Ce que l'apprentissage machine signifie pour le flux de travail

Commençons par quelques connaissances de base sur l'apprentissage machine pour les besoins de cet article. L'apprentissage machine est toute utilisation de la technologie permettant de discerner des modèles parmi de grands ensembles de données et de s'adapter en conséquence, c'est-à-dire "apprendre" pour améliorer un processus ou une base de connaissances particuliers. Décomposons cela.

Pourquoi l'apprentissage machine ?

Les machines apprennent constamment à vous connaître, notamment pour cibler les publicités sur vous. Cependant, il existe un nombre croissant d'applications d'apprentissage automatique pour les entreprises. Les données volumineuses constituent une grande partie de l'engouement pour l'apprentissage automatique, mais la vérité est qu'il n'est pas nouveau, la technologie a simplement mûri. Avec la sortie d'outils comme Amazon SageMaker, n'importe qui peut maintenant commencer à construire des modèles sans être un spécialiste des données.

Qu'est-ce que le Workflow ?

Avant de passer à la suite, définissons brièvement le flux de travail. Le workflow est l'orchestration des tâches par de multiples acteurs pour favoriser l'accomplissement d'un objectif commun, souvent sur la base d'une série de conditions. Pensez-y un instant. Les tâches peuvent être accomplies par des humains ou des ordinateurs. Les acteurs peuvent être des humains ou des ordinateurs. L'objectif peut être physique et numérique. Les conditions peuvent être environnementales ou informatiques. Cela fait beaucoup de points de données.

Apprentissage automatique et flux de travail

Les algorithmes d'apprentissage automatique recherchent constamment d'énormes ensembles de données en temps réel pour trouver des modèles et s'adapter. Un bon exemple pourrait être une usine. Une usine est remplie de flux de travail qui impliquent des acteurs humains et non humains et de données qui proviennent d'ordinateurs et de personnes. Les algorithmes sont objectifs, car ils examinent toutes les données et les comparent au résultat final. Ils détectent toute inefficacité, humaine ou non humaine, et se corrigent automatiquement pour améliorer l'efficacité de l'usine dans le processus.

L'apprentissage machine peut aider à optimiser les flux de travail partout. Par exemple, dans les départements des ressources humaines, les mêmes demandes sont soumises tous les jours. Cela fournit d'énormes ensembles de données avec lesquelles on peut construire des modèles pour améliorer l'efficacité des RH. Dans de nombreux cas, l'apprentissage automatique ne fait pas que rendre les équipes plus efficaces, il rend également les systèmes et l'interaction des systèmes et des personnes plus efficaces. De plus, il s'améliore et apprend constamment, c'est pourquoi l'apprentissage machine devrait figurer sur votre liste de technologies à surveiller en 2019.
Dans cette série, nous allons présenter trois exemples d'utilisation de l'apprentissage automatique pour optimiser des processus commerciaux communs.