Прорывы в области искусственного интеллекта и как малый и средний бизнес может на этом заработать
Сегодняшнее определение ИИ не ограничивается тем, что Машины превращаются в самосознающие сущности и захватывают человеческую расу из художественных романов. Скорее, каждый из нас сегодня сознательно или неосознанно взаимодействует с алгоритмом ИИ, который пытается учиться на вашем поведении и адаптирует свои пути, чтобы ограничить ваши потребности.
ИИ не распространился, так сказать, по всем отраслевым вертикалям, но нашел нишевые области применения в большинстве секторов. Области, которые являются критическими, сложными и включают в себя невозможные для человека подвиги. Существуют различные точки зрения, на основе которых можно измерить ИИ; но на основе степени интеллекта ИИ можно разделить на ANI (искусственный узкий интеллект), AGI (искусственный общий интеллект) и ASI (искусственный сверхразум). Большинство приложений ИИ сегодня по своей природе являются АИИ. Это специализированные приложения, предназначенные для определенной цели и превышающие возможности человека в этой области. Игра в шахматы является типичным примером для АОН, где программа создана именно для игры в шахматы. Тот же алгоритм, примененный к игре в теннис, может не дать ожидаемого результата.
Многие такие приложения ANI доказывают свою ценность в критических областях нашей повседневной жизни. Будь то хирургические роботы-помощники при выполнении микрохирургических процедур, диагностика с помощью ИИ, логистика, основанная на прогнозирующем интеллекте, или простой реактивный инструмент, управляемый естественным языком, устройства ИИ постепенно проникают в нашу рутину и завоевывают надежность среди поколения. Сказав это, это крупномасштабное внедрение ИИ, которое требует значительных инвестиций с точки зрения квалифицированной рабочей силы, а также затрат, но как малый и средний бизнес может извлечь выгоду из этих революций ИИ. Могут ли они быть встроены в процессы организации для повышения их эффективности каким-либо образом? Существуют ли какие-либо готовые к использованию решения ИИ, не требующие значительных инвестиций в исследования? Существуют ли какие-либо приложения ИИ с открытым исходным кодом, которые можно формировать в соответствии с потребностями организации?
Механизмы рекомендаций
На людей влияет то, что они покупают продукты, учась на общем опыте, общих тенденциях или культивируемых тенденциях. На основе этих и многих других факторов потребитель формирует личность, которая формирует склонности, которым он следует.
Как следует из названия, RE предлагают рекомендации, которые потребитель/пользователь может найти привлекательными и полезными, на основе алгоритмов, которые оценивают предыдущий шаблон поиска потребителя, демографические данные или личность пользователя.
Рекомендации выполняются путем сбора, хранения и генерации шаблонов информации на основе алгоритмов совместной фильтрации. Amazon, Netflix, eBay, Walmart находятся в авангарде разработки механизмов рекомендаций, которые помогают им добиваться оптимальных результатов для своих целевых клиентов.
Но не все организации могут приложить аналогичные усилия с точки зрения исследований, хранения и фильтрации. Для таких организаций, которые ищут готовые или настроенные Res, на рынке есть альтернативы. Вы можете либо выбрать рекомендательные системы, доступные как SaaS (программное обеспечение как услуга), либо настроить и использовать рекомендательную систему с открытым исходным кодом.
Механизмы рекомендаций как SaaS
Машинное обучение Azure — это платформа проектирования, доступная в облаке для гибкого использования. При регистрации в Azure ML вам предоставляется доступ к набору алгоритмов, которые можно использовать в соответствии со сценарием вашего приложения. Azure ML упрощает студию дизайна на основе браузера.
Amazon SageMaker — это платформа, на которой также размещено множество сервисов ИИ; Механизм рекомендаций является одним из них. Он помогает создавать (или использовать готовые), обучать и развертывать службы машинного обучения для вашего бизнеса.
Episerver Personalization предоставляет набор продуктов, интегрированных с искусственным интеллектом и облаком, которые используют поведенческую аналитику действий клиентов и индивидуализируют рекомендации для электронной коммерции, цифрового контента и маркетинговых решений.
Strands Retail — это еще одна система, ориентированная на электронную коммерцию, которая предоставляет рекомендации по продуктам, решения для электронной почты, рекомендации клиентов и предварительный мерчандайзинг.
Механизмы рекомендаций с открытым исходным кодом
recommendationRacoon — это модуль, построенный на основе Node.js и Redis, который предоставляет механизм рекомендаций на основе фильтрации. Это может предоставить веб-сайтам стандартную настройку для продуктов/фильмов, предоставляя клиентам возможность ставить лайки/не нравится элементы и получать рекомендации.
Apache Mahout — это более математически ориентированная система машинного обучения, которую могут использовать математики и специалисты по данным для разработки собственных алгоритмов и построения RE.
Хорошие рекомендации (GER) — это поисковая система, основанная на Node.js, поэтому она масштабируема и проста в интеграции.
Чат-боты
С обширным рынком центров поддержки клиентов, пытающихся разрешить запросы / жалобы пользователей в чате, по телефону или по электронной почте, пришло время автоматизировать большинство этих повторяющихся, утомительных и шаблонных функций. Слово Chatbot, полученное из термина Chatterbot, определяет приложение, которое пытается воспроизвести человеческое взаимодействие (устное, письменное) на основе алгоритмов обработки естественного языка и самообучения, чтобы выдавать точные и похожие на человеческие ответы.
Сегодня работают 2 разных чат-бота, которые основаны на правилах и машинном обучении. Чат-боты, основанные на правилах, имеют предопределенный набор вопросов и согласованные ответы, которые будет предоставлять бот, и, следовательно, не требуют обширного обучения. С помощью ботов машинного обучения они выполняют интерпретацию и понимание языка, вычисляя следующий ответ на основе алгоритмов.
Существует несколько платформ чат-ботов с открытым исходным кодом, которые вы можете легко встроить в свой портал или приложение.
BotKit позиционируется как наиболее широко используемая платформа для создания чат-ботов, и в недавней разработке она была приобретена Microsoft. Botkit — это основанная на правилах структура, в которой разработчик должен интегрировать логику взаимодействия и фиксированный набор ответов. BotKit предоставляет ограниченные возможности машинного обучения, и новые пути должны определяться по мере продвижения.
Rasa предоставляет открытое решение масштаба предприятия, в которое встроено машинное обучение, что упрощает текстовые и голосовые чат-боты и помощники. Вся структура может быть на вашем сайте, сохраняя все компоненты внутри.
В отличие от других платформ, Pandorabots — это инструмент для создания чат-ботов, который упрощает создание пользовательской среды экземпляра и гибкого API для создания пользовательских ботов.
Обработка естественного языка
Эволюция за пределами чат-ботов — это голосовые чат-боты, которые в основном используются при разработке помощников для вашего персонализированного опыта. Большинство стандартных устройств, таких как смартфоны, имеют приложения, которые реагируют на голос/речь и дополнительно обрабатывают запросы пользователя. Явные устройства, которые управляются только голосовыми интерфейсами, начали появляться на рынке и находятся на грани того, чтобы действовать как интернет-дворецкий, управляемый речью.
Небольшие приложения Помощников постепенно разрастаются, и их можно использовать для рутинных задач, таких как создание заметок, пометка в календаре, поиск маршрута или ответ на запрос. Но если у вас есть собственное представление о том, как использовать этих помощников для вашего бизнеса, существуют доступные платформы с открытым исходным кодом, которые помогут вам в этом.
Mycroft позиционируется как первый в мире настраиваемый голосовой помощник с открытым исходным кодом, который может работать на всех платформах — настольных, мобильных или автомобильных. Они предоставили разработчикам документацию и API о том, как настроить Mycroft для своих нужд, который работает на Linux и Raspberry Pi.
Jasper имеет простой в использовании API разработчика, который упрощает интеграцию с вашими существующими приложениями. Кроме того, заявлено, что исходный код на 100% открыт, и его можно построить с использованием готового оборудования и персонализированных программных модулей.
Расширенная бизнес-аналитика
Бизнес-аналитика использовалась для предоставления сводной информации с использованием данных, полученных из бизнеса и операций. Процесс сбора, хранения, разделения, анализа и представления в соответствующем бизнес-формате, который стимулирует соответствующие предложения, можно назвать бизнес-аналитикой. В больших масштабах BI используется для генерации информации, которая может помочь в принятии бизнес-решений.
Этот вид анализа в основном является реактивным и известен как описательная аналитика, при которой на основе данных, полученных за предыдущие годы, мы получаем описательный обзор того, какие решения привели к каким результатам. На шаг впереди те же данные можно использовать для прогнозной аналитики, которая использует статистику для прогнозирования и влияния на решения в будущем. В основе этих предсказаний лежат теории вероятностей и статистика.
Благодаря повышенному уровню вычислительной мощности и улучшенным средствам хранения больших данных мы получили возможность перейти к следующему режиму аналитики — предписывающей аналитике. Это дает нам точный рецепт того, какие решения принимать и к каким результатам приведет каждое решение. Они основаны на приложениях машинного обучения, которые могут анализировать бизнес-тенденции, создавать шаблоны на основе прошлого опыта, изучать будущие вероятности, чтобы найти возможности, выгодные с точки зрения ожидаемого результата. BI с функциями обработки естественного языка и обработки изображений помогает оценивать даже неструктурированные данные внутри организации, которые влияют на решения клиентов.
Power BI — это облачное приложение бизнес-аналитики, которое можно использовать на ходу и которое теперь дополнено возможностями искусственного интеллекта. Благодаря когнитивным службам Azure мы получаем доступ к предварительно обученным моделям машинного обучения, которые помогают нам извлекать информацию из различных источников, таких как неструктурированные документы, изображения, публикации в социальных сетях. Power BI легко зарегистрировать и использовать даже в небольших организациях.
Sisense славится своей простой в использовании приборной панелью и наборами данных с возможностью перетаскивания. Следовательно, новичок с минимальными знаниями о системе BI может внедрить Sisense после базового инструктажа. Он предоставляет настраиваемые отчеты по отраслям и отделам, а с помощью Sisense Hunch — AI Engine упрощает связь с большими данными и периферийными вычислениями.
Pentaho — это BI-движок с открытым исходным кодом, также доступный в платной версии. Он также предоставляет аналитику на основе IoT и облегчает интеграцию с большими данными.
ИИ внес заметные изменения в то, как мы ведем бизнес и взаимодействуем с клиентами. Пришло время малым и средним предприятиям использовать эти нюансы и привыкнуть к новым методам взаимодействия с клиентами. Постепенно эти условности проникнут во все способы общения и станут нормой для всех бизнес-процессов. Чтобы стать частью этой революции, необходимо неуклонно следовать рыночным тенденциям с помощью доступных решений, чтобы в один прекрасный день не проснуться в средневековье.
Первоначально опубликовано на https://www.clariontech.com.
