Az adatok értékeléséből, elemzéséből értékes következtetéseket lehet levonni, és akár predikciókat is megfogalmazni. Adat számtalan módon keletkezhet, az egyik lehetséges út az, amire mi vizuális információként gondolunk, ám a gépek világában ez jóval komplikáltabb kérdés. A gépi látás felhasználási területe viszont dinamikusan fejlődik, ezért ebben a posztban összefoglaljuk, mire használható »
Az alábbiakban néhány példával bemutatjuk, hogyan tudja egy vállalat a gépi tanulás és az algoritmusok segítségét optimálisan kihasználni az adatai kiértékelése és az azokra alapozott döntéshozatali folyamatok során. »
Az adatkezelés első 2 fázisa az adatok gyűjtése és tárolása. Megmutatjuk, hogyan érdemes kezelni ezeket az eszközöket egy vállalkozás számára. »
A legegyszerűbben az alábbi 4 fázisra tudjuk lebontani azt, hogy egy cég számára hogyan válhat komoly profitszázalékokat érő működési funkcióvá a modern adatkezelés: »
A Deloitte tanulmánya szerint a machine learning csökkenti a be nem tervezett gépleállások idejét, növeli a termelési volument, csökkenti a karbantartási költségeket, és javítja a minőséget. »
