维卡斯·库马尔 2022 年 5 月 5 日 调查、博客 人工智能 (AI) 和机器学习 0 条评论
人工智能（AI）和机器学习（ML）的概念并不新鲜。人工智能是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。然而，机器学习是一种人工智能应用程序，它使设备能够从经验中学习并自我改进，而无需编码。随着数据量不断增加，组织依靠人工智能和机器学习模型来衡量他们的运营，帮助员工 厄瓜多尔 whatsapp 号码数据库 更好更快地工作，从数据中发现隐藏的见解，甚至验证和挑战潜在的想法。
为什么人工智能和机器学习很重要？
数据是越来越重要的商业资产，全球生成和存储的数据量呈指数级增长。据《福布斯》报道，按照目前的速度，每天会产生 2.5 万亿条数据。此外，如果该人与数据无关，那么收集数据就没有意义。但是，如果没有自动化系统的帮助，如此大量的数据是难以管理的。据世界经济论坛统计，2020年初，数字宇宙中的字节数是可见宇宙中恒星数量的40倍。
随着新机遇的不断涌现，人工智能和机器学习之间的关系为几乎每个行业带来了巨大的好处。此外，人工智能和机器学习使组织能够从他们收集的数据中提取价值，提供业务洞察、自动化任务并改进系统功能。人工智能/机器学习有潜力帮助业务取得可衡量的成果，从而改变业务的各个方面。组织已经见证了一些最大的好处：
• 多个数据源：人工智能和机器学习使公司能够从各种结构化和非结构化数据源中发现有价值的见解。
• 更好、更快的决策：公司使用机器学习来提高数据完整性，并使用人工智能来减少人为错误——两者的结合可以根据更好的数据做出更好的决策。
提高运营效率：借助人工智能和机器学习，公司可以通过流程自动化提高效率，从而降低成本并为其他优先事项腾出时间和资源。
其他一些好处是：
• 提高客户满意度
提供多种数字化服务
• 改善现有商业服务
• 直接商业活动
人工智能和机器学习应用行业：
多个行业的组织正在构建利用人工智能和机器学习之间关系的应用程序。这些只是人工智能和机器学习帮助公司转变流程和产品的几种方式：
• 零售商：推广其产品、建立推荐引擎并增强客户在视觉搜索中的体验。
• 医疗保健：提高临床效率、提高诊断速度和准确性，并改善患者治疗结果。此外，还可用于图像处理等应用，以改善基因组学研究中的癌症诊断和预测分析。
销售和营销：个性化优惠、活动优化、销售预测、情绪分析和客户流失预测
• 通信：了解客户行为、改善客户体验并提高 5G 网络性能等。
• 客户服务：使用聊天机器人和认知搜索来回答问题、衡量客户意图并提供自动化帮助。
• 保险：自动化索赔处理，并根据使用情况提供保险服务。
• 金融服务：实现现代化和改进其产品，包括个性化客户服务、改进风险分析以及更好地检测欺诈和洗钱。
• 汽车：帮助公司提高路线效率，并将预测分析用于交通预测等目的。
• 能源：开发智能能源工厂，优化消耗和成本，开发预测性维护模型，改善现场操作和安全性，并改善能源业务。
如今人工智能和机器学习在哪里？
世界各地的组织正在使用人工智能和机器学习来寻找有关销售、库存、客户保留、欺诈检测等方面的答案。计算机还会显示您从未想过询问的信息。它提供了叙述性摘要并提出了替代分析方法。一些研究表明，高达 40% 声称使用人工智能的欧洲初创公司撒谎或夸大其能力。事实上，根据《企业开源状况》报告，66% 的电信组织预计在未来两年内将开源用于商业 AI/ML，而目前最早到 2021 年这一比例仅为 37%。
2021-2022 年展望
人工智能和机器学习的变化速度快于其可记录的历史，因此对其未来的预测也很快就会过时。谷歌、苹果、IBM 等技术领导者正在深入探索这项技术并投资数百万美元。随着 AI 和 ML 在商业应用中的重要性日益增加，这些技术很有可能作为基于云的服务（称为学习即服务 (MLaaS)）提供。硬件供应商将大力升级 CPU 能力以处理 ML 数据处理。