Многие компании используют технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы попытаться сократить операционные расходы, повысить эффективность, увеличить доход и улучшить качество обслуживания клиентов.
Для получения наибольшей выгоды компаниям следует рассмотреть возможность использования всего спектра интеллектуальных технологий, включая машинное обучение, обработку естественного языка и многое другое, в своих процессах и продуктах. Тем не менее, даже компании, которые плохо знакомы с ИИ, могут получить большие выгоды.
AI, ML кажутся одними из самых популярных терминов в технологическом мире на данный момент. Так что же они? И что еще более важно, почему они так важны? Ответы заключаются в огромных и невообразимых преимуществах, которые они предоставляют ТНК (многонациональным компаниям).
Теперь давайте возьмем пример нескольких компаний и стартапов о том, как они используют AI/ML.
- Рутематический
Routematic, один из самых инновационных транспортных брендов в Индии, нацелен на предоставление упрощенной, надежной и экономичной транспортной системы для корпоративных сотрудников. Компания предлагает сочетание двух услуг — Routematic Fleet Service и Transport Automation Software. В качестве продукта SaaS он предлагает программное обеспечение для автоматизации, дополняющее его парк, которое помогает клиентам планировать, оптимизировать и контролировать транспортные операции своих сотрудников.
2. Аврелий
Мы сыграли важную роль в разработке консультационных внутренних решений, которые могут позволить организациям оптимизировать свои операционные процедуры и бизнес-модели. Компания разрабатывает и адаптирует учебные программы, уделяя особое внимание практическому применению технологий. Эти программы предоставляются в режиме реального времени и в виртуальном режиме с облачными лабораториями в соответствии с разнообразными требованиями компаний.
3. Амазонка
Компания, которая устанавливает режим для многих аспектов взаимодействия с клиентами, разрушает внутреннюю разрозненность и доказывает, что другие фирмы могут сделать то же самое. Amazon, лидер в использовании инноваций, ориентированных на клиента, вывела свой бизнес на новый уровень, перестроив компанию вокруг своих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них включали переосмысление текущих планов, таких как пространство робототехники компании и ее огромный бизнес Amazon Web Services (AWS). Другие представляют собой совершенно новые предприятия, такие как Amazon Echo, подразделение здравоохранения и т. д.
По какой-то причине компания всегда привлекает мое внимание, а стратегия искусственного интеллекта Amazon еще больше меня заинтересовала. Мне нравится постоянно проверять, как компания запускает новые продукты, и разрабатывать стратегию выхода на рынок для своих инноваций.
4. Гугл
DeepMind, исследовательское подразделение Alphabet Inc., занимающееся исследованиями искусственного интеллекта, сегодня подробно рассказало о новой технологии машинного обучения, которую оно разработало, чтобы сделать Карты Google более полезными. Карты имеют более миллиарда пользователей по всему миру, которые полагаются на сервис для планирования своих маршрутов путешествий. Одной из наиболее важных функций сервиса является его способность генерировать оценки времени прибытия, помогая водителям просматривать ключевую информацию, например, как скоро им нужно отправиться, чтобы успеть на поезд. DeepMind объединилась с дочерней компанией Google LLC, чтобы уменьшить неточности в оценках времени прибытия. Их совместная работа, подробно описанная сегодня утром, привела к двузначному сокращению процента неточностей. В одном случае ошибки предсказания снизились не менее чем на 51%. DeepMind добился этого улучшения, внедрив в Карты так называемую нейронную сеть «график», чтобы помочь с оценкой времени прибытия. Граф — это структура данных, в которой хранятся точки данных и отношения между ними в виде взаимосвязанных точек. Эта структура, как обнаружил DeepMind, хорошо подходит для отражения взаимосвязанной природы дорожных систем. Но в случае с Картами процесс был не таким простым из-за различий в способах строительства дорог. ИИ, обученный оценивать продолжительность поездок по шоссе, не обязательно сможет делать то же самое для городских дорог, а гораздо меньшие различия также могут вызвать проблемы с точностью. DeepMind решил эту проблему, воспользовавшись структурой графа своей нейронной сети. Инженеры подразделения организовали дорожные данные, которые ИИ обрабатывает для оценки времени прибытия, в «суперсегменты», также основанные на структуре графа, как и сам ИИ. Эти суперсегменты достаточно гибкие, поэтому нейронной сети DeepMind удалось преодолеть различия в обучающих данных.
Если вам понравился вышеупомянутый блог, поделитесь им.
❗ Ссылка на LinkedIn :-
