Les experts en apprentissage automatique et en science des données disent: Les faits concrets que les organisations apprennent se réalisent à mesure que les technologies d’apprentissage automatique commencent à prendre effet et sont adoptées. Voici les cinq leçons que les entreprises doivent apprendre sur le ML:
- Construire des équipes de science des données:
- Créez un pont entre les faits techniques et les objectifs commerciaux:
- Chaque entreprise a sa propre méthode d’apprentissage automatique:
- Mettez les données dans l’ordre:
- Encourager l’alphabétisation en science des données:
Les entreprises doivent d’abord constituer la bonne équipe, car le mélange parfait d’experts en science des données, d’analystes de données, d’experts en apprentissage automatique, de professionnels du support informatique et de l’entrepôt de données constitue une solide équipe d’experts. En outre, la création d’un plan stratégique serait futile s’il n’y avait pas d’équipe d’experts pour le soutenir.
Les entreprises doivent évaluer leurs capacités techniques et le plus important est de prendre en compte les objectifs commerciaux et la manière de les soutenir, car les entreprises peuvent envisager des partenariats stratégiques pour leurs objectifs commerciaux.
Chaque entreprise est différente et ses objectifs, ses études de cas et ses horaires de travail sont différents, de sorte que les décideurs tant du côté commercial que technique doivent s’asseoir ensemble pour parvenir à une conclusion sur les cas d’utilisation commerciale qui conviennent aux employés de l’organisation et le mécanisme de travail à choisir pour le modèle expérimental d’apprentissage automatique.
Les données sont une mine d’or, mais la question est: quelles données sont importantes et quelles données doivent être éliminées? Les entreprises doivent réunir des équipes de données qui gèrent le Big Data et créent des lignes de données viables ou créent et stockent des données prêtes pour l’entreprise pour accéder aux données.
Les entreprises doivent travailler ensemble pour sensibiliser chaque membre de l’équipe aux données. Cela inclut les professionnels de l’informatique qui sont moins bien classés dans la hiérarchie. Et ce n’est qu’alors que tout le monde comprendra l’importance des données et des modèles d’apprentissage automatique créés pour en tirer le meilleur parti.
Bien que ces leçons soient globalement générales, chaque organisation aura ses propres histoires de données, il appartient donc à C-Suite de décider et d’adopter la leçon et l’approche qui conviennent le mieux à l’entreprise et guideront le parcours de transformation numérique de cette entreprise.
