सामग्री
प्रश्नः
किरकोळ आणि उत्पादन दोन्ही व्यवसायांसाठी समान मशीन शिक्षण साधने कार्य करू शकतात?
उत्तरः
रिटेल आणि मॅन्युफॅक्चरिंग या दोन्ही व्यवसायांसाठी मशीन शिक्षण साधनांच्या टेलरिंगचा विचार केला तर काही लक्षणीय समानता आढळू शकतात, परंतु मूलभूत फरक देखील आहेत.
किरकोळ मध्ये, मशीन शिक्षण साधने आणि प्रक्रिया बहुतेक विक्री आणि ग्राहक-पुढाकार दिशेने आहेत. कंपन्या मशीन शिकण्याच्या अपार सामर्थ्याचा वापर करून त्यांना डेटा विकत घेतात, ज्यामुळे रूपांतरण वाढते आणि अशा प्रकारे नफा मिळतो. मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स यामधील ओळ अडकविणारे एक उत्कृष्ट उदाहरण म्हणजे शॉपिंग कार्ट बेबनावच्या आसपास ग्राहकांपर्यंत पोहोचणे. शॉपिंग कार्टमध्ये आयटम सोडलेल्या ग्राहकांपर्यंत सक्रियपणे पोहोचणार्‍या साधनांचा संच कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधने म्हणून वर्गीकृत केला जातो, परंतु इतर साधने जी मानव-चालित प्रणाली विकसित करण्यासाठी डेटा एकत्रितपणे विश्लेषित करतात आणि किरकोळ वस्तूंवर लागू केलेली मशीन शिक्षणाची उदाहरणे आहेत.
मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये मशीन लर्निंग लँडस्केप थोड्या वेगळ्या दिसत आहेत. मशीन लर्निंग काही विशिष्ट मार्गांनी उत्पादन आणि भौतिक वस्तूंच्या उत्पादनास लागू होते. मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये मशीन लर्निंगचे बरेचसे मूल्य पुरवठा साखळी हाताळण्यासाठी लागू होते. मशीन लर्निंग देखभाल, दुरुस्ती आणि ओव्हरहाल (एमआरओ) प्रक्रिया आणि इमारत, पॅकेजिंग किंवा स्वतंत्र किंवा वस्तुमान उत्पादनास एकत्रित करण्याच्या इतर बाबींची माहिती देईल. दुसर्‍या शब्दांत सांगायचे तर, मॅन्युफॅक्चरिंग मधील बरीच मौल्यवान मशीन शिकण्याची साधने ग्राहकांच्या उद्देशाने नव्हे तर परिपूर्ण “स्मार्ट फॅक्टरी” बनविणे आणि शारीरिक प्रक्रिया सुधारण्यासाठी शॉप फ्लोअरच्या दिशेने आहेत. (हा फोर्ब्स लेख, मशीनी शिक्षण द्रुतगतीने उत्पादन आणि मूलभूत मार्गांनी बदलत असलेल्या दहा मार्गांपैकी फक्त एक उदाहरण आहे.) त्याउलट, किरकोळ मशीन शिक्षण साधने मुख्यतः "स्मार्ट सेल्स फ्लोर" आणि मोठ्या प्रमाणात वाणिज्य उद्देशाने बनविली जातात. आता ऑनलाइन किंवा डिजिटल प्लॅटफॉर्मद्वारे होत आहे.
असे म्हटल्याप्रमाणे, किरकोळ व्यवसाय भौतिक प्रक्रिया हाताळण्यासाठी मशीन शिक्षण साधने देखील वापरू शकतात, उदाहरणार्थ यादी. इन्व्हेंटरी हँडलिंगमध्ये, मशीन लर्निंग प्रेडिक्टर्स रिटेल कंपन्यांना त्यांना दिलेल्या वेळेवर उपलब्ध असलेल्या वस्तूंची फक्त यादीच ठेवून आणि गोदाम आणि स्टोरेज ऑपरेशन्स अधिक कार्यक्षम बनवून प्रचंड पैशाची बचत करण्यास मदत करतात. तथापि, किरकोळ मध्ये मशीन शिक्षणाचे एक मोठे मूल्य अद्याप विक्रीसाठी असलेल्या निर्णयाच्या आधारावर, सखोल डेटा एकत्रिकरण आणि विश्लेषणाच्या पद्धतींवर आधारित ग्राहकांबद्दल अधिक जाणून घेण्यावर, लोकसंख्याशास्त्र आणि वैयक्तिक माहितीचे परीक्षण करण्यावर आणि अत्यंत मौल्यवान विक्रीची बुद्धिमत्ता मिळविण्यावर केंद्रित आहे.
सर्वात महत्त्वाची ओळ अशी आहे की मजबूत एआय च्या हार्बीन्गर म्हणून, मशीन शिक्षण आणि खोल शिक्षण साधने फक्त "स्मार्ट" असतात. ते एकत्रित डेटा आणि काही परिभाषित संकल्पनेचे एक संपूर्ण चित्र प्रदान करतात, मग ती भौगोलिक, भौतिक जागा किंवा डिजिटल मधील वातावरण. म्हणून वेगवेगळे उद्योग मशीन शिकण्याच्या शक्तीचा वेगवेगळ्या प्रकारे उपयोग करतात. रिटेलमधील मशीन लर्निंग आणि मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये मशीन लर्निंगमधील फरक म्हणजे व्यवसाय त्यांच्या गरजा कशा निश्चित करतात आणि त्यानुसार मशीन शिक्षण तंत्रज्ञान कसे स्वीकारतात याचे एक स्पष्ट उदाहरण आहे.