大數據和機器學習的結合可以釋放您已經為業務贏得競爭優勢所必需的數據的價值。

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兩個機器學習(ML)模型構建器的發布使得軟件工程師可以更容易地創建和運行ML模型，即使沒有專門的培訓。

微軟和亞馬遜網絡服務(AWS)的Gluon是一個開源項目，它消除了開發人工智能(AI)系統所需的一些艱巨的工作。它提供了訓練算法和神經網絡模型，這是深度學習系統的兩個重要組成部分，開發人員可以使用它們來開發自己的ML系統。

Google的ML引擎是其云平臺的一部分，是為開發人員提供的托管服務，用于構建可處理任何類型、任何大小的數據的ML模型。與Gluon相似，Google的服務為開發人員提供了預先訓練的模型，以生成自己的量身定制的ML模型。

現在是仔細研究ML的好時機，看看您如何將其應用到您的業務中。大數據與機器學習的結合可以揭示可用于創建和改進產品或在競爭中獲得優勢的模式，從而釋放您已經擁有的數據的價值。

下面是企業將ML應用到產品和服務創新的5種方式。

1. 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車可以為運輸帶來更安全，更清潔，更高效的未來。軟件開發人員使用ML和深度學習(DL)算法來增強計算機視覺，使車輛能夠以類似于人類決策的方式做出決策。

Drive.ai(https://www.drive.ai/)正在使用DL構建自動駕駛車輛的“大腦”。它的團隊使用受管理的工作人員將非結構化數據從原始圖像轉換為結構化數據，使用邊界框注釋對象，如道路標志、紅綠燈和行人。

這些豐富的圖像然后用于“教導”自治系統如何識別物體以及如何在道路上行駛時確定適當的響應。

2. 寫作指導

教人們如何寫作是很難衡量的。即使對有經驗的高中教師和大學教授來說，復習書面作業并向每個班級的每個學生提供有意義的反饋也是一個挑戰。

Ecree使用ML為其自動寫作評估軟件提供功能。當學生提交論文時，算法會識別出學生是否包括論文陳述或目的陳述，然后評估該陳述的質量。

該軟件使用36個指標來評分學生的作業，并能在不到一分鐘的時間內向學生提供反饋。學生可以提交任意數量的草稿，并得到實時寫作指導，學習優秀寫作的要素：組織性、清晰性、支持性證據和分析。該工具還確保使用相同的標準對每個學生進行同等的評估。

3. 物聯網和IIoT預測性維護

設備維護是將大量機械部署到現場的公司所面臨的眾多昂貴挑戰之一。物聯網(IoT)和工業物聯網(IIoT)在從燃油表到輪胎的日常物體上使用內置傳感器，以收集數據并在網絡上共享。該系統使用ML分析溫度和濕度等數據，以預測性能和未來結果。

卡特彼勒(Caterpillar)是一家制造船舶動力系統的公司，它使用物聯網和機器學習來發現設備和設備數據中的模式。在一個示例中，卡特彼勒(Caterpillar)識別出燃油表讀數與船上冷藏集裝箱使用的電量有關。他們使用該數據通過修改發電機輸出來優化運行參數。這樣，對于50艘船，每小時可節省30美元，或一年節省650,000美元。

4. 入庫物流計劃

物流計劃可確保合適的人在合適的時間在合適的地點收到合適數量的供應品。入庫物流側重于供應商及其向企業發送的商品的管理。這是管理訂單，運輸，倉儲，庫存控制和使用的復雜過程。通過收集有關現有計劃的數據并將其輸入到ML模型中，企業可以預測并推薦未來的流程。

沃爾瑪使用ML來優化業務效率。 其Retail Link 2.0系統使用在整個供應鏈中流動的信息來識別偏離其流程的信息，因此可以實時進行調整。

汽車制造商本田使用機器學習來檢測裝配線以外的質量問題，方法是在保修退回單的自由文本字段和機械師的報告中識別模式。

5. 零售商業

在商店或網上銷售產品的公司收集大數據已經有一段時間了。他們收集有關消費者、消費習慣和偏好的人口統計數據。挑戰在于收集在線和離線數據，并識別數據中可能對定價、庫存、客戶體驗和盈利能力產生積極影響的模式。

機器學習使零售商有可能發現數據中的模式，他們可以根據這些模式來影響客戶的品牌體驗。電子商務零售商可以在購物者瀏覽和購買其網站上的商品時收集數據，然后利用這些信息和市場趨勢來提供個性化的產品推薦，從而增加銷量。

零售巨頭亞馬遜是最早根據購物者的瀏覽和購買歷史來實施個性化產品推薦的公司之一。ML支持該推薦引擎的各個方面，以及其數字語音助手亞馬遜的Alexa使用的自然語言處理功能。

奢侈品服裝零售商麗貝卡·明科夫(Rebecca Minkoff)利用Alexa快速從他們的數據中提取細節。在ShopTalk大會上，聯合創始人Uri Minkoff向Alexa詢問了該品牌春季系列中購買量最大的商品，并在一秒鐘內得到了正確的回復。

一旦您決定在您的業務中使用ML和DL，您的數據就是要開采的黃金。看看您的非結構化和結構化數據，ML模型可以使用這些數據將您的許多基本流程轉換為智能系統，以實現創新和競爭優勢。