Когда дело доходит до современной жизни, все превратилось в аббревиатуры и инициализмы. GFI, LOL, OMG и другие засоряют нашу повседневную речь и письмо. Но наиболее аббревиатурой, и это правильно, является постоянно развивающаяся область технологий. Чтобы наилучшим образом отразить все наши технологии в упрощенных формулировках, большинство технических и цифровых фраз стали очень взаимозаменяемыми, а аббревиатуры и аббревиатуры стали использоваться слишком часто. AI, ML и NLP являются жертвами этого и становятся еще более запутанными, поскольку они проникают во все аспекты цифрового мира, от технологий, которые управляют компьютерами и прогностическим моделированием, до даже использования в повседневных цифровых взаимодействиях с потребителем, таких как чат-боты, автоматизированные отправка текстовых сообщений и электронной почты, а также взаимодействие в социальных сетях.

Мы в OSG виновны в том, что используем ИИ и машинное обучение на каждом дыхании, чтобы уловить мощь наших технологических решений и донести это до нашей аудитории. Но мы знаем, что не все в нашей аудитории знают значение всего этого технического жаргона. Таким образом, этот блог должен помочь разобраться с текущими инновациями в технологиях и будущими тенденциями, которые появятся в будущем. И я приношу извинения моим коллегам-литературщикам, но я буду использовать аббревиатуру с этого момента, даже для инициализмов, просто для удобства чтения.

Технический акроним № 1: ИИ — искусственный интеллект

Искусственный интеллект, на котором основаны кошмары научно-фантастических фильмов, долгое время был призраком футуристических технологий. Технологии, захватывающие мир и порабощающие или убивающие человеческое население, обычно приводились в действие этим двусмысленным «искусственным интеллектом». Но, как показали научная фантастика и современные технологии, искусственный интеллект — это технология, которую можно использовать во благо так же легко, как и превратить роботов в мировое господство.

Согласно Британнике, искусственный интеллект — это способность цифрового «компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами». Эта технология сыграла важную роль в развитии вычислительных возможностей, переходя от компьютеров, которым нужны четкие программы, созданные для каждого предпринятого действия, к компьютерам, которые могут обрабатывать и понимать запрос и выполнять его, основываясь на своем понимании проблемы. Начиная со знаменитого мысленного упражнения Алана Тьюринга, когда он спрашивал компьютер, является ли он компьютером, и заканчивая современными технологиями, когда у IBM был готовый к Jeopardy! меняя мир.

Будущее ИИ трудно предсказать, поскольку теперь границы между человеческим и машинным интеллектом становится все труднее разобрать, но наука показывает, что чем больше развиваются технологии, тем больше мы все можем учиться и расти как результат.

Технический акроним № 2: ML — машинное обучение

Машинное обучение — это именно то, на что это похоже: алгоритмы, способные обучаться и строить прогностические модели на основе массивных наборов данных и тенденций, лежащих в основе этих данных. Машинное обучение — это подмножество технологий, используемых для искусственного интеллекта, поскольку технологии, используемые в машинном обучении, — это машины, которые могут действовать самостоятельно и учиться на своих действиях, чтобы совершенствоваться в этих задачах. Машинное обучение может выглядеть как алгоритмы, которые могут предсказывать поведение человека, как поисковые системы, которые пытаются угадать потребности искателя, или системы рекомендаций для потоковых платформ. Машинное обучение также сортирует и помечает данные, а также создает модели на основе огромных похожих наборов данных, таких как библиотеки изображений, клиентские базы данных и данные медицинских исследований. Создавая модели, которые могут расти и обучаться при добавлении новых данных, алгоритмы могут улучшать себя без необходимости вмешательства или обучения человека.

Программы машинного обучения постепенно становятся такими же распространенными, как и приложения искусственного интеллекта, поскольку Интернет вещей и все коллекции данных становятся все больше и сложнее для восприятия. Когда дело доходит до всех медицинских данных для больницы, машинное обучение лучше помогает врачам понять риски для здоровья, с которыми сталкиваются их пациенты. Хранение всех этих данных и их анализ только с помощью нашего человеческого мозга постепенно становилось все более и более невозможным, поскольку объем необходимой информации и знаний увеличивался в геометрической прогрессии. Люди обычно принимают решения на основе того, что предлагает алгоритм машинного обучения, но именно эта технология помогла нам лучше понять наш собственный выбор, а также сделала всю информацию немного более доступной и доступной.

Технический акроним № 3: НЛП — обработка естественного языка

Обработка естественного языка идет рука об руку с искусственным интеллектом и машинным обучением, поскольку для создания действительно эффективных программ НЛП требуются мощные технологии. Человеческое общение на любом языке полно особенностей, специфичных для каждого языка, таких как скороговорки, сленг, просторечие и идиомы, которые либо не переводятся на другие языки эффективно, либо не полностью переводятся между культурами. Чтобы наилучшим образом понять, как язык используется в общении, чтобы компьютеры могли понять, как люди говорят и пишут, необходимо было создать программы для его анализа.

Естественный язык дает компьютерам способность понимать, которой до сих пор обладали только люди, способность понимать текст и произносимые слова. И эта технология чрезвычайно ценна для всех видов бизнеса: магазинов, которые получают отзывы в текстовой форме от своих клиентов, врачей, которым нужно делать заметки в электронной медицинской карте (ЭМК), и эта ЭУЗ затем понимает любые действия, которые необходимо предпринять на основе под диктовку, и просто повседневная проверка орфографии и автодополнение, помогающее всем писать тексты быстрее и быстрее. Понимая язык, технологии могут помочь нам больше и понять наши потребности, чтобы сделать нашу жизнь немного удобнее и эффективнее.

Технические сокращения № 3–6: SaaS, PaaS и IaaS.

Когда дело доходит до технологических пакетов, наиболее часто используемые аббревиатуры — это SaaS, PaaS и IaaS, которые обозначают различные уровни и размеры технологий, объединенных вместе для использования предприятиями. Они не единственные, используемые для этой цели, так как вы можете столкнуться с Computing-as-a-Service или CaaS, но эти три являются наиболее распространенными.

SaaS — программное обеспечение как услуга

Программное обеспечение как услуга, такое как наша платформа обратной связи PxidaX, является сторонним поставщиком, который размещается и обрабатывается этим поставщиком для использования предприятиями. Наша платформа обратной связи размещена в нашем облаке и работает непосредственно в веб-браузере для малого и среднего бизнеса (SMB), чтобы собирать отзывы клиентов и сотрудников для визуализации и принятия мер в отношении этих данных. Продукты SaaS, поскольку они размещаются в облаке, а не самим бизнесом, не требуют ИТ-персонала для обработки и управления, а также не требуют приобретения какого-либо оборудования для бизнеса, чтобы использовать его для бизнеса.

Другие примеры распространенных продуктов SaaS включают облачные программы, такие как пакет Google Workspace, CRM, такие как Salesforce или HubSpot, и платформы для видео/онлайн-вызовов, такие как Webex и Zoom. Обычно они используются на основе контракта или на платной основе и представляют собой простое в реализации и запуске программное обеспечение для предприятий, которое можно интегрировать в их текущие процессы. Поскольку они доступны из Интернета, для бизнеса не требуется никаких дополнительных вычислительных мощностей, кроме надежного подключения к Интернету.

PaaS — платформа или продукт как услуга

Платформа как услуга — это программное обеспечение, которое служит основой для разработки и производства приложений. Эти платформы являются масштабируемыми, высокодоступными и, как и продукты SaaS, доставляются через Интернет. Это означает, что продукты PaaS управляются и обслуживаются сторонними поставщиками и заключаются с ними по контракту или привлекаются для использования через предприятия, а это означает, что их можно использовать с дополнительным оборудованием или вычислительной мощностью или без них. Когда дело доходит до нашего бизнеса, наши продукты PaaS включают OSG o360, PatientX360 и RetailX360, которые представляют собой платформы анализа данных на основе приложений, позволяющие предприятиям обрабатывать и понимать свои структурированные и неструктурированные данные о клиентах. Эти платформы размещены на наших серверах, но доступны для использования клиентами через Интернет, поэтому они могут в любое время получить доступ к своим данным о клиентах, прогностическим моделям и визуализациям на информационных панелях.

IaaS — инфраструктура как услуга

Инфраструктура как услуга — это самый большой и полный пакет технологий из трех, охватывающий все, что нужно бизнесу с точки зрения технологий и вычислений. IaaS выглядит как предоставление всей необходимой инфраструктуры облачных вычислений для разработки, размещения и развертывания приложений, включая серверы, сетевые возможности и возможности хранения. Весь центр обработки данных для бизнеса размещается на продукте IaaS, таком как AWS, Microsoft Azure и Google Compute Engine. Удовлетворяя все вычислительные потребности, IaaS служит основой для создания технологической компанией всей своей функциональности.

Лучший акроним для понимания возможностей бизнес-технологий: OSG

Мы используем термины AI, ML и NLP для описания нашей технологии, потому что именно так мы обеспечиваем нашу аналитику данных. Собирая огромные наборы данных о клиентах и ​​разбивая их на тенденции и ключевые факторы принятия решений для клиентов наших клиентов, мы можем предоставить нашим клиентам полезную информацию. Бизнес-решения трудно принимать без правильного обоснования и фундаментальных данных для их поддержки, поэтому мы упрощаем эту задачу, предоставляя нашим клиентам информацию, необходимую для принятия мер и улучшения их бизнеса. Узнайте, как наша технология может помочь вашему бизнесу уже сегодня, связавшись с нашими экспертами!

Первоначально опубликовано на https://osganalytics.com 27 октября 2021 г.