loading...

hamnavardgroup

بازدید : 30
يکشنبه 16 مهر 1402 زمان : 15:44

این روزها هر کاری که می کنیم در دنیای دیجیتال یه رد پایی از خودش به جا می گذاره و جایی ثبت و نگهداری میشه. هر تعاملی که با اجتماع داریم هم شامل همین قضیه می شه. پس در زندگی در حال بمباران شدن و بمباران کردن دیگران با داده هامون هستیم. داده یا (Data) فرم خام اطلاعاته، یعنی وقتی داده ها پاکسازی، تحلیل و الگوبرداری بشن و به شکل قابل فهم (مثل نمودار، متن، جدول، گزارش یا ...) در بیان میشن اطلاعات.

اگر بتونیم مهارت تحلیل داده ها رو کسب کنیم به راحتی می تونیم در مسیر توسعه فردی و اجتماعی از اونا استفاده کنیم. حالا این قضیه به کنار، در دنیای شغلی و تبادلات مالی و منابع انسانی هم همین پدیده جاریه.

پس چه صاحب کسب و کار کوچکی باشیم و چه مدیریت سازمان بزرگی رو داشته باشیم باید برای پیشرفت کارها و حتی راحت تر انجام شدن آنها از داده های قبلی کمک بگیریم و با تحلیل آنها الگوهای مخفی را پیدا کنیم. همینطور می تونیم ببنیم که کدام پروژه و برنامه از چه راهی پیشرفت بیشتری داشته. اگر همچنان به تصمیم گیری ها احساسی و سنتی ادامه بدیم و برای داده ها هیچ مشاوره و راهنمایی تخصصی علم داده و آموزشی نداشته باشیم، حتما از رقبامون عقب می مونیم. چون انقلاب چهارم، روش های سنتی رو کنار زده و هر جایی که خودش رو با تحولات دیجیتال انطباق نده خواه ناخواه از بازار رقابت عقب می مونه و زمانی که به خودش بیاد باید هزینه زیادی برای رسیدن به دیگران صرف کنه. چه بهتر که انعطاف پذیری و یادگیری هر چه زودتر شروع بشه و کسب و کار و سازمان بدون صرف هزینه زیاد با پیشرفت های تلکنولوژی همگام بشه. این همگام سازی یعنی هوشمند سازی، هوشمند شدن هم مزایای زیادی داره که از همه مهم تر میشه صرف انرژی و زمان کمتر برای رسیدن به نتیجه ای که البته میزان خطای کمتری داره. هوشمند سازی هم از اطلاعات و اطلاعات از داده ها نشات می گیره.

علم داده برای خودش پیچیدگی های زیادی داره، اما یادگیری و استفاده از اون با آموزش به راحتی انجام میشه و نتایج بسیار چشمگیری رو خواهد داشت.

از طرف دیگه یه قانون وجود داره که میگه انسان ها در حالت عادی فقط از 20 درصد امکاناتی که در اختیار دارند استفاده می کنند. یعنی ما داریم80 درصد سرمایه هامون رو هدر می دیم و فرصت استفاده از اونا رو از دست می دیم.
حتی اگر 10 درصد هم به این 20 درصد میزان بهره وری اضافه بشه یعنی 50 درصد افزایش کارایی!

افزایش فروش، بازگشت سرمایه، قیمت گذاری درست، بهبود فرایندها، ارزیابی های نیروی انسانی، امور مالی، انبار، ارتباط با مشتریان، افزایش رضایتمندی و وفاداری مشتریان و کارکنان و هر کنش و واکنشی که در محیط های کسب و کار و سازمانی و فروش وجود دارد با داده ها قابل تحلیل و بهبود است.

چون پردازش داده در گام اول نیاز به پردازش و ارزیابی کلی و نیاز سنجی تخصصی داره، شرکت های داده پرداز به کسب و کارها کمک و داده ها را شفاف می کنند تا بشه یه مسیر کاملا هوشمندانه را برای توسعه مشخص کرد و استراتژی های مربوط به اون را پیاده کرد.

پس برای اینکه هر شغل، سازمان، کسب و کار و فعالیتی که نیاز به مدیریت داره بتونه از تمام زیرساخت هایی که براش هزینه کرده استفاده بهتری بکنه یه پیشنهاد داریم که رایگان هم هست. ما در داده پردازان همنورد این ارزیابی رو رایگان انجام می دیم و گزارشی رو تقدیم به صاحبان مشاغل و مدیران سازمان می کنیم.

در این گزارش مشخص میشه که زیرساخت های دیجیتال موجود در سازمان چه جاهایی دچار کمبود و مشکل شده و چه روندها و فرایندهایی موفقیت آمیز بودند و میشه از اونا استفاده کرد. چه امکاناتی ممکنه نیاز باشه تا جاهای خالی و نقاط ضعف برطرف بشن. اینجاست که دیگه مدیریت استراتژیک در فرایندهای دیجیتال صاحب کسب و کار یا سازمان وارد میشه و با توجه به این شفاف سازی، تصمیم می گیره که آیا نیاز به آموزش و شناخت بیشتر داره یا می خواد از مشاور استفاده کنه یا می خواد که نیروهای متخصص مستقیما داده های موجود را برای بهبود بیشتر به کار بگیرند و یه نقشه کاملا مهندسی شده رو پیش روش بگذارند.

ما در داده پردازان همنورد یه کمپین راه اندازه کردیم، با کلیک روی ارزیابی رایگان می تونید موتور پیشرفتتون رو روشن کنید. اطلاعاتی که توی اون صفحه گذاشتیم رو ببینید و ثبت نام کنید.

بازدید : 46
شنبه 11 شهريور 1402 زمان : 12:09

اختراع چرخ نقطه ابتدایی به جلوه در آمدن دانش بشری بود. با گذشت قرن های متمادی دانش بشری به شاخه های مختلفی تقسیم شد. هر چه توانایی بشر در تولید دستگاه بیشتر شد، نحوه زندگی نیز راحت تر شد. در حال حاضر شاید کمتر دستگاه مکانیکی باشد که انسان به اختراع آن احساس نیاز کند. اما در زمینه دیجیتال و هوش مصنوعی راه های نرفته بسیاری برای ما وجود دارد. در دهه های گذشته بسیار دور از انتظار می نمود که ماشین به جای انسان اموری را انجام دهد و بتواند تصمیم گیری خارج از برنامه ریزی و نظارت انسان داشته باشد. اما در حال حاضر این پدیده امری عادی و راهگشا در تسهیل بسیاری از امور روزمره ما به شمار می رود. ماشین ها به اندازه ای هوشمند شده اند که بتوانند به صورت مستقل پردازش و تحلیل هایی را مشابه ذهن انسان انجام دهند.

برای اینکه ماشین با خودرو یکی شمرده نشود پیش از شروع بحث باید توضیح دهیم که منظور از ماشین هر دستگاه مکانیکی یا دیجیتالی است. یادگیری ماشین یا machine learning نیز برای مواردی به کار برده می شود که در آن یک دستگاه از هوش مصنوعی استفاده می کند و داده هایی به آن وارد و طی پردازش های خاصی نتایجی از آن خارج یا پیش بینی می شود.

یادگیری ماشینی یا یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که به کمک آن کامپیوتر به صورت خودکار از داده ها الگوهایی را استخراج می کند و به اصطلاح یاد می گیرد. این یادگیری بدون برنامه ریزی و نظارت انسان صورت می گیرد. در واقع، ماشین لرنینگ به کامپیوترها اجازه می‌دهد به مرور زمان و با کسب تجربه، بهبود پیدا کنند و عملکرد بهتری داشته باشند.

کاربردهای یادگیری ماشینی بسیار گسترده است و در حوزه‌های مختلفی از جمله تجارت الکترونیک، پزشکی، خودرو، تصویربرداری پزشکی، ترافیک، تشخیص صدا، ترجمه ماشینی و غیره استفاده می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های بهتری را انجام داد.

انواع یادگیری ماشینی شامل یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.

در یادگیری نظارت‌شده، کامپیوتر یا ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل ورودی و خروجی متناظر آن‌ها است، آموزش می‌بیند و توانایی ویژه ای کسب می کند که برای ورودی‌های جدید، خروجی مورد انتظار را پیش‌بینی کند.

در یادگیری بدون نظارت، ماشین بدون داشتن خروجی مورد انتظار، الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها را شناسایی می‌کند.

در یادگیری تقویتی، ماشین یا کامپیوتر در تعامل با محیط و دریافت پاداش برای اعمال صحیح، داشتن عملکرد بهتر را یاد می‌گیرد که عملکرد بهتری داشته باشد. به طور کلی، ماشین لرنینگ به دلیل قدرت و کاربرد زیاد خود، در حوزه‌های مختلفی از جمله صنعت، بهداشت، حمل و نقل، تجارت و غیره تأثیرات قابل توجهی داشته است و در آینده نیز احتمالاً نقش بسیار مهمی خواهد داشت.

برای آگاهی بیشتر در زمینه یادگیری ماشینی لازم است تا با الگوریتم های یادگیری هوشمند آشنا شوید.

تعداد صفحات : 0

درباره ما
موضوعات
آمار سایت
  • کل مطالب : 2
  • کل نظرات : 0
  • افراد آنلاین : 1
  • تعداد اعضا : 0
  • بازدید امروز : 1
  • بازدید کننده امروز : 1
  • باردید دیروز : 0
  • بازدید کننده دیروز : 0
  • گوگل امروز : 0
  • گوگل دیروز : 0
  • بازدید هفته : 1
  • بازدید ماه : 1
  • بازدید سال : 5
  • بازدید کلی : 38
  • <
    پیوندهای روزانه
    آرشیو
    اطلاعات کاربری
    نام کاربری :
    رمز عبور :
  • فراموشی رمز عبور؟
  • خبر نامه


    معرفی وبلاگ به یک دوست


    ایمیل شما :

    ایمیل دوست شما :



    لینک های ویژه