Насколько глубоко и ясно вы понимаете концепцию искусственного интеллекта и машинного обучения, их влияние на нашу повседневную жизнь и насколько они важны для вашего бизнеса. Давайте начнем с самого начала, AI означает искусственный интеллект, а ML означает машинное обучение.

Несмотря на то, что наши два ключевых слова в сегодняшней статье стали основной темой за последние десять лет из-за большого объема данных, хранящихся и обрабатываемых по всему миру, идея ИИ и МО возникла еще в прошлом.

К счастью, моя команда понимала важность ИИ и МО, и мы внедрили их в наш бизнес, но я расскажу вам эту историю позже. Давайте сначала проясним, что старше AI или ML?

В первой половине прошлого века возник вопрос: «Могут ли компьютеры думать?»

Но задолго до этого философы и математики размышляли об идее искусственных существ, механических людей и других машин. Однако они не были уверены, существовали ли эти существа уже в прошлом или представляли собой будущее. Конкретная идея о том, что человеческое мышление может быть реализовано в машинах, родилась в 1700-х годах великими мыслителями. От первоначальной идеи до наших дней мы следим за повседневным прогрессом искусственной промышленности и всеми изобретениями, которые до сих пор помогали человечеству.

Вот история ИИ начала 20-го века, изложенная в одном предложении: многие люди знали, даже до того, как это было доказано, что компьютеры могут обладать человеческим мышлением, но в то время технологии были плохими, а затраты на использование компьютеров были слишком высоки, поэтому эксперименты были отложены.

Основной проблемой была нехватка компьютерной памяти и невозможность достаточно быстро обрабатывать данные. Все эти технические препятствия повлияли на приток средств. Подобно тому, как государственное и частное финансирование исследований колебалось, менялась и общественная шумиха. Эксперты были на американских горках успеха и неудач.

ИИ появился как термин после серии исследований, начавшихся в 50-х годах и посвященных решению проблем и принятию решений. Первое значительное внедрение ИИ произошло в 60-х годах Министерством обороны США. Это началось как процесс, когда компьютеры обучались имитировать человеческие рассуждения.

Моментом, когда искусственный интеллект впервые успешно противостоит человеческому интеллекту, стал шахматный матч между чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым и компьютером Deep Blue. В 1997 году человек потерпел поражение.

Вернемся в нынешний век и дадим официальное определение искусственного интеллекта. ИИ — это способность компьютера или робота, управляемого компьютером, выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми, поскольку они требуют человеческого интеллекта и проницательности.

Первое, что приходит на ум человеку, не разбирающемуся в информатике, при слове «Искусственный интеллект» — это, конечно же, роботы. ИИ развивался годами, но до сих пор у него нет способностей, представленных в фильмах, где роботы захватывают мир.

Где мы сейчас?

Сегодня мы точно знаем, что компьютеры могут имитировать человеческий интеллект. ИИ настолько хорошо интегрирован в повседневную жизнь современного человека, что мы даже не подозреваем, насколько полезными и удобными могут быть некоторые изобретения ИИ.

Я перечислю три основных удобства ИИ:

  • В 2002 году был выпущен i-Robot Roomba. 20 лет спустя он предлагает больше, чем пылесосить, избегая препятствий, он даже убирает сам себя.
  • Виртуальный помощник. Независимо от того, какой бренд вы предпочитаете: Apple выпустила Siri (2011 г.), Microsoft выпустила Cortana (2014 г.), Amazon выпустила Alexa (2014 г.), Google выпустила Google Home (2016 г.), а Samsung выпустила Bixby (2018 г.). .
  • Социальные сети — известный алгоритм, о котором все говорят и на который полагаются, на самом деле является искусственным интеллектом. Принимая во внимание, что 20 лет назад должности менеджера по социальным сетям даже не существовало, мы все являемся свидетелями силы искусственного интеллекта.

Как вы понимаете, искусственный интеллект добавляет интеллекта к существующим продуктам. У нас были пылесосы и телефоны до 2000-х годов. Помимо использования искусственного интеллекта для совершенствования частых, объемных и компьютеризированных задач, он играет основную роль в совершенствовании существующих технологий.

Вышеупомянутые алгоритмы, наряду со способностью компьютеров собирать большие объемы данных и обрабатывать их с высокой скоростью, позволяют программному обеспечению обучаться автоматически. В последнее время роль данных больше, чем когда-либо прежде. Что касается бизнеса, лучшие данные могут дать вам сравнительное преимущество на рынке. Все, что вам нужно сделать, это применить ИИ, чтобы получить максимальную отдачу от него. Так же, как самообучающийся алгоритм может играть в шахматы, он может научить себя, какой продукт лучше всего рекомендовать вашим клиентам электронной коммерции.

Официально существует 4 типа ИИ:

  • реактивные машины
  • ограниченная память
  • теория разума
  • самосознание

Реактивные машины – старейшая категория ИИ, выполняющая базовые операции. Архитектура этих машин самая простая, они не обучаются, не хранят входные данные и не могут развиваться. Одним из известных изобретений этой категории является Blue Deep, машина, которая впервые превзошла человеческий интеллект.

Ограниченная память — это категория, которая предлагает гораздо больше, в ней есть возможность хранить входящие данные, а также данные о любом принятом решении или действии. Вот где было представлено ML (машинное обучение).

Последние две категории ИИ, Теория разума и Самосознание, еще не достигнуты, пока это только теории. Ожидается, что предстоящие этапы ИИ будут взаимодействовать с человеческими эмоциями и мыслями. Конечной целью операций искусственного интеллекта является создание самосознающей машины. Здесь мы снова можем упомянуть о восприятии обществом ИИ и о том, как он внушает одновременно огромное количество надежды и страха, что не является бессмысленным чувством, поскольку конечной целью является создание машин, обладающих сознанием на человеческом уровне, с похожими желаниями и способностями. эмоции как люди.

ML — подмножество ИИ, которое обучает машину тому, как учиться

Подмножество ML специально основано на гипотезе о том, что машины способны учиться и приспосабливаться на основе опыта. Его конечной целью является изучение входных данных и данных, собранных на основе опыта, для получения точных результатов. Для лучшего понимания есть список различий в возможностях AI и ML.

ML имеет свои подтипы, есть три основные категории, которые охватывают диапазон сложности:

  • контролируемое обучение
  • неконтролируемое обучение
  • обучение с подкреплением

Эти категории различаются по степени вовлеченности человека в процессы. Давайте сразу перейдем к использованию. Процессы обучения с учителем требуют наблюдения со стороны человека и ввода набора данных. Это относится к процессам распознавания изображений, системам рекомендаций по медиа, предиктивной аналитике и детектору спама. Обучение без учителя не требует участия человека в процессах и применимо в области медицины для обнаружения аномалий и выполнения медицинских изображений, но также может определять сегменты клиентов в маркетинговых данных. Обучение с подкреплением — самая сложная категория из-за отсутствия набора данных для машинного обучения. Вместо этого машина учится на основе положительных и отрицательных вознаграждений. Операции обучения с подкреплением включают в себя самосовершенствующихся промышленных роботов, автоматическую торговлю акциями, расширенные механизмы рекомендаций и оптимизацию ставок для максимизации расходов на рекламу.

Почему ОД важен?

Давайте снова начнем с моих личных фаворитов ML, а именно «Карты» и «Навигация». В 2022 году маловероятно, что вы заблудитесь, если у вас есть устройство с сервисом (данными), позволяющим получить доступ к Waze, Google Maps или Apple Maps. Если вам интересно, как ваши карты обнаруживают трафик и дорожные барьеры и всегда предлагают более оптимальный маршрут, как только появляется изменение в транспортном потоке, это из-за алгоритмов машинного обучения.

А как насчет делового мира? Да, все вышеперечисленное приносит пользу нашей личной жизни, но какова важность внедрения ИИ и машинного обучения в нашу деловую жизнь?

Как уже упоминалось, значение данных в современном деловом мире имеет решающее значение. Хорошие данные дают вам преимущество перед конкурентами. Как отдельное коммерческое предприятие, вы должны быть специалистом по данным, чтобы иметь возможность собирать, обрабатывать, анализировать и использовать данные с целью увеличения прибыли. К счастью, сегодня существуют автоматизированные системы, которые предлагают свои услуги во всех аспектах бизнеса.

Отрасль электронной коммерции тесно связана с технологической отраслью. Обе отрасли быстро развиваются, особенно в последние годы. Благодаря инновациям в области искусственного интеллекта (в частности, машинного обучения) индустрии электронной коммерции удалось улучшить качество обслуживания клиентов, увеличить продажи и предоставить идеальные рекомендации по продуктам для потенциальных клиентов. По оценкам, к концу 2025 года алгоритмы AI и ML будут контролировать 95% взаимодействий с клиентами.

Наиболее заметными приложениями ML в индустрии электронной коммерции являются:

Ты помнишь историю с самого начала, которую я обещал рассказать тебе ближе к концу?

В каждом аспекте бизнеса, но особенно в индустрии электронной коммерции, мониторинг цен является одним из самых важных действий, если вы стремитесь быть на вершине рынка. Мониторинг цен может стать вашим главным оружием, когда речь идет о преимуществе перед конкурентами. Независимо от того, являетесь ли вы розничным продавцом, брендом или дистрибьютором, вы должны отслеживать рыночные цены и приспосабливаться к ним, чтобы оставаться конкурентоспособными. Благодаря искусственному интеллекту существует целый рынок программного обеспечения для мониторинга цен, который предлагает всевозможные навороты.

Чтобы вы могли понять, как команда Price2Spy использовала машинное обучение, вы должны понимать процесс мониторинга цен. Вот шаги, которые вам нужно предпринять (или мы можем сделать это за вас):

  • определите своих конкурентов
  • определить продукты, которые вы хотите отслеживать
  • определить частоту мониторинга
  • собирать URL-адреса
  • анализировать данные

Этот список охватывает процесс с вашей точки зрения, но не с точки зрения программного обеспечения. Непосредственно перед мониторингом цен программное обеспечение должно связать ваш продукт с продуктами ваших конкурентов, чтобы иметь возможность отслеживать цены. Этот процесс называется сопоставление товаров. Опять же, каждое программное обеспечение на рынке выполняет этот процесс по-разному, с разным уровнем точности и разным подходом.

У Price2Spy есть три способа сопоставления продуктов:

  • автомат (точность совпадения 99,5%)
  • ручное сопоставление продуктов (точность сопоставления 99,8 %)
  • сопоставление гибридных продуктов (точность сопоставления 99,8 %)

В зависимости от вашей отрасли и предпочтений, мы подберем для вас наилучший подход. Чтобы улучшить наш сервис и оптимизировать процесс сопоставления продуктов, мы провели 18-месячное исследование, чтобы иметь возможность реализовать проект Сопоставление продуктов с помощью машинного обучения (Абстракт и пример сопоставления продуктов) в июне 2020 года.

Сопоставление продуктов с помощью машинного обучения предназначено в первую очередь для тех из вас, чьи продукты не могут быть легко сопоставлены с помощью уникальных идентификаторов (EAN, MPN, UPC и т. д.). Поэтому существует потребность в ручном сопоставлении продуктов. По крайней мере, так было до нашего проекта. В настоящее время вы можете выбрать гибридное автоматическое сопоставление с помощью машинного обучения для своей компании. В этом случае гибрид означает, что алгоритмы машинного обучения и люди работают вместе. Во-первых, алгоритмы машинного обучения сканируют ваши сайты и сайты ваших конкурентов. После того, как машина выполнит процесс сопоставления, люди проводят окончательную проверку, чтобы убедиться, что все совпадающие предложения имеют смысл для вашего бизнеса.

Если вы не в состоянии разработать свой личный проект, понятно, что это отнимает много времени и денег. По крайней мере, обязательно сотрудничайте с компаниями, которые использовали преимущества AL и ML, потому что только так вы сможете ответить на вызовы электронной коммерции 2022 года.

Если среди наших читателей есть энтузиасты машинного обучения (ML), пожалуйста, перейдите по следующим ссылкам, чтобы подробно ознакомиться с нашим проектом: