Как AI, ML и аналитика больших данных вписываются в нетехнологическую компанию

Как AI, ML и аналитика больших данных вписываются в нетехнологическую компанию

В 2019 году искусственный интеллект и большая аналитика были двумя наиболее важными и быстроразвивающимися технологиями. Однако эта восходящая траектория не ограничивалась 2019 годом и оставалась тенденцией на протяжении пяти лет. Этот прогресс и, как следствие, распространение также означают, что ИИ, машинное обучение и большая аналитика нашли свое применение в потребительских приложениях в каждой отрасли. Но как эти технологии вписываются в вашу компанию?

Несмотря на то, что они тесно связаны друг с другом (и часто используются вместе), важно установить, что эти три темы не являются синонимами. Они служат разным целям и могут использоваться независимо друг от друга. В этой статье мы четко разграничим AI, ML и большую аналитику, а также кратко рассмотрим, как каждая из этих трех технологий вписывается в существующие рабочие процессы нетехнического бизнеса.

Что такое искусственный интеллект?

Вопреки бесчисленным голливудским изображениям, искусственный интеллект не является разумным роботом (во всяком случае, пока). На данный момент искусственный интеллект — это способ убрать человеческий фактор из широкого спектра бизнес-процессов и услуг. Теперь, поскольку технология уже некоторое время присутствует на рынке, у нее было время развиться и стать доступной для большего количества отраслей. В результате некоторые реализации ИИ можно найти практически везде.

Например, ИИ используется для картирования заболеваний, производства роботов, диалоговых ботов (мы часто видим это) и инструментов мониторинга социальных сетей, которые помогают предупредить нас о неприемлемом контенте. Фактически, большинство услуг, которыми мы пользуемся в настоящее время, основаны на искусственном интеллекте. Простой поиск в Google работает на базе искусственного интеллекта. Вы использовали свою кредитную карту в продуктовом магазине на прошлой неделе? Затем был некоторый ИИ, обеспечивающий проверку вашей карты, а также отслеживающий вашу учетную запись на предмет мошенничества. Сегодня мы рассматриваем ИИ как способ использовать компьютерный интеллект вместо человеческого.

Чем машинное обучение отличается от ИИ?

Машинное обучение — это подмножество, расширение искусственного интеллекта. В двух словах, машинное обучение — это процесс программирования компьютера для анализа новых наборов данных и изменения его поведения на основе этого анализа — без какого-либо вмешательства человека.

Вот пример, который поможет вам понять: обычно программист пишет код, который говорит компьютеру, что делать, обычно это код, который на самом низком уровне оценивает значение true или false, 1 или 0. Когда вы разрабатывая модель машинного обучения, вы пишете код, который будет динамически изменяться в ответ на поступающие данные. Благодаря обучению модели и ее проверке на точность вы можете придумать довольно увлекательные приложения! Просто помните — качество информации, которую вы получаете от своей модели, зависит только от обучения, которое вы предоставляете модели.

Прелесть машинного обучения в том, что оно может использовать множество различных типов данных, а также структурированные и неструктурированные данные. Используя платформу искусственного интеллекта Google Cloud, любой может приступить к созданию новой модели машинного обучения. У Google уже есть несколько встроенных алгоритмов, которые вы можете использовать для проверки ваших входных данных. Платформа Google AI помогает вам создать свою модель, развернуть ее и получить прогнозы на основе вашей модели.

Машинное обучение также быстро развивается! 95 процентов Северной Америки уже используют машинное обучение (и 28 миллиардов долларов уже инвестировано по всему миру). Таким образом, инвестиции в машинное обучение, скорее всего, приведут к мощному и долгосрочному конкурентному преимуществу.

Как аналитика больших данных вписывается в общую картину?

Часто AI и ML используются в тандеме, особенно в области аналитики больших данных. Эти две технологии меняют способ анализа данных. ИИ помогает нам ответить на вопросы, которые могут возникнуть после анализа и анализа большого количества данных. Это может помочь нам увидеть важные точки данных, которые помогают компаниям принимать свои бизнес-решения, в конечном итоге приводя процессы к более упорядоченному рабочему процессу. Фактически, более 60% компаний, которые планируют внедрить машинное обучение в свой аналитический процесс, отметили, что это помогло им в принятии решений.

Используя такие инструменты, как BigQuery от Google, который имеет компонент машинного обучения, вы можете использовать вычисления в больших масштабах для обработки огромных объемов входных данных (а с недавним объявлением Google Cloud о BigQuery Omni этот инструмент теперь многофункционален). дружественный к облаку). Такие инструменты, как BigQuery, помогают аналитикам данных извлекать ценную информацию из данных. Благодаря разработке моделей машинного обучения, которые динамически программируются в ответ на поступающие к ним данные, процесс анализа данных стал менее громоздким и более надежным.

Завершение…

Искусственный интеллект, машинное обучение и большая аналитика являются ключевыми компонентами современной компании, управляемой данными, и, хотя вам может показаться, что эти технологии не идеальны для нетехнической организации, важно помнить, что эти технологии также представляют собой будущее. И что, когда такие вещи, как автоматизация, обслуживание клиентов с помощью ИИ, маркетинг на основе крупной аналитики, станут нормой, первые пользователи окажутся в авангарде новой цифровой эры.

Если вы хотите узнать больше о том, как ваша организация может использовать эти новые технологии, обратитесь ниже, чтобы назначить бесплатную стратегическую консультацию с нашими сертифицированными экспертами по облачным технологиям.

Первоначально опубликовано на https://www.d3vtech.com