Der erste Schritt in die künstliche Intelligenz: die drei häufigsten Anwendungen in Unternehmen

Künstliche Intelligenz wird zum Eckpfeiler aller Lebensbereiche, doch viele Unternehmen wissen immer noch nicht, wie sie sich einbringen sollen.

Manche Leute werfen einen Blick darauf, was KI-gesteuerte Unternehmen wie Amazon, Microsoft und Google Cloud tun, und befürchten, dass sie nicht über die nötigen Mittel oder die am besten ausgebildeten Mitarbeiter verfügen, um diesen Führungskräften nachzueifern.

Die gute Nachricht ist, dass dank der Fortschritte in der Hardware und Software fast jedes Unternehmen ein KI-Projekt starten kann. Und sie sind nicht allein: Der globale Markt für künstliche Intelligenz wird voraussichtlich von 93,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 641,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen.

Für Unternehmen, die ihr Geschäft ausbauen möchten, besteht der ideale erste Schritt darin, mit den drei häufigsten Anwendungen zu beginnen: Chatbots, Bildklassifizierung und Preisvorhersage.

Chatbots: Der Aufstieg von Gesprächen über künstliche Intelligenz

Chatbots beziehen sich auf Kundendienstmitarbeiter, die von künstlicher Intelligenz gesteuert werden. Ein Kunde stellt dem Chatbot eine Frage, und der Chatbot sucht Informationen aus zahlreichen Systemen und gibt dem Kunden eine Antwort.

Chatbots haben früher versucht, Verbraucher zufrieden zu stellen, aber die Ergebnisse waren unbefriedigend, aber heute haben Chatbots dazu beigetragen, den Kundenservice und die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Unternehmen in der Branche viel Geld zu sparen. Juniper Research schätzt, dass Chatbots Unternehmen jährlich bis zu 8 Milliarden US-Dollar einsparen werden.

Ping An ist ein großer Finanzdienstleister mit Hauptsitz in China. Ping An war ein früher Pionier im Einsatz von Chatbots. Konversations-Chatbots wurden auf der Grundlage künstlicher Intelligenz entwickelt und trainiert. Sie verfügen über ein hohes Maß an Verständnis und eine verbesserte Genauigkeit und sind in der Lage, jeden Tag Millionen von Kundenanfragen zu beantworten. Dies führt nicht nur zu erheblichen Kosteneinsparungen, sondern, was noch wichtiger ist, kann durch die Reduzierung der Anrufe auch der Kundenservice verbessert werden Wartezeiten im Zentrum.

Kernbereiche von Konversationsanwendungen der künstlichen Intelligenz

• Automatische Spracherkennung (ASR): Wenn wir zu Hause mit oder mit einem virtuellen Assistenten sprechen. Wenn unsere Mobiltelefone sprechen kommt die automatische Spracherkennung ins Spiel und wandelt Sprache in Text um, sodass Benutzer keine herkömmliche Tasteneingabe mehr verwenden müssen.
• Natural Language Processing (auf Englisch als NLP abgekürzt): NLP ist einen Schritt weiter als die automatische Spracherkennung und kann zum Erstellen von Anwendungen verwendet werden, die eine nahtlose Mensch-Technik-Interaktion ermöglichen.
• Text-to-Speech basierend auf Sprachsynthese-Technologie: Der Chatbot nutzt Text-to-Speech, um Kundenfragen per Sprache zu beantworten.

Der Einsatz eines erfolgreichen Chatbots erfordert Geschwindigkeit, Genauigkeit, anpassbare Stimme und Sprache, und der Chatbot muss außerdem skalierbar sein, damit er bei Bedarf Hunderten oder Tausenden von Menschen dienen kann Kunden, die Dienstleistungen anfordern.

Es klingt sehr einfach, was ist also die Schwierigkeit? Die Schwierigkeit besteht darin, dass der gesamte Prozess nicht ein für alle Mal abgeschlossen ist. Die Entwicklung präziser und schneller Software erfordert ständige Anpassungen, die die Arbeit von Data-Science-Teams erheblich beeinträchtigen können, wenn diese manuell durchgeführt werden. Glücklicherweise steht mittlerweile eine wachsende Zahl von Softwaretools zur Verfügung, mit denen sich der Zeitaufwand für die Entwicklung eines robusten Chatbots verkürzen lässt, der früher Monate dauerte und jetzt in wenigen Tagen abgeschlossen werden kann.

Teams können sich auch zunächst weiterbilden, indem sie ein vorab trainiertes Modell als Ausgangspunkt verwenden, und dann einen Chatbot von Grund auf erstellen.

BildklassifizierungDas ganze Bild sehen

Computer Vision (Bildklassifizierung) bezieht sich auf den Prozess der Verwendung künstlicher Intelligenz zum Gruppieren und Klassifizieren von Bildern mit dem Ziel, die Genauigkeit zu erhöhen, die Sicherheit zu verbessern und Beschleunigung Neues Projekt. Beispielsweise erfordern verschiedene Situationen bei der Planung einer Reise oder der Steuerung des Zeitpunkts von Ampeln eine Echtzeitwahrnehmung und Echtzeitlösungen auf der Grundlage sich ändernder Datenpunkte. Mithilfe von Computer Vision trifft die physische Welt auf die virtuelle Welt.

Für die Bereitstellung der Bildklassifizierung ist ein trainiertes KI-Modell erforderlich, das Inferenz-Workloads in der Produktion ausführt und Vorhersagen trifft.

Die folgenden drei Phasen der Segmentierung, Klassifizierung und Erkennung laufen innerhalb von Millisekunden zusammen, während das System die Inferenz ausführt.

• Ein typisches Bildklassifizierungssystem umfasst Bildsegmentierung
• Die verschiedenen Teile des Bildes sind in verschiedene Kategorien unterteilt
• erkannt Alle Anomalien werden gekennzeichnet und dem Betreiber zur Verfügung gestellt

In drei Bereichen, darunter medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge und Verkehrskontrollsysteme, kann die Bildklassifizierung der Branche dabei helfen, Sicherheit und Präzision zu verbessern. Um diese Ziele zu erreichen, muss die KI-Inferenz schnell sein, genaue Ergebnisse liefern und regelmäßig neu trainiert werden.

Unternehmen in der Branche können Fähigkeiten zum Aufbau von Bildklassifizierungssystemen in verwalteten Laboren entwickeln und erkunden, wie sie einen End-to-End-Data-Science-Workflow erstellen können, der Modelle in der Produktion bereitstellen und gleichzeitig Inferenzen ausführen kann.

Erfahren Sie, warum Preisprognosen der Schlüssel sind

Aufgrund unvorhergesehener Ereignisse im Zusammenhang mit der Pandemie, der Politik und extremen Wetterbedingungen ist die Prognose der Rohstoffpreise für fast alle Branchen zunehmend schwieriger geworden herausfordernd.

Diese Variablen ändern sich ständig, und auf künstlicher Intelligenz basierende Preisvorhersagen können Unternehmen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern, ein stabiles Betriebsumfeld für Unternehmen zu schaffen und zur Gewinnmaximierung beizutragen.

Preisvorhersagemodelle mit künstlicher Intelligenz müssen einige Datenpunkte auswerten, und diese Datenpunkte variieren je nach Anwendung.

• Rideshare-Preisvorhersagemodelle können Faktoren wie Tageszeit, Wetter und geografische Gebietsrouten berücksichtigen.
• Modelle, die zukünftige Weizenpreise vorhersagen, können Daten wie saisonale Nachfrage, Wetter und politische Aktivitäten umfassen.

Das Training eines KI-Modells zur Preisvorhersage erfordert grundlegende datenwissenschaftliche Arbeiten, einschließlich der Vorbereitung der zu verarbeitenden Daten. Im Beispiel einer Mitfahrgelegenheit würde der Aufbau eines Preisvorhersagemodells die Auswertung von Datensätzen einschließlich Abhol- und Abgabestellen, Fahrpreisbeträgen, Anzahl der Fahrgäste, Fahrnachfrage und möglicherweise sogar des Wetters umfassen.

In ähnlicher Weise erfordern Preisvorhersagemodelle Zugriff auf große Datensätze, die schnell verarbeitet werden müssen, bevor die Informationen veraltet und veraltet sind. Sowohl Genauigkeit als auch Effizienz erfordern beschleunigte Berechnungen, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen korrekt sind. Wenn die Beschleunigung der Datenwissenschaft eine neue Arbeitsbelastung für Ihr Unternehmen darstellt, gibt es Labore, die Teams dabei helfen können, ihre Fähigkeiten schnell zu verbessern. Wo kann ein Unternehmen auf seiner KI-Reise beginnen? Die Entwicklung der Fähigkeiten zur Ausführung dieser und anderer kritischer KI-Arbeitslasten erfordert keine hohen Gebühren und keine Rückkehr zur Wissenschaft.

Unternehmen, die ihre KI-Fähigkeiten erweitern möchten, können in vorhandene Teamfähigkeiten oder in eine Vielzahl virtueller Tests und vom Unternehmen gesponserter oder von Dritten finanzierter „Lernlabore“ auf der ganzen Welt investieren. Verfeinern Sie Ihre Fähigkeiten.

Eine gute, praktische Laborerfahrung ermöglicht es Benutzern, verschiedene Arten von KI-Anwendungen zu sehen, zu verstehen und auszuprobieren, die für ihre spezifische Branche am nützlichsten sein können. Künstliche Intelligenz kann einen großen Einfluss auf fast jede Branche und jedes Unternehmen haben, etwa bei der Entwicklung eines neuen, zeitsparenden Chatbots für ein Flugreservierungssystem oder einer Bildsortieranwendung, die den Lagerbetrieb beschleunigt, oder bei der Ersparnis im Lebensmitteleinzelhandel Wenn Sie Preisvorhersagemodelle in Höhe von mehreren Dollar kaufen, könnten diese enorme Auswirkungen haben.

Während KI in Unternehmen sehr wertvoll ist, kann das Testen einiger KI-Anwendungsideen kostenlos sein. Nehmen Sie sich also jetzt etwas Zeit, um zu überlegen, wo Sie beginnen möchten, und beginnen Sie Ihre Reise, indem Sie die vielen kostenlosen virtuellen Labore auf der ganzen Welt nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer erste Schritt in die künstliche Intelligenz: die drei häufigsten Anwendungen in Unternehmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!