Как MNC уделяют особое внимание усовершенствованию ИИ в своих продуктах и ​​делают их первоклассными компаниями этого поколения.

Давайте сначала разберемся с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО).

Искусственный интеллект (ИИ):

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая демонстрирует черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем.

Идеальной характеристикой искусственного интеллекта является его способность рационализировать и предпринимать действия, которые имеют наилучшие шансы на достижение конкретной цели.

Понимание искусственного интеллекта

Когда большинство людей слышат термин «искусственный интеллект», первое, о чем они обычно думают, — это роботы. Это потому, что в высокобюджетных фильмах и романах рассказывается о человекоподобных машинах, которые сеют хаос на Земле. Но ничто не может быть дальше от истины.

Искусственный интеллект основан на том принципе, что человеческий интеллект можно определить таким образом, чтобы машина могла легко имитировать его и выполнять задачи, от самых простых до еще более сложных. Цели искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и восприятие.

По мере развития технологий предыдущие тесты, которые определяли искусственный интеллект, устаревают. Например, машины, которые вычисляют базовые функции или распознают текст посредством оптимального распознавания символов, больше не считаются воплощением искусственного интеллекта, поскольку эта функция теперь воспринимается как неотъемлемая функция компьютера.

ИИ постоянно развивается, чтобы принести пользу многим различным отраслям. Машины подключаются с использованием междисциплинарного подхода, основанного на математике, информатике, лингвистике, психологии и многом другом.

Алгоритмы часто играют очень важную роль в структуре искусственного интеллекта, где простые алгоритмы используются в простых приложениях, а более сложные помогают создать сильный искусственный интеллект.

Приложения искусственного интеллекта

Сферы применения искусственного интеллекта безграничны. Технология может применяться во многих различных секторах и отраслях. ИИ тестируется и используется в сфере здравоохранения для дозирования лекарств и различного лечения пациентов, а также для хирургических процедур в операционной.

Другие примеры машин с искусственным интеллектом включают компьютеры, играющие в шахматы, и самоуправляемые автомобили. Каждая из этих машин должна взвешивать последствия любого действия, которое они предпринимают, поскольку каждое действие влияет на конечный результат. В шахматах конечным результатом является победа. Для беспилотных автомобилей компьютерная система должна учитывать все внешние данные и вычислять их, чтобы действовать таким образом, чтобы предотвратить столкновение.

Искусственный интеллект также находит применение в финансовой сфере, где он используется для обнаружения и пометки действий в банковской сфере и финансах, таких как необычное использование дебетовых карт и крупные депозиты на счетах — все это помогает отделу мошенничества банка. Приложения для искусственного интеллекта также используются для оптимизации и упрощения торговли. Это делается путем облегчения оценки предложения, спроса и цен на ценные бумаги.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

  • Искусственный интеллект относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах.
  • Цели искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и восприятие.
  • ИИ используется в различных отраслях, включая финансы и здравоохранение.
  • Слабый ИИ, как правило, прост и ориентирован на выполнение одной задачи, в то время как сильный ИИ выполняет задачи, которые являются более сложными и похожими на человека.

ПРИМЕРЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  • Умные помощники (например, Siri и Alexa)
  • Инструменты картирования и прогнозирования заболеваний
  • Производственные и беспилотные роботы
  • Оптимизированные, персонализированные рекомендации по лечению
  • Разговорные боты для маркетинга и обслуживания клиентов
  • Роботы-советники для торговли акциями
  • Спам-фильтры в электронной почте
  • Инструменты мониторинга социальных сетей на наличие опасного контента или ложных новостей
  • Рекомендации песен или телешоу от Spotify и Netflix

Машинное обучение (ML):

Машинное обучение оказалось изменением правил игры во многих отраслях. Методы машинного обучения проникли почти во все основные отраслевые вертикали. Неудивительно, что машинное обучение с его невероятным потенциалом произвело революцию в бизнес-пространстве.

Ожидается, что рынок машинного обучения вырастет с 1,03 млрд долларов США в 2016 году до 8,81 млрд долларов США к 2022 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 44,1 % в течение прогнозируемого периодаговорит отчет.

При правильном использовании машинное обучение обеспечивает огромный прирост производительности в компаниях, позволяя использовать ботов для выполнения основных и повторяющихся задач. Перекладывая рутинные задачи на ботов, сотрудники могут тратить свое время на выполнение других важных задач.

Предприятия по всему миру используют передовые методы и алгоритмы машинного обучения для масштабирования своего роста и прибыли. Даже такие известные компании, как Amazon, Microsoft и Google, начали инвестировать в модели машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения помогают анализировать данные для извлечения значимой информации. Основываясь на этой важной информации, компании могут предпринять стратегические шаги для увеличения прибыли.

«Многое из того, что мы делаем с машинным обучением, происходит под поверхностью. Машинное обучение управляет нашими алгоритмами для прогнозирования спроса, рейтинга поиска продуктов, рекомендаций по продуктам и сделкам, размещения товаров, обнаружения мошенничества, переводов и многого другого. Хотя машинное обучение будет менее заметным, большая часть влияния машинного обучения будет относиться к этому типу , оно незаметно, но значительно улучшит основные операции », — Джефф Безос.

Здесь, в этой статье, я перечислил лучшие компании, занимающиеся искусственным интеллектом и машинным обучением, преобладающие в деловом мире. Давайте читать дальше, чтобы узнать больше об этих ведущих компаниях, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением.

1. Yelp — курирование изображений в масштабе

Мало что может сравниться с посещением нового ресторана, а затем выходом в Интернет, чтобы потом пожаловаться на него. Это одна из многих причин, почему Yelp так популярен (и полезен).

Хотя на первый взгляд Yelp может показаться не технологической компанией, Yelp использует машинное обучение для улучшения взаимодействия с пользователями.

Поскольку изображения почти так же важны для Yelp, как и сами отзывы пользователей, неудивительно, что Yelp всегда пытается улучшить обработку изображений.

Вот почему Yelp обратился к машинному обучению пару лет назад, когда впервые реализовал свою технологию классификации изображений. Алгоритмы машинного обучения Yelp помогают персоналу компании более эффективно компилировать, классифицировать и маркировать изображения — немаловажное достижение, когда вы имеете дело с десятками миллионов фотографий.

2. Baidu — будущее голосового поиска

Google — не единственный поисковый гигант, занимающийся машинным обучением. Китайская поисковая система Baidu также активно инвестирует в приложения ИИ.

Упрощенная схема из пяти шагов, иллюстрирующая ключевые этапы
системы обработки естественного языка

Одной из самых интересных (и обескураживающих) разработок научно-исследовательской лаборатории Baidu является то, что компания называет Deep Voice, глубокая нейронная сеть, которая может генерировать полностью синтетические человеческие голоса, которые очень трудно отличить от подлинной человеческой речи. Сеть может изучить уникальные тонкости интонации, акцента, произношения и высоты тона, чтобы воссоздать невероятно точное воспроизведение голосов говорящих.

Deep Voice 2 — далеко не праздный эксперимент — последняя версия технологии Deep Voice — обещает оказать длительное влияние на обработку естественного языка, лежащую в основе технологии голосового поиска и систем распознавания образов голоса. Это может иметь серьезные последствия для приложений голосового поиска, а также десятков других потенциальных применений, таких как перевод в реальном времени и биометрическая безопасность.

3.Старбакс

Совершая более 90 миллионов транзакций в неделю в 25 000 магазинов по всему миру, Starbucks использует машинное обучение и аналитику больших данных, чтобы помочь в прямом маркетинге, бизнес-решениях и продажах. Запустив мобильное приложение и программу вознаграждений, они собрали и проанализировали покупательские привычки своих клиентов. Пользователи сами создали данные, определив, где, что и когда они покупают кофе.

Starbucks собирает эту информацию о покупательских привычках своих клиентов. Таким образом, даже когда покупатель посещает офлайн-магазин, его система может определить его предпочтения через смартфон. В дополнение к этому, приложение также может предлагать новые угощения, которые могут сочетаться с заказанными напитками.

Все это обеспечивается программой цифрового маховика Starbucks. Это облачный механизм искусственного интеллекта, который рекомендует варианты еды и напитков клиентам, которые не знают, но хотят попробовать что-то новое.

Технология настолько сложна, что рекомендации будут меняться в зависимости от погоды в конкретный день, праздника или рабочего дня, а также от того, в каком месте вы находитесь.

4. Амазонка

AI и ML меняют каждый аспект бизнеса Amazon, от продуктов, склада до умной колонки Echo.

С первых дней своего существования Amazon использовала машинное обучение для предоставления рекомендаций по продуктам, основанным на продуктах, которые уже понравились пользователям. Технология, лежащая в основе этих систем, время от времени обновлялась, чтобы сделать ее функциональность намного лучше.

В наши дни эти рекомендации стали более динамичными все благодаря ОД.

Еще одним продуктом на базе Amazon является Alexa, голосовой помощник. Она предоставляет пользователям Amazon Web Service доступ к облачным инструментам, позволяя покупателям брать товары и сразу же выходить из магазинов Amazon Go, направлять роботов, доставляющих товары прямо в центр выполнения заказов, и многое другое. .

Одна из основных причин, по которой Amazon выросла почти до триллиона долларов, связана с ее Amazon Web Services, которая является поставщиком облачных хранилищ и серверов. AWS стал стандартом облачного хранилища для многих компаний, и это в первую очередь потому, что эти компании хотят получить доступ к той же технологии, на которой работают Amazon Alexa, Amazon Prime Videos и Amazon.com.

AWS используется во многих отраслях — розничной торговле, моде, развлечениях, недвижимости, здравоохранении и т. д. Их клиенты обладают различными компетенциями в области ИИ. Некоторые из них являются экспертами, имеющими докторскую степень в области машинного обучения, а некоторые — разработчиками. Amazon адаптировала свои услуги машинного обучения и искусственного интеллекта в соответствии с потребностями своих клиентов.

5. Американ Экспресс

Объемы данных в American Express не только росли, но и сильно менялись. Все больше и больше их клиентов вели бизнес с помощью мобильных телефонов. American Express увидела, что благодаря доступу к большим данным и машинному обучению они могут разрабатывать модели, которые могут помочь им узнать о поведении клиентов, выявлении случаев мошенничества, привлечении новых клиентов и рекомендациях по улучшению качества обслуживания клиентов.

С точки зрения обнаружения мошенничества, American Express добилась отличных результатов, в том числе в своих бизнес-транзакциях в Интернете с использованием машинного обучения. Для этого машинному обучению требуется множество источников данных, которые будут включать членство в карте, информацию о продавце и сведения о расходах.

Для привлечения новых клиентов Amex расширила свое присутствие в Интернете и модель веб-сайта. В последнее время они получали потенциальных клиентов только из своих кампаний по электронной почте. Но на данный момент их онлайн-вовлеченность выросла на 40%.

Одна из самых любимых частей использования AI & ML — рекомендации. Когда пользователь Amex дает разрешение на отслеживание своих данных, ML может отслеживать их историю и выдавать соответствующие рекомендации.

Заключение

Итак, вы поняли, как ТНК используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для своего роста на рынке.

!!!!!!!!!!!!!!!!!!СПАСИБО!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!