Возникает одна из потенциально разрушительных тенденций в цифровом мире: искусственный интеллект и большие данные. Навыки искусственного интеллекта быстро догоняют экспоненциальный рост мировых данных, и с каждым днем все более очевидными становятся далеко идущие последствия. Какую роль ИИ играет в больших данных, хорошо объясняет блог ThinkML. Десять лет назад благодаря технологиям было невозможно получить как можно более подробные данные о покупательских привычках, интересах и антипатиях, поведении и личном выборе. Проницательные данные могут быть добавлены в пул больших данных через учетные записи социальных сетей и онлайн-профили, социальную активность, оценки продуктов, отмеченные интересы, «понравившиеся» и общие материалы, приложения и программы преданности, а также системы CRM (управление взаимоотношениями с клиентами).
Что такое искусственный интеллект и наука о данных?
Наука о данных берет необработанные, неструктурированные данные и превращает их в структурированные, отфильтрованные данные, используя комбинацию математических формул и научных методологий. Он обнаруживает бизнес-идеи и превращает их в работоспособные решения с использованием различных инструментов и методов. Интеллектуальный анализ данных, очистка данных, агрегация данных, манипулирование данными и анализ данных входят в число задач, выполняемых учеными, инженерами и руководителями данных.
По мнению экспертов, наука о данных — это междисциплинарный предмет, который сочетает в себе научные методы, процедуры, алгоритмы и системы для извлечения данных. Идея и создание компьютерных систем, которые могут выполнять действия, обычно требующие человеческого интеллекта, называются искусственным интеллектом.
Раздел науки о данных, известный как искусственный интеллект, часто используется в качестве замены человеческого мозга. Он предлагает автоматизацию корпоративных процессов, эффективность и производительность с помощью интеллектуальных и интеллектуальных решений. Вот несколько примеров реальных приложений ИИ:
- Голосовая поддержка чат-ботов
- автоматические предложения
- Переводческие услуги и компьютерное зрение
Компании могут достичь невообразимого с помощью науки о данных и искусственного интеллекта. Кроме того, это может привести к автоматизации и повышению эффективности процедур, требующих большего количества рабочих и человеко-часов.
Применение больших данных и ИИ в реальном мире
Сбор данных клиентов
Способность ИИ к обучению является одной из его самых сильных сторон. Его способность обнаруживать шаблоны данных ценна только в том случае, если она может меняться вместе с ними по мере того, как они изменяются и колеблются. ИИ может вносить необходимые коррективы, определяя, значимы ли данные потребителя, распознавая выбросы в данных.
Искусственный интеллект и большие данные неразделимы благодаря способности ИИ отлично работать с аналитикой данных. Данные наблюдаемости, особенно данные журналов, чрезвычайно ценны для современного бизнеса. Все входные данные используются машинным и глубоким обучением ИИ, и эти входные данные используются для создания новых правил для следующей бизнес-аналитики. Однако проблемы возникают, когда используемые данные не соответствуют стандартам.
Корпоративная аналитика
Как сообщает Forbes, самые последние исследования показывают, что сочетание ИИ и больших данных может автоматизировать до 80% всего физического труда, 70% операций по обработке данных и 64% рутинной работы по сбору данных. Это означает, что в дополнение к их преимуществам для маркетинга и экономических усилий эти две идеи могут значительно повлиять на рабочее место.
Например, операции выполнения и цепочки поставок сильно зависят от данных; поэтому они рассчитывают на достижения в области искусственного интеллекта, чтобы в режиме реального времени получать информацию об отзывах клиентов. Компании могут сделать это, основывая свои маркетинговые, финансовые и стратегические решения на потоке свежей информации.
По сути, перед передачей данных с помощью алгоритма машинного обучения или глубокого обучения должен существовать установленный процесс сбора (добычи) данных и структура. В этой ситуации могут помочь специалисты, имеющие дипломы в области корпоративной аналитики данных. Компании, которые серьезно относятся к максимизации ценности своей аналитики данных, будут высоко ценить их.
Фильтрация спама по электронной почте
Основной подход к определению того, является ли электронное письмо спамом, заключается в поиске шаблонов в поддельных электронных письмах и терминов, часто используемых для рекламы или продвижения товаров для потребителей с непомерными скидками или другими подобными способами.
Некоторые методы машинного обучения, в том числе наивный байесовский метод, K-ближайшие соседи, методы опорных векторов и случайные леса, среди многих других, могут фильтровать спам-сообщения и определять, является ли полученное электронное письмо «спамовым сообщением». Такие методы, как нейронные сети или оптическое распознавание символов (OCR), также используемые такими компаниями, как Gmail, для фильтрации спама, могут использоваться для расширенного обнаружения спама.
Автозамены
При отправке текстовых сообщений или наборе текста автозамена на основе методологии искусственного интеллекта очень полезна для получения наилучших результатов и предотвращения ошибок. Правописание проверяется автоматически, и сразу же применяются ближайшие правильные значения. С другой стороны, если качество вашего обучения ИИ не на должном уровне, могут возникнуть ошибки, и вы можете передать сообщение, которое не хотели. Отбросив шутки в сторону, автозамена обычно выполняет фантастическую работу по быстрому исправлению слов с ошибками во время текстовых сообщений.
Онлайн-помощник
К виртуальным помощникам относятся Google AI, Siri, Alexa, Cortana и многие другие. Эти помощники позволяют нам отправлять им заказы, и, используя технологию распознавания голоса, они пытаются понять, что мы говорим, и автоматизируют/выполняют настоящую работу. С помощью всего одной голосовой команды мы можем использовать этих виртуальных помощников, чтобы совершать звонки, отправлять сообщения или электронные письма или исследовать Интернет. Эти виртуальные помощники также могут функционировать как чат-боты, потому что мы можем общаться с ними в беседе.
Возможности виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта выходят за рамки мобильных телефонов и компьютеров. Они могут использоваться во встроенных системах и устройствах IoT для эффективного выполнения задач и регулирования вашей среды.
Оптическое распознавание символов (OCR)
Другие приложения OCR для конкретных доменов, такие как OCR квитанций, счетов-фактур, чеков и официальных платежных документов, были созданы с использованием механизмов OCR. Технология OCR используется в различных реальных ситуациях, включая ввод данных для коммерческих документов, таких как квитанции, банковские выписки, счета-фактуры и документы, такие как чеки и паспорта. Автоматическая идентификация номерных знаков в аэропортах для извлечения информации и распознавания паспортов, среди многих других применений.
ЧатБоты
За последние десять лет чат-боты становятся все более популярными. Как правило, чат-боты предназначены для предоставления максимально быстрых ответов на вопросы, заданные на конкретном веб-сайте. Чат-боты минимизируют человеческий труд и затраты, а также экономят время. Существует множество чат-ботов, каждый из которых ориентирован на одну или несколько отраслей. Ниже приведен наилучший метод определения типа чат-бота, который вы хотите создать: — Идеальная стратегия разработки чат-ботов — определить организации или корпорации вашего целевого рынка. Создание специализированных чат-ботов идеально, так как вы можете значительно повысить эффективность конкретной работы.
