انقلاب یادگیری عمیق در هوش تجاری:4 مزیت و 2 عیب

هوش تجاری (BI) و یادگیری عمیق دو ابزار قدرتمندی هستند که می‌توانند با هم برای استخراج بینش از داده‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده شوند. با ترکیب این دو رویکرد، کسب و کارها می توانند درک جامع تری از عملیات، مشتریان و بازارهای خود به دست آورند.

” هوش تجاری سوختی است که سازمان ها را به سمت ارتفاعات جدید سوق می‌دهد و آنها را با بینش‌های ارزشمند و آینده‌نگری استراتژیک برای تصمیم‌گیری آگاهانه، استفاده از فرصت‌ها و ترسیم مسیری به سوی موفقیت بی‌نظیر توانمند می‌کند.”

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که شامل استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای شبیه سازی مغز انسان است. این نوعی هوش مصنوعی است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد  از داده ها یاد بگیرند و بر اساس آن داده‌ها پیش بینی یا تصمیم بگیرند. یادگیری عمیق در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق با یادگیری از مقادیر زیادی داده کار می‌کنند. آن‌ها از شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها استفاده می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند بر‌اساس آن داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. هرچه الگوریتم در معرض داده‌های بیشتری باشد، در پیش بینی بهتر می‌شود.

چگونه یادگیری عمیق می تواند هوش تجاری را بهبود بخشد؟

4 راه مختلف برای افزایش قابلیت های BI با استفاده از  یادگیری عمیق

1.تحلیل احساسات

ابزارهای BI را می توان برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری، مانند داده‌های فروش یا بازخورد مشتری استفاده کرد. یادگیری عمیق را می توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار، مانند داده‌های رسانه‌های اجتماعی یا نظرات مشتریان، برای به دست آوردن درک جامع تری از احساسات مشتری استفاده کرد. با ترکیب این دو رویکرد، کسب و کارها می‌توانند درک کامل تری از مشتریان خود به دست آورند و تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد محصولات و خدمات خود بگیرند.

2.تجزیه و تحلیل پیش‌ بینی‌ کننده

ابزارهای BI را می توان برای شناسایی روندها و الگوها استفاده کرد. از یادگیری عمیق می توان برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده کرد که می‌توانند برای پیش بینی رویدادها یا روندهای آینده استفاده شوند. با ترکیب این دو رویکرد، کسب‌وکارها می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد رویدادهای آینده داشته باشند و تصمیمات بهتری در مورد نحوه واکنش به آن رویدادها اتخاذ کنند.

3. تشخیص تقلب

ابزارهای BI را می توان برای نظارت بر تراکنش های مالی و شناسایی تقلب های احتمالی استفاده کرد. یادگیری عمیق را می توان برای تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده ها و شناسایی تراکنش های تقلبی با دقت بالایی مورد استفاده قرار داد. با ترکیب این دو رویکرد، کسب و کارها می توانند خطر زیان مالی ناشی از تقلب را کاهش دهند.

4.شخصی سازی

ابزارهای BI می توانند برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری و شناسایی الگوهای رفتار مشتری استفاده شوند. از یادگیری عمیق می توان برای ایجاد توصیه های شخصی برای مشتریان بر اساس رفتار گذشته آنها استفاده کرد. با ترکیب این دو رویکرد، کسب و کارها می توانند تجربه شخصی تری را برای مشتریان خود فراهم کنند که منجر به افزایش رضایت و وفاداری مشتری می شود.

2چالش استفاده از یادگیری عمیق برای هوش تجاری

1.کیفیت داده

الگوریتم‌های یادگیری عمیق فقط به اندازه داده‌هایی هستند که بر اساس آن‌ها ساخته شده‌اند و کیفیت پایین داده‌ها می‌تواند منجر به بینش‌های نادرست شود. برای کسب‌وکارها مهم است که قبل از استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، اطمینان حاصل کنند که داده‌هایشان تمیز و ساختار یافته است.

2.قابلیت تفسیر

تفسیر الگوریتم‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار باشد، و درک اینکه چگونه به یک نتیجه‌گیری خاص رسیده‌اند، چالش برانگیز است. این می تواند توضیح تصمیمات خود را برای سهامداران و مشتریان برای کسب و کارها دشوار کند.

نکات کلیدی

• تکنیک‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کمک به رایانه‌ها در درک زبان گفتاری انسان استفاده کرد، که می‌تواند در BI اعمال شود.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان در ابزارهای BI ادغام کرد تا مشکلات رایج تجاری را حل کند و شکاف‌های موجود در بازار موجود را برطرف کند.
• مدل‌های یادگیری عمیق در کشف الگوها و بینش‌های پنهان در داده‌ها مؤثر هستند، که می‌تواند به کاربران کمک کند تا داده‌های تجاری خود را درک کنند.
• یادگیری عمیق  را می توان برای خودکارسازی کارهای ساده یا تکراری در BI استفاده کرد که می تواند باعث صرفه جویی در زمان و افزایش کارایی شود.

نتیجه

هوش تجاری و یادگیری عمیق دو ابزار قدرتمندی هستند که می توانند با هم برای استخراج بینش از داده ها و تصمیم گیری آگاهانه استفاده شوند. با ترکیب این دو رویکرد، کسب و کارها می توانند درک جامع تری از عملیات، مشتریان و بازارهای خود به دست آورند.

با این حال، چالش‌ها و محدودیت‌های بالقوه مرتبط با استفاده از یادگیری عمیق برای هوش تجاری نیز وجود دارد. برای کسب و کارها مهم است که قبل از تصمیم گیری در مورد پیاده سازی سیستم یادگیری عمیق، نیازها و منابع خاص خود را به دقت در نظر بگیرند. در نهایت، کلید موفقیت این است که ابزارهای مناسب را انتخاب کنید و از آنها به گونه‌ای استفاده کنید که با اهداف کسب و کار همسو باشد.

منابع

https://www.sciencedirect.com

https://link.springer.com

https://www.answerrocket.com

https://www.yellowfinbi.com