큐:
소매점과 제조업 모두에서 동일한 머신 러닝 도구를 사용할 수 있습니까?
ㅏ:소매업과 제조업 모두를위한 머신 러닝 도구를 맞춤화 할 때 몇 가지 중요한 유사점이 있지만 근본적인 차이점도 있습니다.
소매업에서 대다수의 머신 러닝 도구 및 프로세스는 영업 및 고객 지향 이니셔티브를 지향합니다. 회사는 머신 러닝의 강력한 기능을 활용하여 판매 할 수있는 데이터를 파고 변환하여 매출을 증대시킵니다. 머신 러닝과 인공 지능 사이의 경계를 뛰어 넘는 훌륭한 예는 쇼핑 카트 포기에 대한 고객 지원을 추구하는 것입니다. 장바구니에 담긴 품목을 버린 고객에게 적극적으로 연락하는 도구 세트는 종종 인공 지능 도구로 분류되지만, 인간 중심 시스템을 발전시키기 위해 데이터를 간단히 집계하고 분석하는 다른 도구는 소매에 적용되는 기계 학습의 예입니다.
| 무료 다운로드 : 기계 학습 및 중요한 이유 |
제조 과정에서 머신 러닝 환경은 약간 다르게 보입니다. 기계 학습은 몇 가지 고유 한 방식으로 실제 제품의 제조 및 생산에 적용됩니다. 제조에서 기계 학습의 가치는 공급망 처리에 적용됩니다. 머신 러닝은 유지 보수, 수리 및 정밀 검사 (MRO) 프로세스 및 개별 또는 대량 생산 품목의 조립, 포장 또는 조립의 다른 측면을 알려줍니다. 다시 말해, 제조에서 가장 가치있는 머신 러닝 툴은 고객을위한 것이 아니라 완벽한 "스마트 팩토리"를 구축하고 물리적 프로세스를 개선하는 데 초점을두고 있습니다. (이 포브스 기사는 머신 러닝이 제조를 빠르게 변화시키고 근본적인 방법으로 10 가지 방법을 설명하는 하나의 예일뿐입니다.) 대조적으로 소매 머신 러닝 도구는 주로 "스마트 영업 현장"과 이제 온라인 또는 디지털 플랫폼을 통해 진행됩니다.
또한 소매 업체는 기계 학습 도구를 사용하여 재고와 같은 물리적 프로세스를 처리 할 수 있습니다. 재고 처리에서 기계 학습 예측기는 소매 업체가 주어진 시간에 필요한 재고 만 유지하고 창고 및 스토리지 운영을 훨씬 효율적으로 만들어 막대한 비용을 절약 할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 소매업에서 머신 러닝의 주요 가치는 판매에 대한 의사 결정 지원, 심층 데이터 집계 및 분석 관행을 기반으로 고객에 대해 더 많이 배우고, 인구 통계 및 개인 정보를 조사하고 매우 귀중한 판매 인텔리전스를 얻는 데 여전히 중점을두고 있습니다.
결론은 강력한 AI의 선구자로서 머신 러닝 및 딥 러닝 도구는 단순히 "스마트"한 것입니다. 지리적, 물리적 공간 또는 디지털에 관계없이 데이터를 집계하고 정의 된 개념에 대한 전체적인 그림을 제공합니다. 환경. 따라서 다른 산업에서는 기계 학습의 힘을 다른 방식으로 활용합니다. 소매업에서의 머신 러닝과 제조업에서의 머신 러닝의 차이점은 기업이 어떻게 자신의 요구를 정확하게 파악하고 그에 따라 머신 러닝 기술을 채택하는지에 대한 분명한 예입니다.
