
機器學習:競爭優(yōu)勢的新探索
為了獲得更廣泛的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)理解,提高內(nèi)部、外部流程效率,對用戶有更好的理解,增強自身競爭力。越來越多的公司實施機器學習戰(zhàn)略。
編譯:T客匯 卿云
最近,MIT技術(shù)評論定制和Google Cloud完成了一項名為《機器學習:競爭優(yōu)勢的新探索》調(diào)查,發(fā)現(xiàn):
●2017年50%的公司希望通過機器學習可以更好的理解客戶
●48%的企業(yè)認為機器學習能夠增加自身競爭力。
●未來機器學習的幾大應(yīng)用有自動化代理/機器人(42%),預(yù)測計劃(41%),銷售和營銷目標(37%)還有智能助理(37%)。
報告關(guān)鍵觀點如下:
如果公司正在使用機器學習,你想從中獲得什么?
采用機器學習的公司,其中50%是為了尋求更廣泛的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)理解,如此能增強其核心業(yè)務(wù)。46%是為了增強企業(yè)優(yōu)勢提高競爭力,45%是為了更快的數(shù)據(jù)分析能力以及敏銳的洞察力;44%是為了提高研發(fā)能力,希望藉此推出新一代產(chǎn)品。
如果你的公司使用機器學習,你從中已經(jīng)得到了什么?
正在使用機器學習的公司中,45%是為了更廣泛的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)理解。只有35%的公司是為了更快速的數(shù)據(jù)分析和敏銳的洞察力,除此之外也為了開發(fā)新一代產(chǎn)品而增強研發(fā)能力。下圖比較了企業(yè)從機器學習中獲得的好處。機器學習潛力的主要因素之一是面向服務(wù)的框架,這個框架通過設(shè)計同步實時消耗數(shù)據(jù),但是無需移動數(shù)據(jù)。enosiX正在迅速成為這一領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,專注于同步實時Salesforce和SAP集成,使公司對數(shù)據(jù)有更好的理解,提供可衡量的優(yōu)化意見。
2017年你的IT預(yù)算中有多少是專為機器學習的?
采用機器學習的公司中有26%公司在機器學習領(lǐng)域的投入超過了其用預(yù)算的15%。79%受訪者正在投資機器學習。下圖展現(xiàn)了調(diào)查期間2016年后期和2017年前期IT預(yù)算中機器學習的分布情況。
如果你的公司計劃使用機器學習,你想從中尋求什么?
2017年50%的公司計劃采用機器學習是為了更好的了解用戶。48%是為了增加公司優(yōu)勢提高競爭力。45%是為了更廣泛的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)理解。下圖是企業(yè)希望從機器學習中所獲的收益。
自然語言處理(NLP)(49%),文本分類和挖掘(47%),情感/行為分析(47%)和圖像識別、分類和標記(43%)是如今機器學習領(lǐng)域使用的前四大項目。目前正在進行的其他項目包括建議(42%),個性化(41%),數(shù)據(jù)安全(40%),風險分析(41%),在線搜索(41%)以及本地化和制圖(39%)。 未來機器學習的最大用途包括自動化代理/機器人(42%),預(yù)測計劃(41%),銷售和營銷目標(37%)以及智能助理(37%)。
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