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人工智能在数据工程和深度学习支持方面具有强大的预测能力。

????创意不容易,请点击本文由雷虎团队利瑞原创,无授权禁止轮换!随着人工智能的发展,全国企业都发现技术正从研究实验室向应用领域转移,从而有利于企业的经营。最近,波士顿医疗中心在其系统中实施了预测分析,以确定医院在最繁忙时期的人员配备。有了这些信息,中心可以充分装备医院的所有区域,确保及时治疗患者。这项技术不仅可以防止医院工作人员的短缺,而且大大提高了每个病人的效率和反应时间。Netflix和其他娱乐网站通常建议用户根据自己的各种行为因素观看这些节目,从而充分利用这一技术。通过人工智能,这些操作员可以测量和收集数据,识别模式并做出推论。这大大改善了运营商及其客户的云体验。人工智能正逐年增长,企业可以利用无数的可能性。图片来自网络1。人工智能使人们能够感知到,人类可以查看图像,并清楚地了解参与其中的人以及在几毫秒内发生的事情。在人工智能的帮助下,机器现在可以做同样的事情。实现这些工具使企业能够对正在发生的事情有一个独特的理解。在最近的一个例子中,日本黄瓜农场使用TensorFlow技术来减少按质量分级黄瓜的时间密集型任务,这可能需要几个小时才能完成。农场为他们的产品拍照,并进行深入的学习技术。随着时间的推移,该系统可以识别出每种黄瓜的一些最重要的特征,并以高度精确的方式对它们进行分类。例如,亚马逊的重新识别技术将图像和视频分析添加到应用程序中。用户可以将文件上传到重新识别应用程序编程界面,该界面检查内容的属性。然后为用户提供准确的分析。它可以帮助企业验证用户身份,计算参与活动的人数,确保区域安全。计算机视觉是人工智能应用中最新、最有趣的领域之一。一旦有了一套全面完整的训练数据集,他们将能够以更高的精度处理更多的图像和声音数据。2.第2条。人工智能提高了模式识别。历史上,计算机一直是集中大型数据集中模式的工具。随着企业不断扩大客户数据的规模,他们必须能够用更先进的技术识别更复杂的客户模式,并保持以客户为中心。计算能力和存储可用性的持续改进意味着人工智能现在可以处理大量数据,显然比任何个人或团队都能评估的要多。例如,图片来自互联网,模式识别使企业能够根据新客户的活动和个人数据向其提供服务或项目建议。像BabyList这样的公司使用预测性客户分析来识别消费者可能想要注册或购买的产品。谷歌和Facebook使用类似的方法提供用户可以点击的广告。企业如何使用这种人工智能的另一个更常见的例子是识别潜在客户。通过查看用户数据来评估他们是否会停止使用产品或服务,公司可以通过特别优惠或其他保留业务的尝试进行干预。在消费者有很多选择的行业中,客户流失可能会产生特别大的影响。例如,许多软件服务公司都非常关注这一点,电信公司也非常关注这一点。除了企业之外,医疗系统也受益于这种模式识别和推理。更好的治疗和其他公司根据数据向会员提供个性化的护理建议。所有这些数据集都是如此之大,以至于没有人能够查看和理解所有可用的信息,但是计算机算法可以。来自网络人工智能的图片改善了对未来的预测。与感知或识别不同,当人类在算法训练过程中能够验证客观事实时,未来的预测将处理固有的未知数。预测未来一直是数据科学和人工智能领域的一个强有力的工具,因为潜在的回报是如此巨大,但仍有许多挑战。正如这三个领域的影响存在差异一样,数据工程和深入学习也存在差异。感知人工智能是一个新的超领域。与以前的技术相比,用于查找数据模式的人工智能提高了性能。预测未来仍然具有挑战性,还有一些改进的机会。

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[责任编辑: 辛平道]

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