«Мы собираемся полностью изменить то, что означает расширенная аналитика с помощью наших решений для обработки данных. У нас есть материал по машинному обучению, который действительно поможет внедрить продвинутую аналитику и статистическое машинное обучение в отделы обработки данных повсюду ». - Сатья Наделла
«Google. Лучшая поисковая система, которая поймет все, что есть в сети. Он точно поймет, чего вы хотите, и даст вам то, что нужно. Сейчас мы и близко не подошли к этому. Однако мы можем постепенно приближаться к этому, и в основном это то, над чем мы работаем ». - Ларри Пейдж
Машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект и связанные с ними технологии определенно были лидерами в том, что касается технологической революции. Каждый технический гигант признал мощь этих технологий и потенциал огромного влияния на человечество.
Теперь давайте разберемся, что означают эти термины.
Что такое машинное обучение?
Проще говоря, машинное обучение относится к машинам, которые могут развиваться и улучшаться сами по себе посредством «обучения». Здесь машины могут «научиться» быть лучше. Искусственный интеллект и связанные с ним области помогают развивать машинное обучение, которое затем может вывести машины за рамки их привычной роли программируемого оборудования и дать им возможность думать самостоятельно. Они могут распознавать закономерности, развивать навыки и знания, чтобы стать лучше, и выполнять большую часть запланированной в настоящее время работы самостоятельно. Этот процесс устраняет необходимость постоянного наблюдения со стороны человека и повышает эффективность.
Что такое глубокое обучение
Этот метод связан с обучением, которое позволяет системе находить средства для организации необработанных данных. Это гораздо больше анализа данных, чем обычное машинное обучение, включающее алгоритмы для конкретных задач, даже несмотря на то, что оно принадлежит к тому же семейству, что и машинное обучение. Существует два типа глубокого обучения: контролируемое и неконтролируемое.
И машинное обучение, и глубокое обучение - это футуристические области технологий, у которых есть неиспользованный потенциал. У них есть приложения во многих дисциплинах, в основном в области искусственного интеллекта, анализа данных и автоматизации.
Давайте разберемся с их применением в индустрии гостеприимства.
Индустрия гостеприимства - краткий обзор
Индустрия гостеприимства - это огромная сфера услуг, которая включает туризм, планирование мероприятий, транспорт, размещение и аналогичные услуги. В широком смысле это можно рассматривать как любой продукт или услугу, относящуюся к хостингу. Это сложная экосистема, в которой миллиарды долларов переходят из рук в руки каждый день. Таким образом, как и любая другая многомиллиардная отрасль, она зависит от технологий в своей повседневной деятельности. В таком обширном секторе существует постоянная потребность в свежих и инновационных технологиях, чтобы сделать бизнес-процессы более эффективными и повысить прибыльность.
Применение машинного обучения и глубокого обучения в индустрии гостеприимства
Чтобы выжить, гостиничный сектор нуждается в народном спросе. Это отрасль, которая больше удовлетворяет потребности клиентов, чем их потребности. Следовательно, конкурирующие фирмы в этом секторе используют методы и оборудование, чтобы гарантировать, что они могут предоставлять своим клиентам более качественные услуги по более низкой цене. Применение ML и DL может улучшить некоторые из этих стратегий.
Прогнозирование сезонного спроса на услуги
В индустрии гостеприимства есть определенные «сезоны», в которые одни из их услуг пользуются более высоким спросом, чем другие. Эти сезоны могут быть связаны или не связаны с реальными климатическими сезонами. Как бы то ни было, именно в это время поставщики услуг могут заработать больше всего денег и хотят извлечь выгоду из этой возможности.
Для этой работы можно применить глубокое обучение. Компьютер может легко найти корреляцию между факторами, вызывающими этот сезонный спрос, путем анализа необработанных данных из прошлого и точного прогнозирования будущей тенденции. Этот процесс называется предиктивным анализом, где шаблоны прошлого используются для предсказания событий будущего.
Конкурентоспособные цены
Поставщики гостиничных услуг используют конкурентоспособные цены как одну из наиболее важных стратегий для привлечения клиентов. Компании стараются предоставлять услуги по лучшей цене, не жертвуя своей прибылью, чтобы привлечь максимальное количество клиентов. Здесь может оказаться полезным машинное обучение.
Основываясь на сезонности, истории отеля, местных событиях, местной конкуренции, сторонних рекламных акциях и внешних событиях в режиме реального времени, данные могут быть обработаны с помощью прогнозных моделей и проанализированы, которые затем могут быть использованы для определения наилучших возможных цен на любую услугу и предоставления компании преимущество на рынке.
Персональные рекомендации
Системы рекомендаций уже десять лет используются известными туристическими сайтами, такими как TripAdvisor и Expedia, чтобы предоставлять пользователям лучшие туристические пакеты. Здесь движки собирают данные, относящиеся к бюджету, предпочтениям и деталям клиента, чтобы дать ему персональные рекомендации по поездкам. Информация, полученная из различных источников и поставщиков услуг, используется для выработки подходящих альтернатив путем сравнения вариантов с помощью программы глубокого обучения.
Индивидуальные услуги и удовлетворенность клиентов
Люди, пользующиеся услугами гостеприимства, имеют разное происхождение, и их требования и ожидания могут различаться. Удовлетворение потребностей каждого клиента - это мерило успеха любой компании в этом секторе. Все клиенты хотят, чтобы к ним относились в соответствии с их предпочтениями, и для обеспечения этого в каждой отрасли, ориентированной на широкую аудиторию, применяется процесс, называемый сегментацией рынка. В индустрии гостеприимства этот процесс также очень эффективен.
Здесь весь спектр клиентов разделен на сегменты, которые имеют схожие характеристики и более или менее одинаковые требования и ожидания. Это делает обслуживание более персонализированным и специализированным.
Благодаря машинному обучению классификация становится более разнообразной, разбивая ее на все меньшие и меньшие группы. Сюда могут входить невидимые ранее подгруппы, и качество обслуживания улучшается, поскольку оно становится более адаптированным для отдельных клиентов. Этот процесс приводит к тому, что клиенты становятся более довольными, а бизнес становится лучше и прибыльнее.
Это несколько мест, где в настоящее время в отрасли используются машинное обучение и глубокое обучение. Существует множество футуристических приложений, которые могут произвести революцию в отрасли.
Робототехника, например, может привести к автоматизации почти всех процессов и сделать все бесконечно быстрее.
Заключение
Глубокое обучение и машинное обучение открывают путь к инновациям во всех областях. Их продолжают изучать и применять в новых секторах каждый день. Это многообещающая область со значительным неиспользованным потенциалом и способностью изменить облик отрасли.
О
Манудж Аггарвал - предприниматель, инвестор и энтузиаст технологий, которому нравятся стартапы, бизнес-идеи и все, что угодно в сфере высоких технологий. Ему нравится работать над сложными проблемами и пачкать руки передовыми технологиями. За свою двадцатилетнюю карьеру он был владельцем бизнеса, техническим архитектором, техническим директором, программистом, консультантом по стартапам и многими другими. Посетите www.TetraNoodle.com для получения дополнительной информации.
