Koneoppiminen auttaa jalostamaan datan liiketoimintasi kehittämiseen

Koneoppiminen

Koneoppimisen avulla voidaan ratkaista monia liiketoiminnallisia haasteita. Sen ytimessä on data, joka koneoppimisen menetelmien avulla pyritään jalostamaan liiketoimintaa hyödyntäväksi toiminnaksi.

Muotisanasta käytännön työkaluksi

Koneoppiminen ja tekoäly ovat tämän hetken todellisia trendisanoja. Aina tulee teknologioita ja suuntauksia, joista kollektiivisesti innostutaan aluksi valtavasti - kunnes innostus siirtyy toiseen teknologiaan. Koneoppiminen ei kuitenkaan ole pelkkä teknologinen muotioikku - siitä kannattaakin olla innostunut. Suuret verkkokaupat sekä yhteisöpalvelut ovat olleet ensimmäisten joukossa hyödyntämässä koneoppimista. Ovathan ne vuosien mittaan keränneet valtavan määrän dataa, jonka jalostamisessa tiedoksi koneoppiminen on nykyään luonteva työkalu.

Kaikki verkkokaupat ja toimijat voivat hyödyntää koneoppimista omassa toiminnassaan. Monet koneoppimisen menetelmät ovat avoimen lähdekoodin projekteja ja saatavilla pilvipalveluna. Toki näiden menetelmien käyttöönotto vaatii asiantuntemusta.

Lamialla on osaamista sopivien koneoppimisen menetelmien ja palveluiden löytämiseen, soveltamiseen ja käyttöönottoon - erityisesti verkkokauppaan liittyvässä liiketoiminnassa mutta myös laajemmin.

Koneoppiminen, Machine Learning

Lähtölaukaus koneoppimisen hyödyntämiseen

Mistä lähteä liikkeelle ja mitä odottaa koneoppimisen projektilta? Tässä yksi etenemismalli, jota olemme onnistuneesti hyödyntäneet asiakkaidemme kanssa.

Askel 1: Potentiaalisen haasteen tunnistaminen liiketoiminnassa

Data & Machine Learning -workshop, jossa:

  • Tutustutaan yrityksen käytössä olevaan dataan
  • Yhdessä etsitään ja sparrataan potentiaalisia liiketoiminnan haasteita, jotka koneoppimisella voisi ratkaista
  • Workshopin jälkeen tehdään tarkistuksia menetelmiin (Lamia) ja dataan (asiakas)

 

Askel 2: Data audit

Data auditissa tarkistetaan yksityiskohtaisesti se, että mahdollistaako data projektin etenemisen.

  • Onko tarvittava data olemassa?
  • Onko dataan pääsy?

 

Askel 3: Datan valmistelu

Jos data auditista päästään etenemään, valmistellaan data ja tuodaan se analyysiympäristöön vaaditussa muodossa.

 

Askel 4: Soveltuvuusselvitys (PoC)

Soveltuvuusselvityksessä testataan, saadaanko valitulla mallilla ja datalla tavoitellut hyödyt. Soveltuvuusselvitykseen sisältyy mm. koneoppimisen mallin opettaminen ja mahdollinen automatisointi pilveen (esim. Google Cloud Platform, GCP).

 

Askel 5: Pilotti tai käyttöönotto

Jos PoC:n tarkkuus on riittävä, edetään pilottiin tai käyttöönottoon. 

Kiinnostuitko kuulemaan lisää?

Ehkä sinulla on jo mielessä käyttökohde koneoppimiselle tai mahdollisesti vasta kartoitat eri mahdollisuuksia. Olemme mielellämme apunasi innovoimassa, suunnittelemassa ja toteuttamassa koneoppimisen ratkaisuja. Ota rohkeasti yhteyttä!