Tarinat kulissien takaa

Asiantuntijamme avautuvat

Avainsana: koneoppiminen

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…

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…

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”…

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…

Välitön liiketoimintahyöty vai organisaation oppiminen?

Kun olemme tehnyt data Science / machine learning -ratkaisuja asiakkaille, saadaan niistä usein kaksi tuotosta: välitön liiketoimintahyöty oppiminen ja oivallukset Usein asiakas lähtee hakemaan ensimmäistä eli pikavoittoja mutta isommat hyödyt ovat usein jälkimmäisessä eli organisaation oppimisessa. Välitön liiketoimintahyöty tuo lisämyyntiä tai vähentää kuluja heti

Koneoppiminen vaatii osaamista

Tässä taannoin meille tuli projekti, jossa asiakas oli tehnyt koneoppimisharjoituksen (ennustemallinnus) erään toisen kumppanin kanssa. Asiakas oli skeptinen tulosten suhteen ja halusi ns. toisen mielipiteen, mutta eri ohjelmistolla tehtynä. Joskaan senhän ei pitäisi vaikuttaa olennaisesti tuloksiin. Jo heti alkuvaiheessa huomattiin, että homma olikin alunperin mennyt pieleen väärin muodostetun opetus- ja testiaineiston vuoksi.  Alkuperäinen tekijä ei…

Voiko tekoälyä soveltaa tietovarastointiin?

Kävin toukokuussa Prosessipäivillä höpisemässä tietovarastoinnin ja tekoälyn/koneoppimisen yhteydestä. Nyt kun aihe on monella suunnalla aktiivinen, kirjoittelin siitä myös oman bloginsa. Ajatuksena oli herätellä yleisöä pohtimaan ensinnäkin tekoälyn ja tietovarastoinnin nykytilaa, mutta ennen kaikkea mihin näitä kahta voisi yhdessä soveltaa. Alla varsinainen esitys sekä muutamia käyttötapauksia ja sovelluskohteita. Ei syvennytä tässä kirjoituksessa tekoälyyn tai moderniin tietovarastointiarkkitehtuuriin,…

Yhteydenotto

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