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传到应用领域,从而使他们的运营受益。

最近,波士顿医学中心 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,该中心就可以为医院的各个领域提供足够的人员,以确保患者得到及时治疗。这项技术不仅可以阻止医院人手短缺,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,从而充分利用此技术。

借助AI,诸如此类的企业可以测量和收集数据,识别模式并进行推理。这极大地改善了企业及其客户的云体验。

人工智能的范围逐年扩大,企业可以利用无数种可能性。对于您而言,至关重要的是要找出您最需要关注的领域,然后再使用可确保成功的基于AI的工具和技能。如果您想扩展业务能力,以下三种AI可以提供帮助:

1.人工智能促进感知。

人们可以查看图像,并在几毫秒内清楚地了解谁参与其中以及正在发生的事情 。借助AI, 机器 现在可以做同样的事情。实施这些工具使企业具有独特的能力来感知正在发生的事情。从读取放射扫描到自动检查工厂中的设备,再到自动检测卫星图像中的建筑物,这具有许多有用的应用程序。

在最近的一个例子中,一家日本黄瓜农场采用了 TensorFlow技术, 以减轻费时费力的黄瓜质量分级工作,这项工作可能需要数小时才能完成。该农场为其产品拍照并训练有素的深度学习技术,以期能找到什么。该系统可以及时识别每个黄瓜的一些最重要的特征,并以很高的准确性对其进行分类。

有多种工具可供公司使用,它们希望尝试向自己的工作流程中添加类似的功能。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应用程序编程界面,该服务将检查内容的属性。然后,它向用户提供了准确的分析。它可以帮助企业验证用户的身份,计算参加活动的人数,并确保区域安全。

计算机视觉是 应用人工智能的最新, 最令人兴奋的领域之一。一旦使用完备的数据集进行了全面的培训,机器将可以有效地增强人类的能力-它们将能够以 更高的准确性处理大量的图像和声音数据。

2. AI提高了模式识别能力。

过去,计算机一直是从大型数据集中确定有意义的模式的工具。随着企业不断扩展客户数据资产,对于他们而言,至关重要的是,他们必须使用更先进的技术来识别更复杂的客户模式,从而保持尽可能以客户为中心。不断提高的计算能力和存储可用性意味着机器现在可以处理大量数据,远远超出任何个人或团队所能评估的范围。

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他们提出服务或项目建议。Babylist之类的公司 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。 Google 和 Facebook 使用类似的方法来投放用户可能会点击的广告。

企业如何使用这种类型的AI的另一个更常见的例子是识别可能流失的客户。通过查看用户数据以评估他们是否要停止使用产品或服务,公司可以进行特别优惠或进行其他保留业务的尝试。客户流失可能对消费者有很多选择的行业产生特别大的影响。例如,许多 软件即服务 公司和电信 公司都密切关注这一点 。

除了业务之外,医疗系统还受益于这种类型的模式识别和推断。像Better Therapeutics这样的公司会 根据数据为会员提供个性化的护理建议。

所有这些数据集是如此之大,以至于没有人可以查看所有可用信息并弄清它们,但是计算机算法可以做到。

3.人工智能完善了对未来的预测。

与感知或识别不同,当人们可以在算法训练过程中验证客观真理时,未来的预测将处理内在的未知数。

一个典型的例子就是股票市场:如果您可以预测未来的走势,那么您可以赚很多钱。不幸的是,关于股市,没有什么可预测的。但是巨大的潜在回报激励人们引入各种数据集,以争取优势。一个极端的例子是市场情报平台Numerai,这是 一种由来自世界各地的数据科学家建立的众包对冲基金。

长期以来,预测未来一直是数据科学和人工智能的圣杯,因为潜在的回报是巨大的,但仍然存在许多挑战。

正如这三个方面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。感知人工智能是一种全新的应用超能力。与以前的技术相比,用于查找数据模式的AI可以提高性能。预测未来仍然充满挑战,并有一些改进的机会。

您不会雇用一名统计员来进行时间序列数据预测,然后期望她将计算机视觉深度学习模型投入生产—这是两个不同的方面,即使此时他们都在AI的保护下。问问自己您的业务最需要这些领域中的哪一个,然后集中精力追求实现它所需要的工具和技能。