Искусственный интеллект — это отрасль технологий, которая в настоящее время популярна, и в последние годы эта технология помогает человеческой жизни в различных аспектах. В этой статье будут обсуждаться ответвления искусственного интеллекта и то, как эти ответвления обеспечивают удобство для жизни человека.

Понимание прогнозов машинного обучения в будущем

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта с возможностью доступа к существующим данным по собственной команде. В организациях машинное обучение можно использовать для повышения качества обслуживания клиентов, преобразования бизнес-операций и даже прогнозирования результатов на основе сложных данных. Увидев его преимущества в прогнозировании будущих тенденций с помощью данных, организация также должна понимать прогнозы будущего самого машинного обучения.

Во-первых, машинное обучение будет встроено в большинство приложений и на различные устройства, включая мобильные устройства и центры Интернета вещей. Тогда обученные данные как услуга станут необходимым условием. После этого машинное обучение как услуга будет расти, о чем свидетельствуют различные возможности машинного обучения, предоставляемые через облако. Далее, большая автоматизация упростит автоматизацию конвейеров машинного обучения, что даст менее технически подготовленным сотрудникам доступ к возможностям машинного обучения. Наконец, машинное обучение начнется как сквозной процесс с точки зрения разработки и эксплуатации.

Шесть вариантов использования обработки естественного языка для бизнеса

Обработка естественного языка или НЛП — это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. Его цель - читать, расшифровывать, понимать и создавать смысл человеческих языков для получения ценной информации. Существует несколько популярных примеров использования, когда организация может внедрить НЛП в бизнес. Этими вариантами использования являются чат-бот, анализ настроений, найм и найм, рыночная информация, реклама и оценка кредитоспособности.

Чат-бот использует НЛП в качестве ядра для анализа, понимания и определения приоритетности сложных вопросов, а также позволяет ботам отвечать на запросы клиентов быстрее, чем человек, в то время как анализ настроений использует НЛП для повышения лояльности клиентов, стимулирования изменений в бизнесе и достижения соответствующей отдачи от инвестиции в продажи и маркетинг. Затем при найме и подборе персонала можно использовать НЛП, чтобы значительно ускорить поиск кандидатов, отфильтровать релевантные резюме и создать непредвзятые и гендерно-нейтральные описания вакансий.

Более того, в области анализа рынка НЛП помогает маркетологам быть в курсе того, чем занимаются их конкуренты, и быть в курсе последних тенденций для точной настройки своих стратегий. После этого НЛП помогает рекламодателям выявлять новые аудитории, потенциально заинтересованные в их продуктах, анализируя их цифровые следы, такие как социальные сети, электронные письма, поисковые ключевые слова и поведение в Интернете. Наконец, алгоритмы НЛП также помогают проводить оценку кредитоспособности для получения информации от клиентов.

Преимущества нейронных сетей в бизнесе

Нейронная сеть представляет собой серию алгоритмов, которые пытаются распознать основные отношения в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга. Нейронные сети относятся к системам нейронов, органическим или искусственным по своей природе, и это может дать некоторые преимущества для организации.

Нейронные сети могут помочь организациям разделить рынок на сегменты по экономическому статусу, покупательским моделям и так далее. Он также может выполнять несколько задач одновременно, поэтому его использование в розничной торговле может быть неоценимым. После этого в финансах нейронные сети могут создавать прогнозы для большого количества информации, которая проходит через сеть, и ее прогнозы будут более точными раз за разом. Затем, для страховки, приложение нейронной сети может помочь организации разделить клиентов на группы, чтобы формировать цены для каждого клиента индивидуально. Наконец, управление операциями также выигрывает от нейронных сетей, где они могут помочь организации в процессе управления операциями, помочь в оптимизации, обнаружении дефектных продуктов и других.

Что нужно знать о компьютерном зрении

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Это позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди. Компьютерное зрение делит изображение на пиксели и присваивает каждому пикселю номер. Компьютерное зрение может проверять сотни или даже тысячи изображений в минуту, и в настоящее время фильтры Instagram являются примером самых популярных случаев компьютерного зрения, основанных на технологии распознавания лиц.

Заключение

Понимая преимущества искусственного интеллекта, для организаций будет более эффективным, если искусственный интеллект сможет дополнить людей-менеджеров, чтобы помочь организации и жизни людей в целом стать лучше в будущем.

Проверьте Multimatics Insights, чтобы прочитать больше статей!

Ссылки

1. Преимущества машинного зрения. Получено с: https://www.cognex.com/what-is/machine-vision/benefits

2. Компьютерное зрение: преимущества и недостатки. Получено с: https://www.itexico.com/blog/computer-vision-what-are-the-advantages-and-disadvantages

3. Развивайте машинное обучение., (2019). Получено с: https://medium.com/evolve-machine-learners/mengenal-machine-learning-6c4a48db48b0

4. Hiren Dhaduk., 2020. Получено с: https://www.dataversity.net/everything-you-need-to-know-about-nlp-and-its-use-cases/#

5. Гурвиц Дж. и Кирш. Д. (2018). Машинное обучение для чайников. Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc.

6. Нейронные сети в бизнесе: преимущества и перспективы. Получено с: https://www.informationweek.com/big-data/ai-machine-learning/neural-networks-in-business-advantages-and-perspectives/a/d-id/1329970?#:~: text=A%20neural%20network%20application%2C%20can,цены%20для%20каждого%20клиента%20индивидуально.&text=Для%20instance%2C%20AI%20tech%20can,начало%20используя%20a%20конкурентов%20services.

7. Вик Богданов., (2019). Получено с: https://becominghuman.ai/8-thought-provoking-cases-of-nlp-and-text-mining-use-in-business-60bd8031c5b5

8. 7 удивительных примеров компьютерного и машинного зрения на практике. видение на практике/?sh=1193e5751018»

10 примеров приложений компьютерного зрения в действии. Получено с: https://www.wovenware.com/blog/2020/06/10-examples-of-computer-vision-applications-in-action/#.X7IdssgzZPY