В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали чрезвычайно популярными в технологической отрасли. По данным Fortune Business Insights, мировой рынок машинного обучения оценивается в 15,44 млрд долларов и, как ожидается, вырастет с 21 млрд долларов в 2022 году до 209 млрд долларов к 2029 году.
Значительное число предприятий стремится внедрить эту революционную технологию. Машинное обучение и искусственный интеллект начали трансформировать способ ведения бизнеса организациями, и будущее кажется еще более ярким.
Компании во многих отраслях открывают для себя новые возможности, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением. В этом блоге мы рассмотрим привлекательные особенности ИИ и МО, но прежде давайте разберемся в разнице между ИИ и МО.
Разница между ИИ и машинным обучением
AI и ML тесно взаимосвязаны. Эти два термина — разные концепции, хотя машинное обучение является частью ИИ.
Искусственный интеллект — это часть информатики, которая может имитировать человеческий интеллект. Оно образовано от слов «искусственный» и «интеллект», которые означают «мыслительную способность, созданную людьми». Искусственный интеллект использует такие алгоритмы, которые могут работать с их интеллектом, а не требуют предварительного программирования. Он использует алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети глубокого обучения и обучение с подкреплением.
Однако машинное обучение позволяет компьютерной системе делать прогнозы или принимать решения на основе прошлых данных без необходимости явного программирования. Машинное обучение использует огромное количество структурированных и частично структурированных данных для создания модели, которая может давать точные результаты и давать прогнозы на основе данных.
Ниже приведены несколько функций, которые помогли компаниям преобразовать свои процессы и продукты.
· Раскройте потенциал прогнозной аналитики
Predictive Analytics применяет статистические алгоритмы к внутренним и внешним данным для прогнозирования будущих тенденций. Это позволяет предприятиям оптимизировать запасы, сокращать время доставки, увеличивать продажи и сокращать эксплуатационные расходы. В сочетании с искусственным интеллектом информация, полученная от этих передовых систем, помогает получать более точные и своевременные прогнозы.
· Система рекомендаций на основе искусственного интеллекта
Механизм рекомендаций — это комбинация моделей машинного обучения, способная предоставлять нужные услуги нужным пользователям в нужное время. ИИ использует модели машинного обучения и обработки естественного языка для определения поискового запроса, который предоставляет релевантную информацию пользователю. Таким образом, в конечном итоге это увеличивает продажи и улучшает взаимодействие с клиентами и качество обслуживания.
· Автоматическое распознавание речи
В последние годы наблюдается значительный рост приложений искусственного интеллекта для распознавания речи, поскольку предприятия внедряют цифровых помощников и автоматизированную поддержку для оптимизации своих услуг. Голосовые помощники, устройства «умный дом» и поисковые системы — вот лишь немногие известные приложения распознавания речи.
· Анализ настроений
Понимание ваших клиентов поможет вам проанализировать, как они воспринимают ваш бренд и предложения. Клиенты постоянно делятся своими комментариями и впечатлениями о продуктах, которые они потребляют. Чтобы отслеживать, что клиенты говорят о вашем бренде, предпочтительно использовать анализ настроений ИИ. Это помогает вам автоматически определять эмоциональный тон и быстро получать информацию в режиме реального времени.
Итог
В то время как AI/ML — это мощная преобразующая технология, которая может принести огромную пользу в любой отрасли. Достижения в области искусственного интеллекта позволили даже малым предприятиям легко интегрировать интуитивно понятные функции и процессы в свои рабочие процессы. Использование этой технологии — отличный способ повысить производительность, опередить конкурентов и со временем сократить прибыль.