یادگیری ماشین در مدیریت دانش

یادگیری ماشین در مدیریت دانش استفاده از ظرفیت‌های هوشمند جهت خلق، جذب، دسته‌بندی، ذخیره، تسهیم و بکارگیری دانش در سازمان است. در واقع با رشد بکارگیری یادگیری ماشین در کسب‌وکار، حوزه مدیریت دانش نیز دستخوش تحول اساسی شده‌است.

ظهور هوش مصنوعی (AI) و فن‌آوری‌های مشتق از آن، مانند یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL)، نویدبخش دورانی تازه در مدیریت دانشاست. مدیریت دانش برای بهبود تجارب سازمانی، به ویژه در ایجاد مدیریت دانش قابل کشف و اشتراک گذاری، نیاز به ماشین‌لرنینگ دارد. یادگیری ماشینی (ماشین‌لرنینگ) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که به ابزارها و تکنیک‌های جدیدی برای کسب، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌ها نیاز دارد و برای بهبود تصمیم‌گیری و پیش‌بینی دقیق‌تر نتایج آینده استفاده می‌شود.

این پژوهش از مرور ادبیات و تحلیل موضوعی مطالعات اخیر برای به دست آوردن داده‌های خود استفاده کرد. دستاوردهای این پژوهش یک نمای کلی از رابطه بین داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین در مدیریت دانش ارائه می‌دهد. این پژوهش همچنین نشان می‌دهد که استفاده از یادگیری ماشین چگونه کسب و بکارگیری دانش در سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهد. در این نوشتار کوشش بر آن است تا اصول و مبانی یادگیری ماشین در مدیریت دانش تشریح شود.

بیان مساله یادگیری ماشین در مدیریت دانش

افراد به دلیل بازنشستگی یا دلایل شخصی دیگر سازمان را ترک می‌کنند و تمام دانش و مهارت‌های خود را با خود می‌برند. در نتیجه، برای نگهداشت دانش و تخصص کارکنان ماهر، داشتن مدیریت دانش برای سازمان ضروری است. با تبدیل دانش ضمنی به دانش آشکار، حفظ دانش کارشناسان و ذخیره دانش را تسهیل می‌کند. ذخیره شده و با دیگران به اشتراک گذاشته می‌شود، به ویژه در طول تصمیم گیری یا فرآیند یادگیری.

در کنار پیشرفت هوش مصنوعی (AI)، این امر اتوماسیون را ممکن می‌کند و توانایی تصمیم گیری را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. این مطالعه ضروری است زیرا اهمیت ماشین‌لرنینگ را با مدیریت دانش مبتنی بر هوش مصنوعی یا ایجاد دانش در فرآیند اجرای مدیریت دانش مورد بحث قرار می‌دهد. دانش دارایی یک سازمان است و باید به شیوه‌ای سیستماتیک و کامل سازماندهی و مدیریت شود.

با این حال، بسیاری از سازمان‌ها دستورالعمل‌های روشنی در مورد آنچه مدیریت دانش مستلزم آن است، ندارند. آنها فقط با برخی از مسائل در نتیجه برخوردهای روزمره خود با جریان داده در تجارت خود آشنا هستند. این اتفاقات روزانه تاکتیکی تلقی می‌شوند، به این معنی که مانع کارایی و عملکرد سازمان می‌شوند. هنگامی که سازمان‌ها به اثربخشی مدیریت دانش پی می‌برند، متوجه می‌شوند که مسائل تاکتیکی پیامدها و راه‌حل‌هایی راهبردی دارند که می‌توانند به بهبود دارایی‌های دانش سازمانشان کمک کنند.

سازمان‌هایی که مدیریت دانش (مدیریت دانش) را تشخیص می‌دهند، قادر به استفاده از قابلیت‌های اصلی موجود یا تولید قابلیت‌های جدید به منظور سرمایه‌گذاری سریع در محصولات، خدمات و راه‌حل‌های جدید هستند که بازار به آنها نیاز دارد. مدیریت دانش خوب هر سازمانی را به سازمانی با یادگیری سریع و مزیت رقابتی تبدیل می‌کند.

اهمیت و ضرورت یادگیری ماشین در مدیریت دانش

مدیریت دانش فرآیند شناسایی، جمع‌آوری، ارزیابی، بازیابی و انتشار همه اطلاعات یک سازمان به منظور تصمیم‌گیری هوشمندانه است ، در حالی که سیستم‌های مدیریت دانش (مدیریت دانشS) به کاربران امکان تبادل، دسترسی و به‌روزرسانی دانش تجاری خود را می‌دهند. . هزینه ارزش پیش‌بینی‌شده روش‌های ضعیف اشتراک‌گذاری دانش بر اهمیت مدیریت دانش برای بهره‌وری سازمان تأکید می‌کند.

مدیریت دانش از طیف گسترده‌ای از تکنیک ها، ابزارها و رویه‌ها استفاده می‌کند. مدیریت دانش چیزی است که برای بسیاری از کسب و کارها ناآشنا است. از این رو قادر به پذیرش آن نیستند. حتی اگر سازمانی از آنچه باید اجرا شود آگاه باشد، فرآیند عملی کردن آن دانش ممکن است چالش برانگیز باشد. پیاده سازی مدیریت دانش مانند هر ابتکار دیگری نیاز به یک مورد تجاری دارد. بنابراین، توسعه سریع هوش مصنوعی (AI)، به ویژه در پذیرش یادگیری ماشین (ماشین‌لرنینگ) در مدیریت دانش (مدیریت دانش)، کمک بزرگی به سازمان‌ها در بهینه سازی سیستم‌های مدیریت دانش (مدیریت دانشS) مورد نیاز شرکت‌ها خواهد کرد. در شناسایی هر گونه مشکل حیاتی که نیازمند دانش برای حل آنها در یک چارچوب زمانی نسبتاً کوتاه است.

ماشین‌لرنینگ بخشی از هوش مصنوعی است و به بهترین وجه می‌توان آن را به عنوان توانایی یک ماشین برای تکرار رفتار هوشمند انسان با استفاده از داده‌های بزرگ و الگوریتم‌ها توصیف کرد. از آنجایی که شرکت‌ها به داده‌های بیشتری دسترسی دارند، حضور ماشین‌لرنینگ یک جهش کوانتومی در زمینه مدیریت دانش (مدیریت دانش) خواهد بود. ماشین‌لرنینگ نقش مهمی در کشف الگوها از میلیون‌ها نقطه داده در دسترس خواهد داشت، که سپس به دانش عملی یا اکتشافات جدید دانش برای سازمان‌ها تبدیل می‌شوند.

تشریح یادگیری ماشین در مدیریت دانش

برای اینکه ماشین‌لرنینگ موثر باشد، داده‌های بزرگ از منابع داده‌های مختلف، ساختاریافته یا بدون ساختار مورد نیاز است. تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها یک تحول دیجیتالی را سرعت بخشیده است که در آن تقریباً هر فرد روی کره زمین مقدار قابل توجهی از داده‌ها را به اشتراک می‌گذارد. داده‌هایی که توسط سازمان‌ها با استفاده از حسگرهای دیجیتال، ارتباطات، محاسبات و ذخیره‌سازی جمع‌آوری، جمع‌آوری و پردازش می‌شوند، اطلاعاتی را جمع‌آوری کرده‌اند که برای هر سازمانی، چه عمومی و چه خصوصی، ارزشمند است.

کلان داده‌ها از منابع مختلف از جمله گوشی‌های هوشمند، لپ تاپ ها، پارکومترها، دوربین‌های نظارتی، رسانه‌های اجتماعی و غیره وارد می‌شوند. کسب و کارهایی که موتورهای جستجو را راه اندازی می‌کنند روزانه مقادیر زیادی داده جمع آوری می‌کنند که سپس به اطلاعاتی تبدیل می‌کنند که می‌تواند برای هر دو مفید باشد. کسانی که از آن استفاده می‌کنند و خود شرکت‌های موتور جستجو.

بنابراین، پیچیدگی مدیریت دانش در یک سازمان سپس به داده‌های بزرگ اضافه می‌شود، که باید به ارزش برای سازمان تبدیل شود و به هوش مصنوعی نیاز دارد، که در کاربرد آن به ماشین‌لرنینگ نیاز دارد. این تحقیق پایه‌ای برای توسعه بحث و رابطه بین مدیریت دانش، AI و ماشین‌لرنینگ فراهم می‌کند. نتایج این مطالعه کمکی عملی برای سازمان‌ها فراهم می‌کند تا اطمینان حاصل شود که مدیریت دانش برای بهینه‌سازی تولید و خدمات به ماشین‌لرنینگ نیاز دارد.

چگونگی کاربست یادگیری ماشین در مدیریت دانش

یادگیری ماشین ابزاری با جنبه‌های متمایز است. قابل انطباق با داده‌های بزرگ و مقیاس پذیر برای فعالیت هایی است که از افراد در تصمیم گیری حمایت می‌کنند. ماشین‌لرنینگ و کلان داده در زمینه مدیریت دانش بسیار مهم هستند. هر روز، به ویژه در سازمان‌های بسیار بزرگ، دانش بسیار سریع گسترش می‌یابد.

کارکنان کل یک سازمان با افراد برای برچسب گذاری اسناد، مقیاس‌پذیر نیست و به دلیل خطای انسانی، دقیق تر از یک مدل یادگیری ماشینی برتر نیست. ماشین‌لرنینگ می‌تواند به دستیابی به داده‌های پیچیده و ارائه پاسخ‌های مهم پنهان شده در این دارایی‌ها کمک کند، که دستیابی به آن برای انسان بسیار سخت است. سازمان‌ها با ایجاد سازمان‌های مبتنی بر دانش، دسترسی ماشین‌لرنینگ را با داده‌های بزرگ به حداکثر می‌رسانند.

یادگیری ماشین در مدیریت دانش به افزایش حاکمیت دانش و کیفیت پایگاه دانش سازمانی کمک می‌کند. با حذف مقالات تکراری، یادگیری ماشینی در مدیریت دانش، کیفیت پایگاه دانش یک سازمان را افزایش می‌دهد و آن را با خدمات دانش محور (KCS) سازگارتر می‌کند. افزون بر این، ماشین‌لرنینگ شکاف‌های دانش را کشف می‌کند و محتوای پایگاه دانش را با استفاده از تابع تقاضای دانش افزایش می‌دهد.

کلان داده و ماشین‌لرنینگ

کلان داده حجم عظیمی از داده است که از ظرفیت فناوری‌های پردازش مرسوم برای مدیریت یا تجزیه و تحلیل فراتر می‌رود. این امر در زمینه‌های متعددی از جمله تجارت، مراقبت‌های بهداشتی، امنیت مالی، ارتباطات، کشاورزی و حتی کنترل ترافیک کاربرد دارد. کلان داده همچنین تقاضای قابل توجهی را در مشاغل ایجاد می‌کند که می‌توانند به طور مؤثر آن را تجزیه و تحلیل و استفاده کنند.

برنامه‌های کاربردی داده‌های بزرگ با امکان جمع آوری، کشف و تجزیه و تحلیل سریع به دنبال استخراج ارزش از مقادیر و انواع گسترده داده‌ها هستند. با استفاده از رویکرد Vs، داده‌های بزرگ به عنوان افزایش حجم، سرعت و تنوع مشخص شده است. ایجاد و جمع آوری انبوه داده‌ها با حجم مشخص می‌شود. تکثیر داده‌ها تبادل دانش و آگاهی عمومی را افزایش می‌دهد.

کلان داده شامل مجموعه داده‌های فوق العاده بزرگی است که نمی توان محتوای آنها را با استفاده از ابزارهای پایگاه داده مرسوم، مدیریت و پردازش تجزیه و تحلیل کرد. سرعت به جمع آوری و پردازش به موقع داده‌های عظیم اشاره دارد. سرعت، سرعت پردازش داده‌ها در زمان واقعی است که برای حجم بسیار زیادی از داده‌ها سریع است. این مربوط به زمان یا سرعتی است که در آن مجموعه داده‌های بزرگ مدیریت می‌شوند.

افزون بر این، داده‌های بزرگ سرعت محاسبات را افزایش می‌دهد و از رویکردهای قدیمی تر فراتر می‌رود. تنوع به داده هایی از منابع داده و انواع داده‌های متعدد، از جمله داده‌های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار اشاره دارد. این بر تجزیه و تحلیل و استخراج مقادیر عظیمی از داده‌ها و محاسبات مربوط به مقدار زیادی از محاسبات و همچنین تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده‌های درگیر تمرکز دارد.

نمونه کاربردی یادگیری ماشین در مدیریت دانش

سازمان‌های تجاری برای افزودن ارزش، ماشین‌لرنینگ را با عملیات‌های تجاری دارای داده‌های بزرگ ادغام می‌کنند. ماشین‌لرنینگ زمانی ارزش ایجاد می‌کند که تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ دانش، تصمیم گیری و زمان بندی مناسب را در اختیار سازمان قرار دهد. سازمان‌ها برای پردازش و اصلاح داده‌ها برای ایجاد ارزش به ماشین‌لرنینگ نیاز دارند.

برای مثال، با جمع‌آوری، بررسی یا تجزیه و تحلیل ضربان قلب هر نوزاد، ماشین‌لرنینگ به تأیید شاخص‌های نوزاد کمک می‌کند، در نتیجه شرایط را آشکار می‌کند و به طور بالقوه جان او را نجات می‌دهد. از جمله کاربردهای ماشین‌لرنینگ بهینه سازی عملکرد ماشین یا دستگاه است. به عنوان مثال، تویوتا پریوس مجهز به دوربین‌ها، GPS، و رایانه‌ها و حسگرهای پیشرفته برای اطمینان از ایمنی جاده‌های خودمختار است.

افزون بر این، هوش تصمیم گیری (هوش تصمیم‌گیری) برای پیاده سازی ماشین‌لرنینگ در مدیریت دانش به منظور اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه و آگاهانه مورد نیاز است. هوش تصمیم‌گیری کاربرد یادگیری ماشینی (ماشین‌لرنینگ) در فرآیند تصمیم‌گیری تجاری در تمام بخش‌های صنعت است. نتیجه محور است و باید به استراتژی کسب و کار کمک کند.

بنابراین، در زمینه دانش عملی که می‌تواند در تجارت مورد استفاده قرار گیرد، فرآیند هوش تصمیم‌گیری فقط نتیجه ماشین‌لرنینگ نیست، بلکه فرآیند دانش ضمنی انسان را در تولید هوش تصمیم‌گیری توانمند می‌کند. این به دلیل این واقعیت است که در یک زمینه تجاری پیچیده، تفسیر نتایج ماشین‌لرنینگ برای روندها و الگوها به منظور تصمیم گیری صحیح برای سازمان کافی نیست. بخش بعدی روش تحقیق را مورد بحث قرار می‌دهد و به دنبال آن تحلیل و بحث قرار می‌گیرد.

پایان سخن

ماشین‌لرنینگ نیاز به استفاده از داده‌های بزرگ برای توسعه روشی برای تجزیه و تحلیل داده دارد که ساخت مدل‌های تحلیلی را به منظور بهبود دانش سازمانی خودکار می‌کند. دانش، به عنوان با ارزش ترین دارایی یک سازمان، باید در اتوماسیون مدیریت شود تا از تصمیم گیری پشتیبانی شود، که تنها با فعال کردن ماشین‌لرنینگ در سیستم‌های مدیریت دانش (مدیریت دانشS) قابل انجام است.

در این پژوهش بررسی عمیقی در مورد مدیریت دانش انجام دادیم. روش‌های مختلف شرکت‌ها و کارمندان اطلاعات مورد نیاز خود را به روشی سریع، کارآمد و سازمان‌یافته پیدا می‌کنند. همانطور که شرکت‌ها بزرگتر می‌شوند و دانش آنها هر روز به طور تصاعدی افزایش می‌یابد، مدیریت همه آن به عملیات روزمره تبدیل می‌شود.

اینجاست که یادگیری ماشین (ماشین‌لرنینگ) وارد عمل می‌شود. یادگیری ماشین ابزاری با قابلیت‌های ویژه است. انعطاف‌پذیر است، با انواع داده‌های مختلف سازگار است و برای کارهایی که هیچ انسانی قادر به انجام آن‌ها نیست، مقیاس‌پذیر است. هر دوی این قابلیت‌ها در دنیای مدیریت دانش بسیار مفید هستند.

دانش هر روز به سرعت در حال رشد است، به ویژه در شرکت‌های بزرگ. کارمندان یک سازمان کامل از افراد برای برچسب گذاری اسناد مقیاس پذیر نیست و با خطای انسانی دقیق تر از یک مدل عالی ماشین‌لرنینگ نیست. ماشین‌لرنینگ می‌تواند به جمع‌آوری داده‌های پیچیده و ارائه پاسخ‌های حیاتی که با آن دارایی‌ها مدفون شده‌اند، کمک کند، همانطور که هیچ تیم انسانی نمی‌توانست. تیم شما می‌تواند در عوض روی گرفتن بهترین تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها برای پیشبرد کسب‌وکارتان تمرکز کند.