Anong mga uri ng mga problema sa negosyo ang maaaring hawakan ng pagkatuto ng makina?

May -Akda: Roger Morrison
Petsa Ng Paglikha: 1 Setyembre 2021
I -Update Ang Petsa: 10 Mayo 2024
Anonim
Iba’t Ibang Sistemang Pang-ekonomiya
Video.: Iba’t Ibang Sistemang Pang-ekonomiya

Nilalaman

T:

Anong mga uri ng mga problema sa negosyo ang maaaring hawakan ng pagkatuto ng makina?


A:

Sa LeanTaaS, ang aming pagtuon ay ang paggamit ng predictive analytics, algorithm ng pag-optimize, pag-aaral ng makina at mga pamamaraan ng kunwa upang i-unlock ang kapasidad ng mga kakulangan ng mga ari-arian sa isang sistema ng kalusugan - isang mapaghamong problema dahil sa mataas na pagkakaiba-iba ng likas na pangangalaga sa kalusugan.

Ang solusyon ay dapat na makabuo ng mga rekomendasyon na tiyak na sapat upang ang harap na linya ay makagawa ng daan-daang mga nasasalat na desisyon sa bawat araw. Ang kawani ay dapat magkaroon ng tiwala na ang makina ay nakarating sa mga rekomendasyong iyon na naproseso ang maraming mga data bilang karagdagan sa pagkakaroon ng natutunan mula sa lahat ng mga pagbabago sa dami ng pasyente, ihalo, paggamot, kapasidad, staffing, kagamitan, atbp, na hindi maiiwasang mangyari nangyayari sa paglipas ng panahon.

Isaalang-alang ang isang solusyon na nagbibigay ng matalinong patnubay sa mga nag-iskedyul sa tamang puwang ng oras kung saan dapat na nakatakda ang isang tiyak na appointment. Ang algorithm ng pag-aaral ng machine ay maaaring ihambing ang mga pattern para sa mga tipanan na aktwal na nai-book kumpara sa inirekumendang pattern ng mga appointment. Ang mga diskwento ay maaaring awtomatikong aralan at sa laki upang ma-uri-uriin ang mga "misses" bilang alinman sa mga natatanging kaganapan, mga error sa scheduler o isang tagapagpahiwatig na ang na-optimize na mga template ay nag-aalis sa pag-align at sa gayon ginagarantiyahan ang isang pag-refresh.


Tulad ng isa pang halimbawa, maraming mga kadahilanan kung bakit ang mga pasyente ay maaaring dumating nang maaga, sa oras o huli sa kanilang nakatakdang mga appointment. Sa pamamagitan ng pagmimina ng pattern ng mga oras ng pagdating, ang mga algorithm ay maaaring patuloy na "alamin" ang antas ng oras ng oras (o kakulangan ng) batay sa oras ng araw at ang tiyak na araw ng araw. Ang mga ito ay maaaring isama sa paggawa ng mga tukoy na pag-tweak sa pinakamainam na template ng appointment upang sila ay nababanat sa hindi maiiwasang mga shocks at pagkaantala na nagaganap sa anumang sistema ng tunay na mundo na kinasasangkutan ng mga tipanan ng pasyente.