Tarinat kulissien takaa

Asiantuntijamme avautuvat

Uusimmat bloggaukset

Use Cases for a Hit Rate Engine

Tässäpä jatkoa Pekan aiempaan artikkeliin. From Abstraction to Practice Public discussion often approaches machine learning from a somewhat abstract and futuristic standpoint. In contrast, potential ML use cases are actually very practical. One of such use cases is forecasting of sales opportunity hit rates which can benefit salespeople and management in B2B organizations. This blog…

Asiakaspoistuma-analyysi ja miljoona lisämyyntiä (2018)

Tässä on kollega Ville Niemijärven kirjoitus analytiikan (nykyään tekoäly tai koneoppiminen) hyödyntämisestä vuodelta 2014. Ajattelin hieman päivittää sitä ja laittaa uudelleen jakoon, kun aihe on ajankohtaisempi kuin artikkelin ilmestymisvuonna. Kukapa muuten tietää, että millä termillä näitä ratkaisuja kutsutaan seuraavan neljän vuoden päästä? Asiakaspoistuma-analyysi (eng. churn) tarkoittaa analytiikan prosessiketjua, jossa selvitetään mitkä asiakkaat ovat vaarassa poistua, millä…

How to build a custom hit rate engine?

Artikkelin kirjoittaja on Data Scientist Pekka Tiusanen Bilotilta, jonka kanssa Louhia yhdistyi kesäkuussa 2018.  Jatko-osa seuraa ensi viikolla. ABOUT HIT RATE FORECASTING Challenges in the sales process and management are common to many organizations. Improved data availability and machine learning algorithms provide means to forecast sales opportunity hit rates, which brings forth two interesting ML use…

Tekoälyprojektien haasteita

Tekoälyä koskevan kirjoittelun perusteella voisi kuvitella, että projektit ovat pelkkiä menestystarinoita. Pitää vaan rohkeasti kokeilla, pistää data ja tensorflow pyörimään – jossakin pilvessä. Käytännössä tekoälyprojekteissa on kuitenkin useita haasteita, joiden vuoksi osa projekteista ei koskaan päädy tuotantokäyttöön saakka. Tässäpä siis eräitä tunnettuja ja koeponnistettuja pulmia: Idea ei toiminutkaan Yleensä AI-projektit aloitetaan liiketoimintaongelman määrittelyllä, jossa pitäisi…

“Deus in machina” eli vapaasti suomentaen analyytikko häkissä

Kun toimarimme Mika Laukkanen alkuvuodesta alkoi vihjailla osallistumisesta Bilot:in järjestämään hackathoniin, en oikein tiennyt mitä tästä olisi pitänyt ajatella. Eihän tällaisella (entisellä) pitkän linjan akateemisella tutkijalla ollut mitään hajua koko käsitteestä. Tiedossa oli kuulemma erinäisten asiakkaiden sparraamista AI:n saralla – vieläpä suurelta osin omalla ajalla, joten suhtauduin ajatukseen, sanotaanko, melko avoimesti.   Kahden vuorokauden uneton…

Ideasta helmeksi

05.06.2018

Koulutus

Mitä data scientistin tulee osata? Kuinka saada ajatus itämään siitä, millaisiin asioihin data scientist törmää työssään? Kuinka esittää asiat realistisesti? Ja kuinka saada koulutettavan käsitys toiminnan kokonaiskuvasta kukkimaan pidempään kuin pöytään kannettu tulppaanikimppu? Näitä minä mietin tänään, kun suunnittelen uutta sisältöä meidän Data Sciencen perusteet -kurssille. Tunne datasi Turhaan ei sanota, että data scientistin työstä…

Ylisovittaminen ja kuinka sen kanssa voi tulla toimeen

  Mika Laukkanen sivusi aiemmin blogikirjoituksessaan ylisovittamista (http://www.louhia.fi/2017/10/23/koneoppiminen-vaatii-osaamista/). Ajattelin että tästä aiheesta voisi kirjoittaa vähän laajemminkin, koska se on yksi isoimmista ennustavaan analytiikkaan liittyvistä haasteista.   Over-fitting vaanii joka nurkan takana Ylisovittaminen eli over-fitting tarkoittaa yksinkertaisesti sitä, että malli sopii dataan liian hyvin. Joku voisi tässä kysyä, että miten niin liian hyvin? Eikö hyvä ”istuvuus”…

Data scientistin pahan päivän varalle: DBD

Lyhenteiden viidakossa kehitin itselleni muistukseksi uuden: DBD. Mistä tämä sitten on lyhennys? Käydään ensin katsomassa Googlesta, jos satuttiin osumaan johonkin nuorison käyttämään hypetermiin. Itse asiassa Urban Dictionaryn kaksi ylintä termiä sopii teemaan, joten pidetään vielä jännitystä yllä.  DBD = ”Damn, bro, damn” Yleensä käytetty ilmaisemaan ilmeisesti vaikuttuneisuutta, mutta tässä tapauksessa toi mieleeni päivän, joka tuntui…

Mitä haluaisit tietää koneoppimisesta?

Meidän blogissa on ollut melkoista radiohiljaisuutta. Kaverit ovat olleet rintamalla, pari soluttautunut syvälle vihol… asiakkaan organisaatioon. On tehty onneksi tilalle pätevämpiä rekryjä ja se yksi markkinointiosaston hörhö on kadonnut startup-maailmaan. Nyt se on kuitenkin raahattu autotallista toimistoon tekemään jotain osakkuutensa eteen. Markkinointiin saatiin myös uutta verta kun Jyväskylän toimistolla aloitti Tia. Nyt lähdetään yhdessä Tian…

Onko perinteisistä tietovarastoista hyötyä tekoälyn kehittämisessä?

Otsikon mukainen kysymys tuli mieleeni, kun eräänä päivänä katselin lävitse Louhian tekemiä koneoppimis- ja AI-projekteja. Kävi nimittäin ilmi, että kymmenistä eri harjoituksista vain murto-osassa datat olivat tulleet yrityksen tietovarastosta tai tietovarastoista (DW, EDW). Noihin tietovarastoihin on kuitenkin upotettu miljoonia, mutta ensimmäisten AI-kokeilujen osalta ne olivat pääosin hyödyttömiä. Aloin selvitellä asiaa tarkemmin ja syyksi ”hyödyttömyyteen” paljastuivat…

Yhteydenotto

Mikäli olet kiinnostunut yrityskohtaisista palveluista tai sinulla kysyttävää palvelujemme sisällöstä, niin ota yhteyttä oheisella lomakkeella tai soita Mikalle numeroon 040 845 8432.