提高靈活性，改善客戶體驗，降低成本，這是推動組織持續(xù)關(guān)注人工智能和機器學(xué)習(xí)的三大好處。

如果組織使用的是數(shù)據(jù)，那么可以將機器學(xué)習(xí)引入到流程和系統(tǒng)中，從而充分利用人工智能。然而，人工智能和機器學(xué)習(xí)作為新興技術(shù)，有些組織因為擔(dān)心出錯而沒有采用。

這就是了解有關(guān)人工智能技術(shù)的更多信息以及如何快速高效地實施該技術(shù)非常重要的原因。因此，企業(yè)可以為即將無處不在的技術(shù)奠定基礎(chǔ)，改進(jìn)運營，并獲得競爭優(yōu)勢。

人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：它們?nèi)绾谓Y(jié)合在一起?

人工智能是一個包羅萬象的術(shù)語，用來表達(dá)將人類智能融入機器的想法。這包括了概念的各個方面，從廣泛的、高度先進(jìn)的機器人的概念到深入的數(shù)據(jù)分析。

機器學(xué)習(xí)和其他形式的軟件之間的區(qū)別是什么?大多數(shù)流程由基于規(guī)則和指令組成的引擎的軟件控制。機器學(xué)習(xí)是一組可用于分析數(shù)據(jù)模式和執(zhí)行預(yù)測的技術(shù)。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使計算機能夠?qū)�學(xué)習(xí)算法(通常由數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建)應(yīng)用到數(shù)據(jù)中，以獲得準(zhǔn)確的預(yù)測。

深度學(xué)習(xí)(DL)是機器學(xué)習(xí)(ML)的進(jìn)化和演變，是希望復(fù)制人類大腦解決問題的一種方法。深度學(xué)習(xí)(DL)不使用預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)，而是使用數(shù)據(jù)中的模式對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記和分類。要做到準(zhǔn)確，深度學(xué)習(xí)(DL)需要大量的數(shù)據(jù)和重要的訓(xùn)練。

現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)(ML)的最佳用途是什么?

解決涉及大量數(shù)據(jù)和其他系統(tǒng)無法處理的流程問題，特別是在數(shù)據(jù)和結(jié)果之間沒有明確路徑的情況下。

在數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的相關(guān)性過于復(fù)雜或人類分析耗時的情況下。

為決策提供支持信息。

其示例包括事件預(yù)測、趨勢分析、數(shù)據(jù)分類和決策自動化。機器學(xué)習(xí)(ML)甚至可以用于創(chuàng)建計算機視覺，用于執(zhí)行傳統(tǒng)的人工任務(wù)，如直觀檢查問題。

人工智能的其他領(lǐng)域的突破，如自然語言理解(NLU)和自然語言處理(NLP)，也在塑造在線客戶服務(wù)。語音識別技術(shù)如此先進(jìn)，以至人們很快就無法區(qū)分電腦和手機另一端的人員之間的區(qū)別。

機器學(xué)習(xí)(ML)的主要優(yōu)點之一是它可以分析整個數(shù)據(jù)集，而不是從少量信息中推斷和應(yīng)用結(jié)果，并希望它是正確的。這使得分析更加準(zhǔn)確，并使企業(yè)能夠?qū)�實時數(shù)據(jù)納入模型和決策中。

人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)在哪里?

雖然人類是偉大的思考者，但機器學(xué)習(xí)(ML)正在推動敏捷思考和快速思考的界限。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者Daniel Kahneman澄清了這種雙速系統(tǒng)的工作原理：

系統(tǒng)一 - -思維敏捷

人類有時被稱為直覺機器，因為人們依賴于本能的思維方式。系統(tǒng)一使用關(guān)聯(lián)和記憶、模式匹配和假設(shè)來幫助人們快速得出結(jié)論。

系統(tǒng)二 - 思維緩慢

這是人們的一種分析思維方式。系統(tǒng)一不斷地創(chuàng)造印象、直覺、意圖和感覺，只有在遇到意外情況時才回到系統(tǒng)二。系統(tǒng)二反映、分析和解決問題，其結(jié)果形成信念和行動。

機器學(xué)習(xí)通過運用比大腦更強大的計算機能力，很快創(chuàng)造出“快速思考”機器的等價物�；蛘邚母�人性的角度來說，使機器能夠使用直覺作為智力的基礎(chǔ)。

隨著人們越來越廣泛地理解和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)，它將不總是當(dāng)今技術(shù)的獨立方面。它將無處不在，遍布于各個行業(yè)的工作場所和日常生活。

這對企業(yè)意味著什么?人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)的早期采用者已經(jīng)擁有多年的經(jīng)驗，現(xiàn)在他們已經(jīng)開始使用這項技術(shù)，風(fēng)險已大大降低。

企業(yè)很可能會在某個時候?qū)⑦@項技術(shù)應(yīng)用到其業(yè)務(wù)中，這就是理解人工智能在企業(yè)中投資的業(yè)務(wù)案例是至關(guān)重要的原因。

在業(yè)務(wù)中使用人工智能

當(dāng)應(yīng)用于正確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)時，人工智能可以顯示出巨大的投資回報。

許多公司已經(jīng)將人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)與他們的業(yè)務(wù)流程集成在一起。這里有一些例子：

(1)自動車輛檢查，使員工能夠解決其他優(yōu)先事項

一家行業(yè)領(lǐng)先的運輸公司在運營期間通過人工檢查他們的送貨車是否損壞。而使用自動攝像機和人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)損壞，檢查進(jìn)行得更快，使工作人員可以開展其他業(yè)務(wù)活動。

(2)無人為干預(yù)的異常交易識別

一家能源公司實施機器學(xué)習(xí)來分析能源消費模式。通過將事務(wù)信息聚類為不可預(yù)見的組，系統(tǒng)可以建立模型，識別模式，分析和預(yù)測客戶的使用情況。

這種方法使數(shù)據(jù)模式和識別超越了傳統(tǒng)方法。它使企業(yè)能夠更快地識別和糾正問題，并具有更高的準(zhǔn)確性。

(3)高度準(zhǔn)確的組件故障預(yù)測

了解何時更換制造組件對于優(yōu)化設(shè)備和最大化收入至關(guān)重要。通過將預(yù)測數(shù)據(jù)與速度、加速度和溫度等因素的實時分析相結(jié)合，機器學(xué)習(xí)(ML)可用于更準(zhǔn)確地預(yù)測組件故障。通過結(jié)合兩種信息并建立識別因子和故障率之間相關(guān)性的模型，系統(tǒng)提供了卓越的預(yù)測能力。這樣可以更快、更準(zhǔn)確地找到問題，提醒員工修復(fù)，并實現(xiàn)卓越的人力規(guī)劃。

決定如何在企業(yè)的業(yè)務(wù)中使用人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)需要準(zhǔn)確的項目范圍：確定具體的用例并建立一個企業(yè)列表，以便企業(yè)可以處理多個項目，快速應(yīng)用知識并增加價值。Gartner公司建議企業(yè)將項目與業(yè)務(wù)目標(biāo)和衡量成功的預(yù)期指標(biāo)保持一致。

投資人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)需要有一個合理的商業(yè)案例和理由。通過非常清楚企業(yè)想要修復(fù)的問題，了解業(yè)務(wù)價值，并設(shè)置明確的措施，企業(yè)將能夠證明其投資回報。