Unu el la eble interrompaj tendencoj en la cifereca mondo aperas: AI & Big Data. AI-kapabloj rapide atingas la eksponenta kresko de la mondaj datumoj, kun vastaj konsekvencoj fariĝas pli evidentaj ĉiutage. Kian rolon ludas AI en grandaj datumoj, la blogo ThinkML bone klarigas. Antaŭ jardeko, estis neeble akiri kiel eble plej detalajn datumojn pri aĉetkutimoj, interesoj kaj malŝatoj, kondutoj kaj personaj elektoj, danke al teknologio. Saĝaj datumoj povas esti aldonitaj al la granda datuma naĝejo per sociaj amaskomunikilaj kontoj kaj interretaj profiloj, socia agado, produktaj taksadoj, etikeditaj interesoj, "ŝatita" kaj komuna materialo, sindonemaj aplikoj kaj programoj kaj CRM (klientrilatadministrado) sistemoj.
Kio Estas Artefarita Inteligenteco kaj Datuma Scienco?
Datumscienco prenas krudajn, nestrukturitajn datumojn kaj igas ĝin strukturitaj, filtritaj datumoj uzante kombinaĵon de matematikaj formuloj kaj sciencaj metodaroj. Ĝi malkovras komercajn ideojn kaj transformas ilin en realigeblajn solvojn uzante diversajn ilojn kaj metodojn. Datumminado, datumpurigo, datuma agregado, datummanipulado kaj datuma analizo estas inter la taskoj faritaj de datumsciencistoj, inĝenieroj kaj oficuloj.
Datumscienco estas multfaka temo, laŭ spertuloj, kiu kombinas sciencajn teknikojn, procedurojn, algoritmojn kaj sistemojn por ĉerpi datumojn. La ideo kaj kreado de komputilsistemoj kiuj povas efektivigi agadojn kiuj ordinare postulas homan intelekton estas referitaj kiel artefarita inteligenteco.
La branĉo de datumscienco konata kiel artefarita inteligenteco estas ofte uzata kiel anstataŭaĵo por la homa cerbo. Ĝi ofertas kompanian procezaŭtomatigon, efikecon kaj produktivecon per inteligentaj kaj inteligentaj solvoj. Jen kelkaj ekzemploj de realaj AI-aplikoj:
- Voĉa subteno de Chatbots
- aŭtomatigitaj sugestoj
- Tradukaj servoj kaj komputila vizio
Firmaoj povas atingi la neimageblan per datumscienco kaj artefarita inteligenteco. Aldone, ĝi povas konduki al aŭtomatigo kaj efikeco en proceduroj, kiuj postulas pli da laboristoj kaj personaj horoj.
Aplikoj de Big Data kaj AI en la Reala Mondo
Kolekto de Datumoj de Kliento
Ne de la sektoro, la kapablo de lernado de AI estas unu el ĝiaj plej grandaj fortoj. Ĝia kapablo ekvidi datumajn ŝablonojn estas nur valora se ĝi povas ŝanĝiĝi kun ili, ĉar ili varias kaj variadas. AI povas fari postulatajn alĝustigojn determinante ĉu konsumanta enigo estas signifa rekonante eksteraĵojn en la datumoj.
Artefarita inteligenteco kaj grandaj datumoj estas nedisigeblaj pro la kapablo de AI bonege labori kun datuma analizo. Observeblaj datumoj, precipe protokolaj datumoj, estas ege valoraj por moderna komerco. Ĉiu enigo de datumoj estas uzata de AI maŝinlernado kaj profunda lernado, kaj ĉi tiuj enigaĵoj estas uzataj por krei novajn regulojn por la sekva komerca analizo. Tamen, problemoj aperas kiam la datumoj uzataj estas nealtaj datumoj.
Enterprise Analytics
Kiel raportas Forbes, la plej aktuala esplorado montras, ke kombini AI kaj grandaj datumoj povas aŭtomatigi ĝis 80% de la tuta fizika laboro, 70% de datumtraktado-agadoj kaj 64% de datumkolektaj taskoj. Ĝi implicas ke krom iliaj avantaĝoj al merkatado kaj ekonomiaj klopodoj, la du ideoj havas la eblecon influi la laborejon signife.
Ekzemple, plenumado kaj provizoĉenoperacioj tre dependas de datumoj; tial ili serĉas la progresojn en AI por doni al ili realtempajn komprenojn pri klientaj retroscioj. Komercoj povas fari tion bazante siajn merkatajn, financajn kaj strategiajn decidojn sur la fluo de freŝaj informoj.
Esence, devas ekzisti establita datumkolekta (minado) procezo kaj strukturo antaŭ ol transdoni la datumojn per maŝinlernado aŭ profunda lernado-algoritmo. Profesiuloj havantaj gradojn en kompania datumanalitiko povas helpi en ĉi tiu situacio. Firmaoj seriozaj pri maksimumigi la valoron de sia datuma analizo alte estimos ilin.
Retpoŝta Spam-Filtrado
La ĉefa aliro por determini ĉu retpoŝto estas spamo estas serĉi ŝablonojn en falsaj retpoŝtoj kaj terminoj ofte uzataj por reklami aŭ reklami erojn por konsumantoj kun troaj rabatoj aŭ alimaniere similaj al ĉi tiuj.
Pluraj maŝinlernado-metodoj, inkluzive de Naive Bayes, K-plej proksimaj najbaroj, subtenaj vektoraj maŝinoj kaj hazardaj arbaroj, inter multaj aliaj, povas filtri spamajn komunikadojn kaj determini ĉu aŭ ne ricevita retpoŝto estas "spammesaĝo". Teknikoj kiel neŭralaj retoj aŭ optika signorekono (OCR), ankaŭ uzataj de entreprenoj kiel Gmail por spamfiltrado, povas esti uzataj por altnivela spamdetekto.
Aŭtomate korekti
Kiam tekstas aŭ tajpas, aŭtomata korekto bazita sur AI-metodaro estas tre helpema por akiri la plej bonajn rezultojn kaj malhelpi erarojn. La literumo estas aŭtomate kontrolita, kaj la plej proksimaj ĝustaj valoroj estas aplikataj tuj. Aliflanke, se la kvalito de via AI-trejnado ne taŭgas, povas rezulti eraroj, kaj vi povas transdoni mesaĝon, kiun vi ne volis. Flankenirante ŝercojn, aŭtomata korekto ĝenerale plenumas bonegan laboron rapide ripari misliterumitajn vortojn dum tekstado.
Interreta Asistanto
Virtualaj asistantoj inkluzivas Google AI, Siri, Alexa, Cortana kaj multajn aliajn. Ĉi tiuj asistantoj lasas nin sendi mendojn al ili, kaj uzante voĉrekonan teknologion, ili provas kompreni kion ni diras kaj aŭtomatigi/fari veran laboron. Kun nur ununura voĉa komando, ni povas uzi ĉi tiujn virtualajn asistantojn por fari vokojn, sendi mesaĝojn aŭ retpoŝtojn aŭ esplori interreton. Ĉi tiuj virtualaj asistantoj ankaŭ povas funkcii kiel babilrotoj ĉar ni povas komuniki kun ili en konversacio.
Virtualaj Asistantoj funkciigitaj per artefarita inteligenteco havas kapablojn preter poŝtelefonoj kaj komputiloj. Ili povas esti uzataj en enigitaj sistemoj kaj IoT-aparatoj por efike plenumi taskojn kaj reguligi vian medion.
Optika Karaktero Rekono (OCR)
Aliaj domajno-specifaj OCR-aplikoj, kiel ekzemple kvitanco, fakturo, ĉeko kaj laŭleĝa faktura dokumento OCR, estis kreitaj uzante OCR-motorojn. OCR-teknologio estas uzata en diversaj realaj situacioj, inkluzive de enigo de datumoj por komercaj dokumentoj kiel kvitancoj, bankdeklaroj, fakturoj kaj paperoj kiel ĉekoj kaj pasportoj. Aŭtomata identigo de numerplatoj, En flughavenoj por eltiro de informoj kaj pasportrekono, inter multaj aliaj uzoj.
Babiletoj
Dum la lastaj dek jaroj, babilrotoj fariĝis ĉiam pli popularaj. Tipe, babilrotoj estas dizajnitaj por doni la plej rapidajn respondojn al demandoj demanditaj en specifa retejo. Chatbots minimumigas homan laboron kaj kostojn samtempe ŝparante tempon. Estas multaj babilrotoj, ĉiu fokusanta specife al unu aŭ kelkaj industrioj. La jena estas la plej bona metodo por determini kian babilejon vi volas krei: — La ideala strategio por disvolvi babilrotojn estas identigi la organizojn aŭ korporaciojn de via celmerkato. Fari specialiĝintajn babilrotojn estas perfekta ĉar vi povas signife pliigi la efikecon de la aparta laboro.
