МенюМашинное обучение открывает новую парадигму получения знаний
Поскольку организации автоматизируют большинство своих основных и неосновных процессов и используют алгоритмы для обеспечения работы своих приложений и управления своими операциями, что является одним из ключевых аспектов деятельности фирм, работающих в сфере знаний, организационное обучение может перейти в совершенно новую парадигму.
Помощь организационному обучению
Чтобы объяснить, организационное обучение происходит как системный процесс, в котором многократно используемые артефакты знаний помогают сотрудникам учиться на опыте своих коллег и коллег для каждой итерации организационных процессов, а это, в свою очередь, помогает им избежать так называемого «изобретения колеса». Другими словами, по мере того, как организации приобретают знания и учатся в каждом раунде или итерации своих основных процессов, они реализуют эффективность этого обучения и получают синергизм от прошлого опыта своих сотрудников. Теперь давайте обратимся к тому, как машинное обучение может помочь организационному обучению. Начнем с того, что машинное обучение - это термин, используемый для описания того, как автоматизированные алгоритмические системы учатся так же, как люди учатся на прошлом опыте. Действительно, прелесть машинного обучения заключается в том, что после программирования системы и программное обеспечение автоматически обнаруживают закономерности и выявляют широкие показатели на основе необработанных данных. В свою очередь, это обучение используется для расширения работы, выполняемой машинами, что, в свою очередь, повышает их эффективность и результативность. Таким образом, машины начинают «учиться и думать», как люди, что является предпосылкой этой концепции. Хотя ученые сходятся во мнении, что мы еще не достигли стадии, когда машины имитируют или даже превосходят людей, возможности захватывают дух и возможностей много.
Системы управления знаниями
Итак, как машинное обучение может помочь организациям открыть новую парадигму в обучении? С одной стороны, они могут заменить существующие системы управления знаниями или знаниями и помочь организациям получить больше преимуществ с точки зрения меньшего времени, затрачиваемого на выявление моделей и показателей. Далее, машинное обучение чрезвычайно полезно для организаций, у которых нет ресурсов для инвестирования в дорогие системы управления знаниями. В-третьих, программное обеспечение с поддержкой ML или машинного обучения может легко помочь новичкам и новичкам улучшить свое обучение и знание критически важных проектов и, что еще важнее, предоставить им доступ ко всей Библиотеке артефактов знаний без необходимости просматривать коллекцию по отдельности. Другими словами, для метаданных или обучения с использованием более высоких рычагов необходимо иметь полный обзор всей базы данных с высоты птичьего полета с дополнительным преимуществом микро-аналитики и макрокомпонентов, доступных всем сотрудникам организации.