Maskinlæring

Maskinlæring og kognitive teknologier understøtter prediktiv analyse, men har også en rekke andre anvendelsesområder innenfor avansert automatisering og analytiske formål.

Moderne analytics bør legge til rette for å bruke maskinlæring og kognitive teknologier. Kunstig intelligens og smarte maskiner har passert bunnpunktet i hypekurven og er på full fart inn i en epoke der teknologien leverer forretningsverdi og har kommersiell utnyttelse.

Mange av de teoretiske og matematiske modellene bak kunstig intelligens er langt fra nye, men de er først de siste årene denne type teknologi har fått en høy grad av tilgjengelighet for kommersiell utnyttelse. Mye av grunnen til dette er at utviklingen drives og leveres av de store skyplattform-leverandørene. Sannsynligheten er derfor stor for at en intelligent applikasjon benytter underliggende skytjenester, fremfor algoritmer skrevet av en utvikler.

Oppgavene til arkitekter og systemutviklere som skal skape smarte applikasjoner blir derfor å forstå og kunne bruke tjenestespekteret på skyplattformene. Potensialet til kunstig intelligens og smarte maskiner er det bare fantasien som setter grenser for.

 


 

Maskinlæring og kognitive teknologier har et stort potensial, og vi kan blant annet levere løsninger som understøtter følgende analytiske og operasjonelle problemstillinger:

Avansert analyse

Maskinlæring er svært godt egnet til analytiske formål, og kan brukes til å utvikle en rekke modeller som hadde vært vanskelig eller umulig å utarbeide med tradisjonelle teknikker:

  • Prediksjoner og regresjon
  • Clustering, mønstergjenkjenning og risiko-identifisering
  • Årsaks-virkningsanalyser
  • Statistisk analyse

Operasjonelle modeller

Maskinlæring kan også benyttes til avansert automatisering i operajonelle systemer. Tradisjonell autmatisering har vært begrenset til deterministiske regelsett.

Maskinlæring gir mulighet for å lage modeller og funksjoner som lærer og tilpasser seg kontinuerlig fra data som flyter i systemet. Dette kan være klassifiseringer, mappinger, fordelinger med mer.

Tolkning av naturlig språk

Natural Language Processing (NLP) - tolkning av mennesklig skrift eller tale er en viktig del av å bygge smarte maskiner. De fleste applikasjoner vil interagere med mennesker på en eller annen måte. For å kunne gjøre dette på fornuftig vis må det benyttes teknikker for å bryte ned å forstå mennesklig språk. Visma Consulting benytter både skytjenester og spesifikke rammeverk til dette formål.

Bots

Bots av ulike typer har blitt en av de mest vanlige implementasjonene av maskinlæring og kognitive teknologier. Boter kan stå for et bredt utvalg av arbeidsoppgaver, både maskin til maskin og gjennom interaksjon med mennesker. Chat-bots er en av de vanligste implemntasjonene. Visma Consulting benytter både plattform tjenester og tredjepartsprodukter for utvikling av Bots.

Automatisert kundesenter

Visma tilbyr en spesifikk og helhetlig tjeneste for automatisering av kundesenter. Løsningen erstatter kundebehandler og call senteret for rekke henvendelsestyper. Innkommende henvendelser vil ved hjelp av maskinlæring analyseres og fordeles automatisk til riktig behandler. Behandler kan være enten en saksbehandler eller for enklere henvendelsestyper helautomatisert.

Andre kognitive teknologier

Visma Consulting forsker på og utvikler løsninger med en rekke andre kognitive teknologier. Dette er klassisske teknologier som bildegjenkjenning, men også mer teknologier Virtual Reality (VR) og Augmented Rerality (AR) og fysiske roboter som Pepper.

Vi leverer løsninger med bruk av maskinlæringstjenester og kognitive tjenester på plattformene Microsoft Azure, Google Cloud Platform og Amazon Web Services. Der det er mer hensiktsmessig leverer vi løsninger basert på åpne rammeverk og teknologier som SciKit Learn, Python, R etc.