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报告解读 | 机器学习:竞争优势的新探索

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2017/4/18     浏览次数:    

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最近,MIT技术评论定制和谷歌云完成了一项名为《机器学习:竞争优势的新探索》调查,发现:

●2017年50%的公司希望通过机器学习可以更好的理解客户

●48%的企业认为机器学习能够增加自身竞争力。

●未来机器学习的几大应用有自动化代理/机器人(42%),预测计划(41%),销售和营销目标(37%)还有智能助理(37%)。

报告关键观点如下:

如果公司正在使用机器学习,你想从中获得什么?

采用机器学习的公司,其中50%是为了寻求更广泛的数据分析和数据理解,如此能增强其核心业务。46%是为了增强企业优势提高竞争力,45%是为了更快的数据分析能力以及敏锐的洞察力;44%是为了提高研发能力,希望藉此推出新一代产品。

如果你的公司使用机器学习,你从中已经得到了什么?

正在使用机器学习的公司中,45%是为了更广泛的数据分析和数据理解。只有35%的公司是为了更快速的数据分析和敏锐的洞察力,除此之外也为了开发新一代产品而增强研发能力。下图比较了企业从机器学习中获得的好处。机器学习潜力的主要因素之一是面向服务的框架,这个框架通过设计同步实时消耗数据,但是无需移动数据。enosiX正在迅速成为这一领域的领导者,专注于同步实时Salesforce和SAP集成,使公司对数据有更好的理解,提供可衡量的优化意见。

2017年你的IT预算中有多少是专为机器学习的?

采用机器学习的公司中有26%公司在机器学习领域的投入超过了其用预算的15%。79%受访者正在投资机器学习。下图展现了调查期间2016年后期和2017年前期IT预算中机器学习的分布情况。

如果你的公司计划使用机器学习,你想从中寻求什么?

2017年50%的公司计划采用机器学习是为了更好的了解用户。48%是为了增加公司优势提高竞争力。45%是为了更广泛的数据分析和数据理解。下图是企业希望从机器学习中所获的收益。

自然语言处理(NLP)(49%),文本分类和挖掘(47%),情感/行为分析(47%)和图像识别、分类和标记(43%)是如今机器学习领域使用的前四大项目。目前正在进行的其他项目包括建议(42%),个性化(41%),数据安全(40%),风险分析(41%),在线搜索(41%)以及本地化和制图(39%)。 未来机器学习的最大用途包括自动化代理/机器人(42%),预测计划(41%),销售和营销目标(37%)以及智能助理(37%)。

60%的受访者已经实施了机器学习战略,且有继续跟投的打算;18%计划在未来12个月至24个月之间实施机器学习战略; 60%已经实施了机器学习战略的公司,33%正在处于实施初级阶段,正在进行测试,28%已经有1至5个实施实例,认为其实施战略已经成熟。

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