ปัจจุบันปฏิเสธไม่ได้เลยว่าอัลกอริทึม (Algorithms) คืออีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญทางธุรกิจที่ไม่ค่อยถูกพูดถึงมากเท่าไหร่ ตัวอย่างเช่น ExOs ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและอัลกอริทึมหลักกำลังชนะเกมธุรกิจอย่างถล่มทลาย เนื่องจากอัลกอริทึมช่วยให้องค์กรสามารถขยายขนาดในแบบที่ไม่เคยทำได้เมื่อ 5 หรือ 10 ปีก่อนด้วยซ้ำ และตัวอย่างอื่นๆ เช่น
-
ระบบ Telematics และ Algorithms UPS ช่วยคนขับประหยัดได้ถึง 85 ล้านไมล์ต่อปี ส่งผลให้ประหยัดเงินได้ 2.55 พันล้านดอลลาร์ต่อปี
-
Algorithms การค้นหาของ Google สร้างรายได้ครึ่งพันล้านดอลลาร์ต่อปี และ Algorithms การค้นหาเวอร์ชันล่าสุดสร้างรายได้ครึ่งพันล้านดอลลาร์ในเวลาเพียงสามวัน
-
Amazon ตั้งแต่การกำหนดราคาแบบไดนามิกสำหรับสายการบิน ไปจนถึงการคาดการณ์ความสำเร็จของภาพยนตร์ฮอลลีวูด และการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต
-
โพสต์ที่ Facebook แสดงให้ผู้ใช้ทั่วไปเห็น และ Uber จับคู่ไดรเวอร์กับผู้โดยสาร
การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมเพื่อใช้ประโยชน์ จากข้อมูลที่สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการหรือสร้างแหล่งรายได้นั้นแพร่หลายในอุตสาหกรรม
ดังนั้นอัลกอริทึมจึงเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในอนาคตของทุกธุรกิจ ซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจและการตัดสินใจเกือบทั้งหมดในอนาคตจะถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ฉะนั้นไม่ต้องสงสัยเลยว่าการลงทุนในอัลกอริทึมจะให้ผลตอบแทนที่ดีกับองค์กรที่ต้องขยายขนาดผลิตภัณฑ์ และบริการของตนอย่างรวดเร็ว
เนื่องจากอัลกอริทึมมีวัตถุประสงค์ ปรับขนาดได้ และยืดหยุ่นมากกว่ามนุษย์มาก นี่จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่มุ่งมั่นที่จะขับเคลื่อนการเติบโตแบบทวีคูณ
วิวัฒนาการของอัลกอริทึมกำลังเปลี่ยนแปลงเกมสู่ความสำเร็จทางธุรกิจอย่างไร
เมื่อ Computers ก้าวไปสู่ระดับประสิทธิภาพที่สามารถคำนวณอัลกอริทึมที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ มีสองสาขาที่น่าตื่นเต้นคือ Machine Learning และ Deep Learning โดยทั้งสองสิ่งนี้ได้กลายเป็นประตูสู่ยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งกำลังเปลี่ยนเกมสู่ความสำเร็จทางธุรกิจนั่นเอง
มาดูกันว่า Machine Learning, Deep Learning และ AI เกี่ยวข้องกับอะไร:
Machine Learning คือความสามารถในการทำงานใหม่ๆ ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ ซึ่งสร้างขึ้นจากคุณสมบัติที่ทราบซึ่งเรียนรู้จากการฝึกอบรมหรือข้อมูลในอดีต และอ้างอิงตามการคาดการณ์
หรือเรียกง่ายๆ Machine Learning ก็คือเมื่ออัลกอริทึมแยกวิเคราะห์ข้อมูลเรียนรู้จากข้อมูลนั้น จากนั้นนำการเรียนรู้ไปใช้ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
ในทางกลับกัน Deep Learning เป็นส่วนย่อยใหม่และน่าตื่นเต้นของ Machine Learning ที่ใช้เทคโนโลยีโครงข่ายประสาทเทียม ด้วยชุดอัลกอริทึมที่ซับซ้อน ช่วยให้เครื่องจักรค้นพบรูปแบบใหม่ๆ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลในอดีตหรือฝึกอบรมใดๆ
Twitter, Baidu, Microsoft และ Facebook ก็ลงทุนอย่างมากในด้านนี้เช่นกัน อัลกอริทึม Deep Learning อาศัยการค้นพบและการจัดทำดัชนีตนเอง และดำเนินการในลักษณะเดียวกับที่เด็กแรกเกิดเรียนรู้เสียงแรก จากนั้นจึงตามด้วยคำ ประโยค และแม้แต่ภาษา นั่นเอง
4 ขั้นตอนในการใช้อัลกอริทึมในองค์กรของเรา
เนื่องจากอัลกอริทึมสามารถใช้ได้ในหลายพื้นที่ เราจะต้องพิจารณาว่าปัญหาหรือกระบวนการใดในองค์กรของเราจะได้ประโยชน์จาก Algorithms และ Machine learning
ดังนั้น เมื่อระบุได้แล้วขั้นตอนต่อไปคือ การใช้อัลกอริทึมกระบวนการที่สามารถแบ่งออกเป็น 4 ขั้นต่อไปนี้.
1. รวบรวม: กระบวนการ Algorithms เริ่มต้นด้วยการควบคุมข้อมูล ซึ่งรวบรวมผ่านเซ็นเซอร์หรือมนุษย์ หรือนำเข้าจากชุดข้อมูลสาธารณะ
2. จัดระเบียบ: ขั้นตอนต่อไปคือการจัดระเบียบข้อมูล ซึ่งเป็นกระบวนการที่เรียกว่า ETL (แยก แปลง และโหลด)
3. นำไปใช้: เมื่อเข้าถึงข้อมูลได้แล้ว เครื่องมือ Machine learning เช่น Hadoop และ Pivotal หรือแม้แต่ (Open source) อัลกอริทึม Deep Learning เช่น DeepMind, Vicarious และ SkyMind จะดึงข้อมูลเชิงลึก ระบุแนวโน้ม และปรับแต่งอัลกอริทึมใหม่
4. เปิดเผย: ขั้นตอนสุดท้ายคือการเปิดเผยข้อมูลราวกับว่าเป็นแพลตฟอร์มแบบเปิด ข้อมูลแบบเปิดและ API สามารถนำมาใช้ เพื่อสามารถพัฒนาบริการที่มีคุณค่า ฟังก์ชันการทำงานใหม่ๆ และนวัตกรรมที่ซ้อนกันอยู่ด้านบนสุดของแพลตฟอร์ม โดยการรีมิกซ์ข้อมูลเข้ากับข้อมูลของตนเอง
อัลกอริทึมคืออนาคตของธุรกิจ
เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ Google ประสบความสำเร็จก็คือ Google ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างไร้ความปราณีมากกว่าบริษัทอื่นๆ ส่วนใหญ่ ไปจนถึงแนวปฏิบัติในการจ้างงาน
ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีและเซ็นเซอร์ ส่งผลให้เกิดการระเบิดของข้อมูลที่สามารถขุดได้ อัลกอริทึมจะกลายเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในอนาคตของทุกธุรกิจที่ประสบความสำเร็จนั่นเอง
---Wynnsoft Solution รับทำเว็บไซต์ รับทำ SEO รับทำการตลาดออนไลน์ รับทำโฆษณา Facebook รับทำเว็บไซต์ ขอนแก่น และรับทำเว็บไซต์ทั่วประเทศ—
ข้อมูลจาก: growthinstitute