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3种方式人工智能可以促进您的业务成功

tdmin 2019-1-5 08:48 10人围观 人工智能

随着  人工智能  领域的不断发展,全国各地的企业都发现技术正在从研究实验室进入应用领域,从而使其运营受益。

最近,波士顿医疗中心   在其系统中实施了预测分析,以确定医院最繁忙时段的人员配置。有了这些信息,该中心能够充分配备医院的各个区域,以确保患者得到及时的治疗。这项技术不仅可以阻止医院人员短缺 - 还可以大大提高每位患者的效率和响应时间。

Netflix  和其他娱乐网站通常会根据各种行为因素建议用户观看节目,从而充分利用这项技术。

通过人工智能,这些企业可以测量和收集数据,识别模式并做出推论。这极大地改善了企业及其客户的云体验。

人工智能在年内增长,企业可以利用无数的可能性。找到您最需要关注的领域,然后继续使用基于AI的工具和技能来确保您的成功至关重要。如果您希望扩展业务能力,AI可以提供三种帮助:

人工智能可以实现感知

人类可以查看图像,并在几毫秒内清楚地了解谁参与其中以及发生了什么  。在AI的帮助下,  机器  现在可以做同样的事情。实施这些工具使企业能够独特地了解正在发生的事情。这有许多有用的应用,从阅读放射扫描到自动检查工厂中的设备,以自动检测卫星图像中的建筑物。

在最近的一个例子中,日本黄瓜农场采用  TensorFlow技术  来减轻按质量分级黄瓜的时间密集型任务 - 这项工作可能需要花费数小时才能完成。农场拍摄了其产品的照片,并培训了深度学习技术,看看它能找到什么。随着时间的推移,系统可以识别每个黄瓜的一些最重要的特征和特征,并以高度准确的方式对其进行分类。

对于想要尝试在自己的工作流程中添加类似功能的公司,可以使用多种工具。例如,亚马逊的  Rekognition  技术为应用程序添加了图像和视频分析。用户可以将文件上传到Rekognition应用程序编程接口,该服务会检查内容的属性。然后,它为用户提供准确的分析。它可以帮助企业验证用户的身份,计算有多少人参加活动,并保证区域安全。

计算机视觉是 应用AI 的最新和  最令人兴奋的领域之一。一旦完全训练有全面的数据集,机器将有意义地增强人的能力 - 他们将能够以   更高的准确度处理更大量的图像和声音数据。

2. AI改进了模式识别。

历史上,计算机一直是从大型数据集中确定有意义模式的工具。随着企业不断扩展客户数据资产,对于他们来说,能够使用更先进的技术识别更复杂的客户模式以保持尽可能以客户为中心至关重要。计算能力和存储可用性的持续改进意味着机器现在可以处理大量数据 - 比任何个人或团队都可以评估的更多。

例如,模式识别使企业能够根据新客户的活动和个人资料向新客户提供服务或项目建议。像Babylist这样的  公司  使用预测性客户分析来识别消费者可能想要注册或购买的商品。 谷歌  和  Facebook  使用类似的方法来提供用户可能点击的广告。

企业如何使用此类AI的另一个更常见的例子是识别可能流失的客户。通过查看用户数据来评估他们是否会停止使用产品或服务,公司可以通过特别优惠或其他保留业务的尝试进行干预。在消费者有很多选择的行业中,客户流失可能会产生特别大的影响。例如,许多  软件即服务  公司都在密切关注这一点,  电信  公司也是如此。

除了企业之外,医疗系统还受益于这种模式识别和推理。Better Therapeutics等公司   根据数据为会员提供个性化的护理建议。

所有这些数据集都是如此之大,以至于没有人可以查看所有可用信息并理解它,但计算机算法可以。

人工智能完善了对未来的预测。

与感知或识别不同,当在算法训练过程中人类可以验证客观事实时,未来的预测会处理内在的未知数。

这方面的典型例子是股票市场:如果你可以预测它会去哪里,你可以赚很多钱。不幸的是,股市没有任何可预测的东西。但是,巨大的潜在收益激励人们引入各种数据集以试图获得优势。其中一个极端的例子是市场情报平台Numerai,这是  一个由世界各地的数据科学家建立的众包对冲基金。

预测未来长期以来一直是数据科学和人工智能的圣杯,因为潜在的回报如此巨大,但仍存在许多挑战。

正如这三个领域在影响程度方面存在差异一样,在数据工程和深度学习方面也存在差异。用于感知的AI是一种全新的超级大国。用于查找数据模式的AI相对于先前的技术提高了性能。预测未来仍然具有挑战性,并有一些改进的机会。

你不会聘请一位做时间序列数据预测的统计学家,然后期望她将计算机视觉深度学习模型投入生产 - 这是两个不同的事情,即使在这一点上他们都在AI伞下。问问自己哪些领域是您的业务最需要的,然后专注于追求实施它所需的工具和技能。

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