad reeglina otsuste langetamiseks informatsiooni nii ettevõtte sisestest kui ka välistest andmeallikatest. Masinõppel põhinevate otsusteni jõutakse hetkega ning need on reeglina oluliselt täpsemad, kuna võtavad arvese informatsiooni moel, mida inimene otsuse langetamisel tavajuhul teha ei suuda.

Näide tööpõhimõttest – masinõppe algoritmid analüüsivad olemasolevaid sisendandmeid ja otsivad vastust mingile konkreetsele küsimusele. Ennustatud vastust hinnatakse algoritmi poolt, mis teab õiget vastust/järeldust ning see saab hinnata, kui edukalt loodav masinõppemudel konkreetse puuduva väärtuse prognoosimisega hakkama saab. Mudelit optimeeritakse senikaua kuni algoritmid suudavad ennustada puuduva väärtuse piisavalt täpselt.

Näiteks saab müügiarvete ning nende tasumist kirjeldavate andmete baasil prognoosida milline on välja saadetava üksiku arve tegelik tõenäoline laekumise aeg. Seda hinnangut saab ettevõtte finantsjuht näiteks arvesse võtta ettevõtte rahavoogude planeerimisel.

Kokkuvõtvalt, olemasolevaid andmeid saab kasutada teadmata väärtuste prognoosimiseks.

Mõned näited:

  • Saeveskis saab vastuvõetud palgile anda hinnangu lõpptoodangu tulususest, arvesse võetakse millist ja millise kvaliteediga toodangut palgist saab toota, palgi karakteristikud (ostuhind, mõõtmed, kvaliteet, niiskus), jms.

  • Tootmisettevõte saab seadmete hooldusega seotud tegevusi efektiivistada - masinõppe mudel tuvastab tingimused, mille tekkimisel oleks mõistlik seadmeid hooldada. Vähenevad hoolduskulud ning suureneb tootlikkus (väheneb hoolduste maht, väheneb planeerimata seisakute arv, väiksem ühikkulu, suurem seadmete utilisatsioon, efektiivsem hooldustööde planeerimine).

  • Müügipakkumises saab ajalooliste müügiandmete baasilt konkreetsele tootele optimaalse müügihinna prognoosida (arvesse võetakse nt. klient, kogus, tarnetingimused, jms.)

  • Sarnase ostukäitumise alusel klientide jaotamine kategooriatesse avastamaks käitumismustreid (võimaldab täpsemaid turundustegevusi)

DF masinõppe rakendamise skeem.png

 

Valdkonnad, kus meil on kogemust:

  • Tootmine (nt. planeerimine, vigade/seisakute ennetus, juhtimine)

  • Finants (nt. krediidiskooring, pettuste avastamine, maksekäitumine) 

  • Kliendikäitumise prognoosimine (nt. lahkuvate klientide tuvastamine)

  • Kaupade juurdemüügi- ja soovitusmootorid, hinnaprognoosid

  • Automaat-turundus

 
 

Tahad rohkem teada andmete efektiivsemast kasutusest? Saatke meile oma küsimus ja me võtame teiega peagi ühendust.

Nimi *
Nimi

Lisainfo masinõppe lahenduste teemal: info@datafruit.ee.