인공 지능을 향한 첫 번째 단계: 기업에서 가장 일반적인 세 ​​가지 애플리케이션

인공지능은 모든 계층의 초석이 되고 있지만, 많은 기업은 여전히 ​​참여 방법을 모릅니다.

어떤 사람들은 Amazon, Microsoft, Google Cloud와 같은 AI 기반 기업이 무엇을 하고 있는지 보고 이러한 리더를 모방할 자금이나 최고의 교육을 받은 직원이 없다고 걱정합니다.

좋은 소식은 하드웨어와 소프트웨어의 발전 덕분에 거의 모든 회사가 AI 프로젝트를 시작할 수 있다는 것입니다. 그리고 그들만이 아닙니다. 글로벌 인공지능 시장은 2021년 935억 달러에서 2028년 6,413억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

비즈니스를 성장시키려는 기업의 경우 이상적인 첫 번째 단계는 가장 일반적인 세 ​​가지 애플리케이션인 챗봇, 이미지 분류 및 가격 예측으로 시작하는 것입니다.

Chatbots: AI 대화의 부상

Chatbot은 인공 지능으로 구동되는 고객 서비스 에이전트를 말합니다. 고객이 챗봇에게 질문을 하면, 챗봇은 수많은 시스템의 정보를 찾아 고객에게 답변을 줍니다.

예전에는 챗봇이 소비자를 기쁘게 하려고 노력했지만 결과가 만족스럽지 못했습니다. 하지만 오늘날 챗봇은 고객 서비스와 만족도 향상에 도움을 주며 업계 기업에 많은 비용을 절약해 줍니다. 주니퍼 리서치(Juniper Research)는 챗봇이 기업에 연간 최대 80억 달러의 비용을 절감할 것으로 추정합니다.

중국의 Ping An은 중국에 본사를 둔 주요 금융 서비스 제공업체입니다. Ping An은 챗봇 사용의 초기 개척자였습니다. 인공지능을 기반으로 개발 및 훈련된 대화형 챗봇은 이해도가 높고 정확도가 향상되었으며 매일 수백만 건의 고객 문의를 처리할 수 있어 상당한 비용 절감 효과를 제공할 뿐만 아니라 중요한 것은 통화를 줄여 고객 서비스 수준을 향상시킬 수 있습니다. 센터 대기시간.

대화형 인공지능 애플리케이션의 핵심 영역

• 자동음성인식(ASR in English) : 우리가 집에 있는 가상 비서나 휴대폰으로 대화를 하면 자동 음성 인식이 작동 상태로 들어가 음성을 변환해줍니다. 텍스트로 변환되므로 사용자는 입력하기 위해 기존 키 입력을 사용할 필요가 없습니다.
• 자연어 처리(영어로 약어로 NLP): 자동 음성 인식보다 한 단계 더 발전된 NLP를 사용하면 인간과 기술의 원활한 상호 작용을 제공하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 음성 합성 기술을 기반으로 한 텍스트 음성 변환: 챗봇은 텍스트를 음성으로 변환하여 고객 질문에 음성으로 답변합니다.

성공적인 챗봇을 배포하려면 속도, 정확성, 사용자 정의 가능한 음성 및 언어가 필요하며, 챗봇은 필요할 때 수백 또는 수천 건의 고객 요청을 처리할 수 있도록 확장 가능해야 합니다.

간단해 보이는데 어려운 점은 모든 과정이 한번에 끝나는 것이 아니라는 것입니다. 정확하고 빠른 소프트웨어를 개발하려면 지속적인 조정이 필요하며, 이는 데이터 과학 팀이 수동으로 수행할 경우 작업에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 다행히도 한때는 몇 개월이 걸렸지만 이제는 며칠 만에 완료할 수 있는 강력한 챗봇을 개발하는 데 필요한 시간을 줄이기 위해 점점 더 많은 소프트웨어 도구를 사용할 수 있게 되었습니다.

팀은 사전 훈련된 모델을 출발점으로 사용하여 먼저 기술을 향상시킨 다음 처음부터 챗봇을 구축할 수도 있습니다.

이미지 분류 전체 그림 보기

컴퓨터 비전(이미지 분류)은 정확도 향상, 보안 향상, 새로운 프로젝트 가속화를 목표로 인공 지능을 사용하여 이미지를 그룹화하고 분류하는 프로세스를 말합니다. 예를 들어, 여행을 계획하거나 신호등의 타이밍을 제어할 때 직면하는 다양한 상황에는 실시간 인식과 변화하는 데이터 포인트를 기반으로 하는 실시간 솔루션이 필요합니다. 컴퓨터 비전은 물리적 세계가 가상 세계와 만나는 데 도움을 줍니다.

이미지 분류를 배포하려면 프로덕션에서 추론 워크로드를 실행하고 예측하는 훈련된 AI 모델이 필요합니다.

시스템이 추론을 실행하는 동안 다음 세 가지 분할, 분류 및 감지 단계가 단 몇 밀리초 만에 완료됩니다.

• 일반적인 이미지 분류 시스템에는 이미지 분할이 포함됩니다.
• 이미지의 여러 부분을 여러 카테고리로 구분합니다.
• 이상이 감지되면 표시하여 운영자에게 제공합니다.

의료영상에서는 자율주행 등 3개 영역 자동차 및 교통 제어 시스템, 이미지 분류는 업계의 안전, 보안 및 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 목표를 달성하려면 AI 추론은 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있어야 하며 정기적으로 재교육되어야 합니다.

업계의 기업은 관련 기술을 개발하고, 관리되는 실험실에서 이미지 분류 시스템을 구축하고, 추론을 실행하는 동안 프로덕션에 모델을 배포할 수 있는 엔드투엔드 데이터 과학 워크플로를 만드는 방법을 탐색할 수 있습니다.

가격 예측이 중요한 이유 알아보기

원자재 가격 예측은 전염병, 정치, 기상 이변과 관련된 예상치 못한 사건으로 인해 거의 모든 산업에서 점점 더 어려워지고 있습니다.

이러한 변수는 끊임없이 변화하며, 인공 지능을 기반으로 한 가격 예측은 기업이 어려움을 극복하고 기업에 안정적인 운영 환경을 제공하며 수익을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능 가격 예측 모델은 일부 데이터 포인트를 평가해야 하며 이러한 데이터 포인트는 애플리케이션에 따라 다릅니다.

• Rideshare 가격 예측 모델은 시간, 날씨, 지리적 위치 경로 등의 요소를 고려할 수 있습니다.
• 미래 밀 가격을 예측하는 모델에는 계절적 수요, 날씨, 정치 활동과 같은 데이터가 포함될 수 있습니다.

가격 예측을 위한 AI 모델 교육에는 데이터 준비 및 처리를 포함한 기본적인 데이터 과학 작업이 포함됩니다. 차량 공유의 예에서 가격 예측 모델을 구축하려면 승차 및 하차 지점, 요금 금액, 승객 수, 승차 수요 및 날씨까지 포함하는 데이터 세트를 평가해야 합니다.

마찬가지로 가격 예측 모델에는 대규모 데이터 세트에 대한 액세스가 필요하며, 이는 정보가 오래되고 오래되기 전에 신속하게 처리되어야 합니다. 정확성과 효율성 모두 정확한 예측을 보장하기 위해 가속화된 계산이 필요합니다. 데이터 과학 가속화가 비즈니스의 새로운 워크로드인 경우 팀이 기술을 빠르게 연마하는 데 도움이 될 수 있는 랩이 있습니다.

최초의 AI 출시

프로젝트 회사가 AI 여정을 어디에서 시작할 수 있습니까? 이러한 및 기타 중요한 AI 워크로드를 실행하는 기술을 개발하는 데 비용이 많이 들거나 학계로 돌아갈 필요는 없습니다.

AI 역량을 확장하고자 하는 기업은 기존 팀 기술에 투자하거나 다양한 가상 테스트와 회사 후원 또는 전 세계 타사 "학습 연구소"에서 역량을 연마할 수 있습니다.

좋은 실습 랩 경험을 통해 사용자는 특정 산업에 가장 유익할 수 있는 다양한 유형의 AI 애플리케이션을 보고, 배우고, 시험해 볼 수 있습니다. 인공 지능은 항공 예약 시스템을 위한 새로운 시간 절약형 챗봇 개발, 창고 운영 속도를 높이는 이미지 정렬 애플리케이션 개발, 식품 소매업에서 수십억 달러의 비용 절감 등 거의 모든 산업이나 조직에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 가격 예측 모델에 돈을 투자하면 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

AI는 비즈니스에서 매우 가치가 높지만 일부 AI 애플리케이션 아이디어를 테스트하는 것은 무료일 수 있습니다. 이제 시간을 내어 전 세계의 수많은 무료 가상 랩을 활용하여 어디에서 시작하고 싶은지 평가하고 여정을 시작해 보세요.

위 내용은 인공 지능을 향한 첫 번째 단계: 기업에서 가장 일반적인 세 ​​가지 애플리케이션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!