Cara syarikat menggunakan AI untuk memaksimumkan nilai
Kecerdasan buatan adalah penting, bukan sahaja sebagai pemboleh utama tetapi juga sebagai penggalak bagi perusahaan dalam perjalanan transformasi digital mereka. Ia adalah penggerak di sebalik pembangunan perniagaan hari ini dan pada masa hadapan.
Itu kerana kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk membentuk semula Fortune 500, seperti yang dilakukan oleh Internet. Pemain mapan yang berusia berdekad-dekad mungkin kehilangan tempat, manakala pencabar yang tidak jelas dan mengganggu mungkin bangkit untuk menjadi peneraju industri seterusnya.
Transformasi digital yang dipacu oleh kecerdasan buatan mempunyai impak yang besar pada tiga bidang perniagaan yang penting. Yang paling jelas ialah susunan teknologi, dan memastikan ia sedia AI. Seterusnya ialah cara AI akan mengubah proses dan operasi perniagaan syarikat, dengan AI mempunyai potensi untuk mengubah proses yang telah ditetapkan melalui automasi. Ketiga, dan mungkin yang paling penting, ialah transformasi yang akan dibawa oleh kecerdasan buatan kepada perniagaan.
Penggunaan dan penggunaan AI akan terbukti menjadi pembeza pasaran utama pada tahun-tahun akan datang: Untuk mengatasi masalah ekonomi yang akan datang dan terus mendahului pesaing, perusahaan perlu menerima AI sebagai sebahagian daripada transformasi digital mereka Prinsip utama strategi transformasi.
Dengan perkembangan pesat teknologi, keberkesanan penggunaan kecerdasan buatan bergantung pada memaksimumkan faedah sambil meminimumkan kos pelaksanaan model. Untuk perniagaan yang meneroka cara menggunakan kecerdasan buatan, terdapat tiga cara untuk memaksimumkan nilai penggunaan mereka.
1. Beralih kepada pengkomputeran tertumpu data
Banyak perusahaan sedang mengalami perubahan teknologi, daripada pengkomputeran tertumpu model kepada pengkomputeran tertumpu Data. Ringkasnya, daripada mencipta model AI dan memasukkan data ke dalam model, kita perlu menggunakan model terus pada data. Hasil daripada strategi transformasi digital yang lebih luas, banyak perusahaan telah pun melalui proses ini, dengan perusahaan beralih kepada platform pengkomputeran AI sebagai titik penghantaran tunggal untuk penyampaian perkhidmatan di seluruh perusahaan.
Ini bukan sahaja membawa kecekapan tetapi juga memberikan kita penggunaan AI yang lebih besar dan lebih transformatif yang berfungsi merentas jabatan dan menggabungkan proses.
2. Fokus pada model berharga
Pengintegrasian model pembelajaran mesin telah mengalami perubahan ketara. Hanya tiga tahun yang lalu, beratus-ratus kertas penyelidikan baharu diterbitkan setiap minggu membincangkan model pembelajaran mesin baharu, menimbulkan kebimbangan bahawa pertumbuhan model semakin tidak terkawal. Hari ini, trend ini terbalik. Ia kurang spesifik dan boleh digeneralisasikan, yang menghasilkan bilangan model yang lebih terhad. Satu model bahasa berasaskan biasa boleh menyampaikan fungsi daripada pelbagai tugas hiliran, bukan hanya satu.
Apabila model semakin kecil, model tersebut sebenarnya menjadi lebih standard. Ini mempunyai kesan sekunder yang menarik, di mana nilai harta intelek yang digunakan untuk mencipta model AI baharu semakin berkurangan. Perniagaan kini menyedari bahawa nilai sebenar dan harta intelek mereka terletak pada data yang mereka pegang, seterusnya menekankan peralihan ke arah pengkomputeran berpusatkan data.
3. Menggabungkan model dan menggunakan AI berbilang modal
Sudah tentu, kecerdasan buatan tidak pernah menjadi teknologi yang khusus dan jelas . Ia adalah istilah yang luas untuk banyak teknologi yang berkaitan. Apa yang kita lihat hari ini ialah peningkatan menggabungkan model dan menggunakan model tersebut pada pelbagai jenis data. Gabungan model AI yang berbeza dan jenis data dalam satu saluran paip akan membawa kepada kecekapan operasi yang lebih besar dan perkhidmatan baharu yang ditawarkan.
Salah satu contoh ialah gabungan pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer, yang menghasilkan algoritma penjanaan imej yang mencipta imej berdasarkan input teks.
Satu lagi contoh yang lebih praktikal ialah model bahasa mengekstrak pengecualian daripada log sistem dan kemudian memasukkannya ke dalam algoritma pengesyoran. Enjin pengesyoran e-dagang "Anda membeli ini, mungkin anda akan menyukai ini" adalah perkara biasa, tetapi dalam konteks model NLP, ia boleh dimanfaatkan untuk memberikan cadangan penganalisis sokongan untuk tindakan terbaik seterusnya untuk diperbetulkan dalam log teks Lihat anomali .
Kecerdasan buatan sedang diterima pakai merentas jabatan dan perusahaan, dan C-suite serta pasukan kepimpinan tidak mahu ketinggalan oleh pesaing yang berjaya melaksanakan teknologi. Memandangkan AI semakin digunakan, perniagaan yang boleh menggunakannya dengan kecekapan yang terbaik akan memperoleh kelebihan daya saing seterusnya.
Atas ialah kandungan terperinci Cara syarikat menggunakan AI untuk memaksimumkan nilai. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk membuat jadual data menggunakan phpmyadmin, langkah -langkah berikut adalah penting: Sambungkan ke pangkalan data dan klik tab baru. Namakan jadual dan pilih enjin penyimpanan (disyorkan innoDB). Tambah butiran lajur dengan mengklik butang Tambah Lajur, termasuk nama lajur, jenis data, sama ada untuk membenarkan nilai null, dan sifat lain. Pilih satu atau lebih lajur sebagai kunci utama. Klik butang Simpan untuk membuat jadual dan lajur.

Mewujudkan pangkalan data Oracle tidak mudah, anda perlu memahami mekanisme asas. 1. Anda perlu memahami konsep pangkalan data dan Oracle DBMS; 2. Menguasai konsep teras seperti SID, CDB (pangkalan data kontena), PDB (pangkalan data pluggable); 3. Gunakan SQL*Plus untuk membuat CDB, dan kemudian buat PDB, anda perlu menentukan parameter seperti saiz, bilangan fail data, dan laluan; 4. Aplikasi lanjutan perlu menyesuaikan set aksara, memori dan parameter lain, dan melakukan penalaan prestasi; 5. Beri perhatian kepada ruang cakera, keizinan dan parameter, dan terus memantau dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data. Hanya dengan menguasai ia dengan mahir memerlukan amalan yang berterusan, anda boleh benar -benar memahami penciptaan dan pengurusan pangkalan data Oracle.

Untuk membuat pangkalan data Oracle, kaedah biasa adalah menggunakan alat grafik DBCA. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Gunakan alat DBCA untuk menetapkan DBName untuk menentukan nama pangkalan data; 2. Tetapkan SYSPASSWORD dan SYSTEMPASSWORD kepada kata laluan yang kuat; 3. Tetapkan aksara dan NationalCharacterset ke Al32utf8; 4. Tetapkan MemorySize dan Tablespacesize untuk menyesuaikan mengikut keperluan sebenar; 5. Tentukan laluan logfile. Kaedah lanjutan dibuat secara manual menggunakan arahan SQL, tetapi lebih kompleks dan terdedah kepada kesilapan. Perhatikan kekuatan kata laluan, pemilihan set aksara, saiz dan memori meja makan

Inti dari pernyataan Oracle SQL adalah pilih, masukkan, mengemas kini dan memadam, serta aplikasi fleksibel dari pelbagai klausa. Adalah penting untuk memahami mekanisme pelaksanaan di sebalik pernyataan, seperti pengoptimuman indeks. Penggunaan lanjutan termasuk subqueries, pertanyaan sambungan, fungsi analisis, dan PL/SQL. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks, isu prestasi, dan isu konsistensi data. Amalan terbaik pengoptimuman prestasi melibatkan menggunakan indeks yang sesuai, mengelakkan pilih *, mengoptimumkan di mana klausa, dan menggunakan pembolehubah terikat. Menguasai Oracle SQL memerlukan amalan, termasuk penulisan kod, debugging, berfikir dan memahami mekanisme asas.

Panduan Operasi Lapangan di MySQL: Tambah, mengubah suai, dan memadam medan. Tambahkan medan: alter table table_name tambah column_name data_type [not null] [default default_value] [primary kekunci] [AUTO_INCREMENT] Modify Field: Alter Table Table_Name Ubah suai column_name data_type [not null] [default default_value] [Kunci Utama]

Kekangan integriti pangkalan data Oracle dapat memastikan ketepatan data, termasuk: tidak null: nilai null dilarang; Unik: Keunikan menjamin, membolehkan nilai null tunggal; Kunci utama: kekangan utama utama, menguatkan unik, dan melarang nilai null; Kunci asing: Mengekalkan hubungan antara jadual, kunci asing merujuk kepada kunci utama jadual utama; Semak: Hadkan nilai lajur mengikut syarat.

Pertanyaan bersarang adalah cara untuk memasukkan pertanyaan lain dalam satu pertanyaan. Mereka digunakan terutamanya untuk mendapatkan data yang memenuhi syarat kompleks, mengaitkan pelbagai jadual, dan mengira nilai ringkasan atau maklumat statistik. Contohnya termasuk mencari pekerja di atas gaji purata, mencari pesanan untuk kategori tertentu, dan mengira jumlah jumlah pesanan bagi setiap produk. Apabila menulis pertanyaan bersarang, anda perlu mengikuti: Tulis subqueries, tulis hasilnya kepada pertanyaan luar (dirujuk dengan alias atau sebagai klausa), dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan (menggunakan indeks).

Log Tomcat adalah kunci untuk mendiagnosis masalah kebocoran memori. Dengan menganalisis log tomcat, anda boleh mendapatkan wawasan mengenai kelakuan memori dan pengumpulan sampah (GC), dengan berkesan mencari dan menyelesaikan kebocoran memori. Berikut adalah cara menyelesaikan masalah kebocoran memori menggunakan log Tomcat: 1. GC Log Analysis terlebih dahulu, membolehkan pembalakan GC terperinci. Tambah pilihan JVM berikut kepada parameter permulaan TOMCAT: -XX: PrintGCDetails-XX: PrintGCDATestamps-XLogGC: GC.LOG Parameter ini akan menghasilkan log GC terperinci (GC.LOG), termasuk maklumat seperti jenis GC, saiz dan masa yang dikitar semula. Analisis GC.Log
