Искусственный интеллект
Как инструменты искусственного интеллекта трансформируют малый бизнес в Америке
Обзор ключевых инструментов и концепций искусственного интеллекта, используемых владельцами малого бизнеса во время пандемии.
Пандемия потрясла мировую экономику. Америка - одна из стран, пострадавших в этой критической ситуации. По данным Forbes, Covid-19 разрушил некоторые отрасли, но ускорил использование ИИ компаниями по всей стране.
Несмотря на пандемию, жизнь продолжается, а предприятия продолжают производить. Одно из заметных достижений - использование искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе.
Во время пандемии мы заметили резкое увеличение удаленной работы. ИИ сыграл важную роль в создании этой критически важной формы занятости для американцев. В этой статье я представлю несколько концепций искусственного интеллекта, которые способствуют ускорению этого бизнеса в США.
Стекы программного обеспечения ИИ для удаленной работы охватывают широкий круг вопросов, включая инновационные платформы, дополнительное обучение, машинное обучение и более интересные навыки ИИ. Учебное пособие включает в себя такие темы ИИ, как обработка естественного языка (НЛП), быстрое распознавание и компьютерный просмотр (распознавание изображений). Каждая из этих субсидий предлагает бизнес-проекты со многими вариантами.
Платформы искусственного интеллекта предлагают необходимые инструменты для разработчиков, которые хотят создавать интеллектуальные решения на базе других компаний. Эти инструменты, как и в традиционной план-программе, обычно включают в себя возможность диагностики и анализа, а также предварительно созданные алгоритмы и фреймворки для создания приложений искусственного интеллекта.
Платформы искусственного интеллекта используют возможности платформ облачных вычислений и пограничных вычислений как услуги (PaaS). Эти платформы вместе позволяют разработчикам создавать подходы с помощью машинного обучения, а также выполнять библиотеки и свои собственные работы. Большие данные как услуга (BDaaS) также являются расширением этих платформ. В некоторых случаях в этих инновационных платформах облако Интернета вещей интегрировано с пограничными вычислениями.
Планы AI придают приложениям интеллектуальный вид. Они состоят из сочетания независимых и проприетарных инструментов, которые позволяют быстро разрабатывать интересные приложения с небольшими накладными расходами. Однако даже при наличии отличных возможностей для начала эти планы могут быть трудными для людей, не обладающих глубокими техническими навыками и пониманием концепций.
Проприетарные инструменты искусственного интеллекта дороги для многих малых и средних предприятий. Поэтому существует огромный интерес к использованию платформ и устройств с открытым исходным кодом.
Например, TensorFlow, проект искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, изначально был создан компанией Googlе. Сейчас его используют не только небольшие организации, но и крупные организации, такие как Aіrbnb, EBAY, Intеl, Twіttеr, DrorBox и многие другие. Эта ИИ-план с открытым исходным кодом позволяет компаниям использовать важные данные для разработки сложных методов моделирования и обучения средств машинного обучения.
Для приложений удаленной работы одним из инструментов искусственного интеллекта являются чат-боты. Эти боты представляют собой сложные бизнес-приложения на основе искусственного интеллекта, используемые для автоматизированного обслуживания клиентов. Чат-боты используют естественный язык (НЛП) для общения с пользователями через текст и голосовые команды.
Для того, чтобы сосредоточить и удержать боевых работников, боевые часто используются в качестве первой линии обороны. Деловые люди могут лучше вести журналы и рекламные кампании, используя чат-ботов, чтобы выявить некоторые результаты.
Эти технологии могут обрабатывать большинство запросов и гарантировать, что соответствующий агент службы поддержки отменит сообщение. Чат-ботов можно использовать как виртуальные помощники и инструменты для обслуживания клиентов.
Обладая алгоритмами когнитивных вычислений, чат-боты могут изучать и изменять свой язык и общий интеллект. Чем больше они взаимодействуют с людьми, тем больше они узнают. Эти когнитивные процессы лежат в основе интенсивного обучения и новых алгоритмов. Инструменты RPA (Robotics Process Automation) также используют чат-ботов.
Алгоритмы глубокого обучения отличаются от алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения используют искусные нейронные сети для прогнозирования и оценки. Они не очень ценят человеческий труд. Но, конечно, требуются некоторые исходные данные для проектирования и программирования.
Алгоритмы глубокого обучения могут формировать суждения, подобные человеческим существам, с помощью искусственных нейронных сетей. Воспроизведение изображения (также известное как компьютерный визит), обработка естественного языка (НЛП) и голосовое распознавание являются, как правило, более глубокими.
Воспроизведение изображений позволяет компьютерным программам обрабатывать индивидуальные фотографии с помощью пикселей. Типичный пример - это способность Fasébook распознавать лица ваших друзей, когда они отображаются на фотографии.
НЛП позволяет компьютерному оборудованию искусственного интеллекта воспринимать некоторые команды и останавливаться на достигнутом, поскольку оно может потреблять человеческий язык в своей естественной форме. НЛП часто используется в мобильных приложениях, таких как Sіrі от Apple, Alexa от Amazon и Cоrtаnа от Microsoft.
Новые алгоритмы охватывают широкий спектр библиотек и фреймворков. В настоящее время большинство инструментов машинного обучения основаны на произвольных алгоритмах. При внедрении в приложения ИИ эти алгоритмы могут позволить подходы для принятия решений и действий с использованием Big Data.
Эти алгоритмы изучают, основанные на больших объемах данных, и собирают их для анализа. Они применяют контролируемые и неконтролируемые методы обучения. Машинное обучение с учителем требует человеческого вмешательства.
Многие алгоритмы машинного обучения доступны в библиотеках с открытым исходным кодом. Например, также следует упомянуть правила управления, байесовские сети, цепочку цепочек и дерево решений.
Связь машинных алгоритмов обучения с большими источниками данных имеет важное значение для развития приложений искусственного интеллекта. Однако создание этих соединений требует высокого уровня изучения программного обеспечения, понимания алгоритмов и обширных технических знаний в области новых технологий.
Инструменты с открытым исходным кодом способствуют ускорению ИИ, особенно в организациях малого и среднего бизнеса, потому что эти инструменты бесплатны, легкодоступны и поддерживаются сообществами, состоящими из заботливых добровольцев. Многие американские организации малого бизнеса используют инструменты с открытым исходным кодом для разработки систем искусственного интеллекта во время пандемии, чтобы снизить свои расходы.
Энтузиасты ИИ и предприниматели могут найти обзоры нескольких штатов, добившихся успехов в ИИ и других новых технологиях для развития бизнеса в США.
Спасибо, что прочитали мою точку зрения.
об авторе
Я технолог, постдокторант, автор публикаций, редактор и стратег цифрового маркетинга с четырехлетним опытом работы в отрасли.
Пишу статьи на Medium, NewsBreak и Vocal Media. На Medium я создал публикации ILLUMINATION, LLUMINATION-Curated, ILLUMINATION 'S MIRROR , ILLUMINATION Book Chapters, Technology Hits, SYNERGY и Readers Hope, поддерживающие более 12 000 писателей. на Medium.
Вы можете подписаться на мою учетную запись, чтобы получать уведомления, когда я публикую на Medium и оставляю свои публикации, запрашивающие доступ сюда ». Я делюсь историями о своем здоровье в своей публикации Эйфория.
