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缺乏技能和数据延迟了AI的收益

尽管采用企业人工智能具有明显的商业价值,但资产密集型,基于流程的行业仍远远落后于其他行业。

人工智能已经成为公认的常用术语。但是,这意味着在不同情况下存在不同的事物,因此很难定义。虽然大多数人将AI本身视为一种技术,但实际上,它实际上是一个通用术语,用于指代使系统能够智能运行的多种不同技术。

在业务应用程序方面,人工智能可以通过帮助系统感知,理解,执行和学习来支持智能功能。经过机器学习或深度学习训练的系统可以通过分析数据来评估如何采取行动,而不是依靠规定性的,硬编码的行动。由此产生的敏捷性和响应能力意味着质量,准确性和整体性能得到了显着改善–这就是使该系统真正智能化的原因。

在当前的气候和不确定的时代中,许多企业正在研究如何快速适应并加速其数字转换战略。随着远程协作,操作敏捷性和自主生产对于业务连续性变得越来越重要,人工智能已成为许多高管思想的最前沿。

AI与其他自动化技术的不同之处在于其学习和适应能力。在工业环境中,它可以通过显着减少手工劳动,快速识别大量数据中的模式以及从结构化和非结构化数据集中分析和提取特征,从而对业务绩效产生重大影响。最重要的是,它可以从这些任务中学习并随着时间的推移而改进。

可以采用三种主要的方式来部署机器学习:有监督,无监督和强化学习。监督学习使用预先组织的训练数据和来自人类的反馈来学习给定输入与给定输出的关系。如果输入数据和预测的行为类型已经分类,则此方法很有用,但是该算法需要应用于多个不同的数据集。无监督学习不需要数据中的任何预定义标签-无需预先识别输出变量,并且算法可以分析输入数据以查找模式并进行分类。

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