提高靈活性，改善客戶體驗(yàn)，降低成本，這是推動(dòng)組織持續(xù)關(guān)注人工智能和機(jī)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)作為新興技術(shù)，有些組織因?yàn)閾?dān)心出錯(cuò)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(shí)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(yùn)營(yíng)，并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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

機(jī)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(jī)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(cè)的技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)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(cè)。

深度學(xué)習(xí)(DL)是機(jī)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(duì)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(jī)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(shí)的情況下。

為決策提供支持信息。

其示例包括事件預(yù)測(cè)、趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)分類和決策自動(dòng)化。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)甚至可以用于創(chuàng)建計(jì)算機(jī)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(shí)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(jī)另一端的人員之間的區(qū)別。

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的主要優(yōu)點(diǎn)之一是它可以分析整個(gè)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)��?shí)時(shí)數(shù)據(jù)納入模型和決策中。

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)在哪里?

雖然人類是偉大的思考者，但機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)正在推動(dòng)敏捷思考和快速思考的界限。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)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(shí)被稱為直覺機(jī)器，因?yàn)槿藗円蕾囉诒灸艿乃季S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(shí)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(dòng)。

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

隨著人們?cè)絹碓綇V泛地理解和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，它將不總是當(dāng)今技術(shù)的獨(dú)立方面。它將無處不在，遍布于各個(gè)行業(yè)的工作場(chǎng)所和日常生活。

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

企業(yè)很可能會(huì)在某個(gè)時(shí)候?qū)⑦@項(xiàng)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(shí)，人工智能可以顯示出巨大的投資回報(bào)。

許多公司已經(jīng)將人工智能(AI)和機(jī)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(dòng)車輛檢查，使員工能夠解決其他優(yōu)先事項(xiàng)

一家行業(yè)領(lǐng)先的運(yùn)輸公司在運(yùn)營(yíng)期間通過人工檢查他們的送貨車是否損壞。而使用自動(dòng)攝像機(jī)和人工智能技術(shù)可以實(shí)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(dòng)。

(2)無人為干預(yù)的異常交易識(shí)別

一家能源公司實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)來分析能源消費(fèi)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(shí)別模式，分析和預(yù)測(cè)客戶的使用情況。

這種方法使數(shù)據(jù)模式和識(shí)別超越了傳統(tǒng)方法。它使企業(yè)能夠更快地識(shí)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(cè)

了解何時(shí)更換制造組件對(duì)于優(yōu)化設(shè)備和最大化收入至關(guān)重要。通過將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與速度、加速度和溫度等因素的實(shí)時(shí)分析相結(jié)合，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可用于更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)組件故障。通過結(jié)合兩種信息并建立識(shí)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(cè)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(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)(ML)需要準(zhǔn)確的項(xiàng)目范圍：確定具體的用例并建立一個(gè)企業(yè)列表，以便企業(yè)可以處理多個(gè)項(xiàng)目，快速應(yīng)用知識(shí)并增加價(jià)值。Gartner公司建議企業(yè)將項(xiàng)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(jī)器學(xué)習(xí)(ML)需要有一個(gè)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(jià)值，并設(shè)置明確的措施，企業(yè)將能夠證明其投資回報(bào)。