Langkah pertama ke dalam kecerdasan buatan: tiga aplikasi paling biasa dalam perusahaan

Kecerdasan buatan menjadi asas kepada semua lapisan masyarakat, tetapi banyak syarikat masih tidak tahu cara untuk melibatkan diri.

Sesetengah orang melihat sekali apa yang dilakukan oleh syarikat dipacu AI seperti Amazon, Microsoft dan Google Cloud dan bimbang mereka tidak mempunyai kemudahan atau pekerja terlatih terbaik untuk mencontohi pemimpin ini.

Berita baiknya ialah terima kasih kepada kemajuan dalam perkakasan dan perisian, hampir mana-mana syarikat boleh memulakan projek AI. Dan mereka tidak bersendirian: Pasaran kecerdasan buatan global dijangka berkembang daripada $93.5 bilion pada 2021 kepada $641.3 bilion pada 2028.

Bagi syarikat yang ingin mengembangkan perniagaan mereka, langkah pertama yang ideal ialah bermula dengan tiga aplikasi yang paling biasa: chatbots, klasifikasi imej dan ramalan harga.

Chatbots: Peningkatan perbualan AI

Chatbots merujuk kepada ejen perkhidmatan pelanggan yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan. Seorang pelanggan bertanyakan soalan kepada chatbot, dan chatbot mencari maklumat daripada pelbagai sistem dan memberikan jawapan kepada pelanggan.

Chatbots telah cuba menggembirakan pengguna sebelum ini, tetapi hasilnya tidak memuaskan Tetapi hari ini, chatbot telah membantu meningkatkan perkhidmatan dan kepuasan pelanggan, dan menjimatkan banyak wang syarikat dalam industri. Juniper Research menganggarkan bahawa chatbots akan menjimatkan perniagaan sehingga $8 bilion setiap tahun.

Ping An ialah penyedia perkhidmatan kewangan utama yang beribu pejabat di China. Ping An adalah perintis awal dalam penggunaan chatbots. Dibangunkan dan dilatih berdasarkan kecerdasan buatan, chatbots perbualan mempunyai tahap pemahaman yang tinggi dan ketepatan yang lebih tinggi serta mampu menyelesaikan berjuta-juta pertanyaan pelanggan setiap hari, justeru bukan sahaja memberikan penjimatan kos yang ketara tetapi juga Yang penting, tahap perkhidmatan pelanggan boleh dipertingkatkan dengan mengurangkan panggilan. masa menunggu pusat.

Bidang Teras Aplikasi AI Perbualan

• Pengecaman Pertuturan Automatik (ASR): Apabila kita bercakap dengan pembantu maya di rumah atau bercakap dengan telefon bimbit kita , pengecaman pertuturan automatik memasuki kerja keadaan, menukar pertuturan kepada teks, dan pengguna tidak perlu menggunakan input kunci tradisional.
• Pemprosesan Bahasa Asli (disingkatkan NLP dalam bahasa Inggeris): Satu langkah lebih jauh daripada pengecaman pertuturan automatik, NLP boleh digunakan untuk membina aplikasi yang menyediakan interaksi manusia-teknologi yang lancar.
• Teks ke pertuturan berdasarkan teknologi sintesis pertuturan: Chatbot menggunakan teks ke pertuturan untuk menjawab soalan pelanggan melalui suara.

Menggunakan chatbot yang berjaya memerlukan kelajuan, ketepatan, suara dan bahasa yang boleh disesuaikan, dan chatbot juga perlu berskala supaya ia boleh memberi perkhidmatan kepada ratusan atau ribuan jika timbul keperluan Perkhidmatan yang diminta pelanggan.

Bunyinya mudah, jadi apakah kesukarannya ialah keseluruhan proses itu bukan sekali sahaja. Membangunkan perisian yang tepat dan pantas memerlukan pelarasan berterusan, yang boleh memberi kesan teruk kepada kerja pasukan sains data jika mereka melakukannya secara manual. Syukurlah, semakin banyak alat perisian kini tersedia untuk mengurangkan masa yang diperlukan untuk membangunkan chatbot yang mantap, yang pernah mengambil masa berbulan-bulan dan kini boleh disiapkan dalam beberapa hari.

Pasukan juga boleh meningkatkan kemahiran terlebih dahulu, menggunakan model pra-latihan sebagai titik permulaan, dan kemudian membina chatbot dari awal.

Klasifikasi imej untuk melihat keseluruhan gambar

Penglihatan komputer (klasifikasi imej) merujuk kepada proses pengelasan dan pengelasan imej menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan ketepatan, meningkatkan keselamatan dan mempercepatkan projek baharu. Sebagai contoh, pelbagai situasi yang dihadapi semasa merancang perjalanan atau mengawal masa lampu isyarat memerlukan persepsi masa nyata dan penyelesaian masa nyata berdasarkan perubahan titik data. Penglihatan komputer membantu dunia fizikal bertemu dengan dunia maya.

Menggunakan klasifikasi imej memerlukan model AI terlatih yang menjalankan beban kerja inferens dalam pengeluaran dan membuat ramalan.

Tiga peringkat pembahagian, pengelasan dan pengesanan berikut disatukan dalam beberapa milisaat sahaja semasa sistem menjalankan inferens.

• Sistem klasifikasi imej biasa melibatkan pembahagian imej
• Pelbagai bahagian imej dibahagikan kepada kategori berbeza
• Sebarang anomali yang dikesan dibenderakan , diberikan kepada pengendali

Dalam tiga bidang, termasuk pengimejan perubatan, kenderaan autonomi dan sistem kawalan trafik, klasifikasi imej boleh membantu industri meningkatkan keselamatan, keselamatan dan ketepatan. Untuk mencapai matlamat ini, inferens AI perlu pantas, dapat mencapai hasil yang tepat dan perlu dilatih semula dengan kerap.

Perniagaan boleh membangunkan kemahiran untuk membina sistem klasifikasi imej dalam makmal terurus dan meneroka cara mencipta aliran kerja sains data hujung ke hujung yang boleh menggunakan model dalam pengeluaran sambil menjalankan inferens.

Ketahui Mengapa Ramalan Harga Penting

Ramalan harga bahan mentah menjadi semakin relevan dalam hampir setiap industri disebabkan peristiwa tidak dijangka yang berkaitan dengan wabak, politik dan cuaca ekstrem yang Mencabar.

Pembolehubah ini sentiasa berubah dan ramalan harga yang didorong oleh kecerdasan buatan boleh membantu perusahaan mengatasi cabaran, membawa persekitaran operasi yang stabil kepada perusahaan dan membantu memaksimumkan keuntungan.

Model ramalan harga kecerdasan buatan perlu menilai beberapa titik data dan titik data ini akan berbeza dengan aplikasi yang berbeza.

• Model ramalan harga perkongsian tunggangan mungkin mempertimbangkan faktor seperti masa dalam hari, cuaca dan laluan kawasan geolokasi.
• Model yang meramalkan harga gandum masa hadapan mungkin termasuk data tentang permintaan bermusim, cuaca dan aktiviti politik.

Melatih model AI untuk meramalkan harga melibatkan kerja sains data asas, termasuk menyediakan data untuk diproses. Dalam contoh perkongsian perjalanan, membina model ramalan harga akan melibatkan penilaian set data termasuk tempat mengambil dan menghantar, jumlah tambang, bilangan penumpang, permintaan perjalanan dan mungkin juga cuaca.

Begitu juga, model ramalan harga memerlukan akses kepada set data yang besar, yang mesti diproses dengan cepat sebelum maklumat menjadi lapuk dan ketinggalan zaman. Kedua-dua ketepatan dan kecekapan memerlukan pengiraan yang dipercepatkan untuk memastikan ramalan adalah betul. Jika mempercepatkan sains data ialah beban kerja baharu untuk perniagaan anda, terdapat makmal yang boleh membantu pasukan mengasah kemahiran mereka dengan pantas.

Melancarkan AI yang pertama

Projek Di manakah syarikat boleh memulakan perjalanan AInya Membangunkan kemahiran untuk menjalankan ini dan beban kerja AI kritikal yang lain tidak semestinya mahal, dan tidak perlu kembali ke akademik.

Perniagaan yang ingin mengembangkan keupayaan AI mereka boleh melabur dalam kemahiran pasukan sedia ada, atau mereka boleh mengasah diri mereka dalam pelbagai ujian maya dan "makmal pembelajaran" tajaan syarikat atau pihak ketiga di seluruh dunia.

Pengalaman makmal praktikal yang baik membolehkan pengguna melihat, mempelajari dan mencuba pelbagai jenis aplikasi AI yang mungkin paling bermanfaat untuk industri khusus mereka. Kecerdasan buatan boleh memberi impak yang besar pada hampir mana-mana industri atau organisasi, seperti membangunkan chatbot baharu yang menjimatkan masa untuk sistem tempahan syarikat penerbangan, atau aplikasi pengisihan imej yang mempercepatkan operasi gudang, atau menjimatkan wang dalam runcit makanan dolar dalam model ramalan harga, ini boleh memberi impak yang besar.

Walaupun AI sangat berharga dalam perniagaan, ujian beberapa idea aplikasi AI mungkin percuma. Jadi luangkan sedikit masa sekarang untuk menilai di mana anda ingin bermula dan mulakan perjalanan anda dengan memanfaatkan banyak makmal maya percuma di seluruh dunia.

Atas ialah kandungan terperinci Langkah pertama ke dalam kecerdasan buatan: tiga aplikasi paling biasa dalam perusahaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!