機械学習の専門家は中小企業に貢献できるか？

Many organizations are looking to advance their business using ‘Big data’, in particular using 機械学習 algorithms. Often, machine learning is used for predictive analysis such as to anticipate the customer loyalty over the next few months, which helps businesses to make better decisions regarding prices supply etc. Recently, machine learning algorithms have been employed in novel ways; for instance, a recruitment company may employ machine learning to shortlist the applicants.

このような機械学習の能力を開発するために、大企業は社内に専門家を抱えていたり、あるいは協力を得たりすることができます。 機械学習ソリューションプロバイダー. Due to their small operational budget, smaller businesses may struggle to achieve those capabilities. But companies can benefit from hiring an expert フリーランスのデータサイエンティスト to meet their machine learning related needs.
ここでは、機械学習アルゴリズムを開発するために専門家（博士またはポスドク）のフリーランサーを雇う理由のトップ3について説明します。
1.グローバルな人材の活用： バーチャルマーケットプレイスでフリーランスのデータサイエンティストを採用すると、より多くの人材を選択することができます。例えば、機械学習アルゴリズムを開発するスキルを持った人材は、地域によっては地元にいない場合があります。バーチャルマーケットプレイスでは、地元の候補者や転勤の可能性のある候補者に限定することはありません。多くの企業がリモートワークという選択肢を提供しているため、エキスパートは会社のオフィスとは別の場所に拠点を置くことができます。このように地理的に自由であるため、遠隔地にある多くの企業が機械学習の恩恵を受けることができます。

2.プロジェクト固有のスキルを持つ人材を採用する。企業の進化に伴い、機械学習に関するニーズも進化する可能性があります。それと同時に、「ビッグデータ」を分析する能力も進化しています。このようなダイナミックな状況では、多くの企業にとって、フルタイムの従業員を雇用することは実現不可能かもしれません。プロジェクトのニーズを明確にした上で、企業はそれらの機械学習のニーズを満たすスキルセットを持った人材を採用することを選択しています。

3.金銭的な柔軟性。多くのスタートアップ企業は少ない予算で運営しているため、プロジェクトやタスクごとにフリーランサーに報酬を支払うことができます。フルタイムの従業員を雇うのに比べて、フリーランスの専門家を雇うのはコストパフォーマンスが高く、企業がリソース不足を克服するのに役立つでしょう。さらに、企業はコンピューティング・プラットフォームにお金をかける代わりに、Rプログラミングなどのオープンソースを使用するスキルを持つ個人を雇うことを選択することもできます。多くのフリーランスの専門家は、知的満足のために新しい課題に取り組むことを望んでいます。そのため、企業は財政に負担をかけずにフリーランスの専門家を雇うことができるかもしれません。

結論から言うと、企業は以下のようなメリットがあります。 専門家であるフリーランサーを雇う は、ビジネス上の問題を解決するための体系的な機械学習アプローチを持っている人です。バーチャル・マーケットプレイスから専門家のフリーランサーを雇うことで、地元の人材プールよりも多くの選択肢を提供し、最終的には金銭的なメリットも得られるかもしれません。