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标题: 人工智能在商业中的运用 [打印本页]

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作者: ECSGk4    时间: 3 小时前
标题: 人工智能在商业中的运用
人工智能在商业中的运用

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人工智能的确有潜力改变许多行业，并且曾经有许多运用实例。一切这些不同的行业和运用实例的共同点是，它们都是数据驱动的。同时，人工智能的核心就是一个高效的数据处理系统，所以很多行业都可以停止运用。比如：
医疗保健

管理：人工智能系统协助完成日常的管理义务，以最大限制地减少人为错误和提高效率。经过NLP转录医学笔记，协助构建患者信息，优化医生的阅读体验。远程医疗：对于非紧急状况，患者可以联络医院的人工智能系统，分析他们的症状，输入他们的生命体征，并评价能否需求医疗护理。这就减少了医务人员的工作量，他们只需求处理关键的病例。辅助诊断：经过计算机视觉和卷积神经网络，人工智能如今可以读取核磁共振扫描，以检查肿瘤和其他恶性细胞，速度比放射科医生更快，并且错误率大大降低。机器人辅助手术：机器人有非常小的误差范围，可以延续24小时停止手术而不会精疲力竭。由于它们的操作精度很高，所以它们的侵入性比传统方法要小，这可以减少患者在医院康复所需的工夫。生命体征监测：人体的健康状况是一个持续的过程，可以经过生命体征的程度表现出来，人工智能甚至在患者看法到之前就有能够预测健康波动。如今，随着可穿戴设备在大众市场上的普及，人体生命体征数据可以随时获取，因此如今曾经开发出了很多生命体征检测的运用程序。


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电子商务

产品引荐：当被问及人工智能的商业运用时，这通常是人们给出的第一个例子，这是由于人工智能曾经在这个范畴获得了宏大的成果。大多数大型电子商务公司都将人工智能技术运用到了产品引荐中，这使得他们的销售大幅提高。聊天机器人：另一个著名的例子，就是人工智能聊天机器人在各个行业和各个网站的运用。这些聊天机器人可以在任何时段为客户提供服务。过滤渣滓邮件和虚伪评论：由于像亚马逊这样的网站收到的评论量很大，人类的眼睛不能够经过扫描这些评论来过滤掉恶意内容。经过NLP的弱小功能，人工智能可以扫描这些评论中的可疑语句并将其过滤掉，从而获得更好的买家体验。优化搜索：一切的电子商务都依赖于搜索引擎，用户经过搜索引擎搜索他们想要的，并且可以找到它。人工智能基于数千个参数优化搜索结果，以确保用户找到他们的目的产品。供应链：人工智能被用来预测不同工夫段不同产品的需求，以便他们可以管理库存以满足消费者需求。

人力资源

建立团队文明：人工智能被用来分析员工数据，并将他们安排在合适的团队中，根据他们的才能分配项目，搜集关于工作场所的反馈，甚至试图预测他们能否即将分开公司。招聘：经过NLP，人工智能可以在几秒钟内阅读数千份简历，并确定能否合适。这显然是有益的，由于它将没有任何人为错误或成见，并将大大延长招聘周期的长度。


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人工智能在生活中的运用

谷歌的人工智能预测（例如：谷歌地图）打车运用程序（例如：Uber、Lyft）飞机自动驾驶仪电子邮件渣滓邮件过滤器自动填单面部辨认搜索引荐语音转文本个人助理（例如：Siri、Alexa）防诈骗

人工智能相关职业

理想上，在过去三年中，人工智能技术的需求翻了一番多。相关招聘职位添加了119%。明天，训练一个图像处理算法可以在几分钟内完成，而早些时分，异样的义务需求几个小时。企业都曾经看法到人工智能技术的重要性和意义。但是与现有职位数量相比，缺乏具有必要技能的专业人员。由于在深化到人工智能范畴之前，必须学习的一些技能包括贝叶斯网络和神经网络、计算机迷信（编程阅历）、物理学、机器人迷信以及各种数学知识(如微积分和统计学)。
假如你有兴味在人工智能范畴发展，你应该了解在这个范畴中各种各样的相关职业。

机器学习工程师
机器学习工程师的角色合适具有数据迷信或相关运用研讨背景的人。他/她还必须可以对多种编程言语有一定的了解。他/她应该可以在处理大量数据集时运用预测模型和应用NLP。熟习Eclipse和IntelliJ等软件开发工具。
机器学习工程师次要担任为各种ML项目构建和管理平台。一名ML工程师的年薪中位数听说是114856美元。公司通常雇佣具有硕士学位并且对Java、Python和Scala有深化了解的专业人员。技能要求能够因公司而异。
数据迷信家
应用ML和预测分析技术分析和解释大型数据集是数据迷信家的次要义务之一。数据迷信家还需求开发算法，以搜集和清算数据停止分析。数据迷信家的年薪中位数为120931美元，所需技能如下：

HiveHadoopMapReducePigSparkPythonScalaSQL

虽然所需的技能能够因公司而异，但大多数公司都需求具有计算机迷信硕士或博士学位的专业人员。要想成为人工智能开发人员的数据迷信家，计算机迷信学位将是必须的。此外，还需求了解非结构化数据的才能，以及弱小的分析和沟通技能，以方便与业务指导沟通发现的成绩。
商业智能开发人员
人工智能的职业生涯还包括商业智能（BI）开发人员的职位。这个角色的次要目的之一是分析复杂的数据集，协助辨认业务和市场趋向。一个商业智能开发人员的年薪中位数为92278美元。
BI开发人员的一些职责包括在云数据平台中设计、搭建和维护复杂的数据库。假如你对这个职位感兴味，你必须有很强的技术和分析才能。你应该可以向不具有技术知识和处理技术成绩才能的同事传达处理方案。BI开发人员必须拥有相关范畴的学士学位。
所需专业技能包括数据发掘、SQL运用、BI技术和数据仓库设计。
研讨员/迷信家
研讨员/迷信家是人工智能范畴的领军人物之一。他应该是运用数学、深度学习、机器学习和计算统计学等多学科的专家。应聘者必须具有计算机感知、图像模型、强化学习和NLP方面的广泛知识。大多数公司都在寻觅对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深化了解的人。
与数据迷信家相似，研讨员/迷信家也应该拥有计算机迷信的硕士或博士学位。听说年薪中位数为99809美元。
大数据工程师/架构师
在人工智能范畴的各种工作中，大数据工程师/架构师的年薪中位数为151307美元，是薪酬最高的工作。它们在开发一个使业务系统可以互相通讯和数据处理的生态系统中起着至关重要的作用。与数据迷信家相比，大数据架构师或工程师通常被赋予在Spark和Hadoop上的大数据环境停止规划、设计和开发相关的义务。
大多公司希望雇佣那些在C++、java、Python和Scala等方面有相关阅历的人。往往要求具有数据发掘、数据可视化和数据迁移技能。

人工智能行业的职业发展趋向

过去几年，人工智能范畴的工作岗位不断在稳步添加，在将来也将继续加速增长。57%的印度公司都在招聘相关的人才，以顺应市场发展。平均来说，那些成功转型为人工智能行业从业者的人，薪水提高了60-70%。根据研讨，对人工智能工作的需求添加了，但高效的休息力却跟不上。根据世界经济论坛，到2020年，人工智能将创造1.33亿个失业岗位。

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机器学习是什么？

机器学习是的一个子集，它定义了人工智能的核心特征之一——从阅历中学习。
机器学习算法经过从输入中学习来自动修正和改进。它们不需求显式指令来生成所需的输入。它们对数据集停止计算得出输入，并将输入和真实结果停止比较，检查输入的牢靠性，然后停止不断优化。
人工智能 VS 机器学习

人们常常以为人工智能和机器学习是等价的，但实践上机器学习是人工智能的一个子集，两者之间有一些区别。以下列出了一些不同之处：

人工智能	机器学习
AI 希冀制造一个像人类一样的智能计算机系统来处理复杂的成绩	ML 经过从数据中学习进而输入预测结果
AI 可以处理结构化、半结构化和非结构的数据	ML只能处理结构化和半结构化的数据
AI 可被分为弱人工智能、通用人工智能、强者工智能	ML 可分为有监督学习、无监督学习和强化学习
AI 关注最大化成功机会	ML 关注准确性和形式
AI 的运用包括Siri、catboat用户支持、专家系统、在线游戏、智能仿人机器人等	ML 的运用包括在线引荐系统、谷歌搜索算法、Facebook自动好友标签建议等

机器学习的分类

ML 可分为三类：有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

有监督学习
有监督学习的 ML 算法根据历史数据学习知识。通常运用特定的数据集停止训练，根据该数据集，算法将生成一个预测函数。运用这个预测函数来预测最终输入。
被称为有监督学习，是由于需求运用特定的数据集来训练算法，以协助它构成预测函数。并且数据集被明白地标注，以协助算法更好地“了解”数据。该算法可以将预测输入与标注的输入停止比较，从而修正模型，使模型愈加准确。
无监督学习
在无监督学习的状况下，依然提供训练数据，但不会标记。在该模型中，算法根据训练数据的属性停止推理，经过对数据的发掘找到能够的形式或推理方式。它自动构成描画这些形式的逻辑，并以此为基础产生输入。
半监督学习
与上述两种方法相似，独一的区别是半监督学习同时运用标记数据和未标记数据。这处理了必须标记大型数据集的成绩——程序员只需标记一小部分数据，然后让机器根据这些数据计算出其他的数据。当短少大量的技术资源来标记数据集时，通常运用此方法.
强化学习
强化学习依赖于算法环境。该算法在反复实验的过程中不断达到程序员设置的“奖励”和“惩罚”的条件，尝试将“奖励”和“惩罚”的综合报答最大化，从而提供所需的输入。它之所以被称为强化学习，是由于该算法根据它所遇到的奖励，在正确的途径上接受强化。

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深度学习是什么？

深度学习是机器学习的一个分支，它触及到由大脑的结构和功能所启示的算法——人工神经网络。深度学习被用来让机器学习人类的各种才能。经过深化学习，可以让计算机对图像、文本或声响等输入停止分类。
随着模型精度的提高，深度学习变得越来越盛行。如今曾经有许多大型标记数据集可以被用来训练神经网络模型。
简单地说，深度学习是模拟大脑的运转方式，希望使算法的效率更高，运用更简单。深度学习和机器学习之间的区别如图所示。

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深度学习的运用

深度学习的运用曾经末尾浮出水面，但对将来有更大的空间。下面列出了一些将主宰将来的深度学习运用程序。

添加图像和视频元素——为黑白图像添加颜色；自动添加声响到电影和视频剪辑中。机器翻译——自动将文本翻译成其他言语或将图像翻译成文本。虽然机器翻译曾经存在了一段工夫，但是深度学习正在获得最好的效果。目的分类和检测——如学校考勤系统的人脸检测，或经过监控摄像头发现罪犯。目的分类和检测是经过运用非常大的卷积神经网络来完成的，在许多行业都有运用实例。自动文本生成——经过机器学习算法学习大量文本，并运用该文本编写新文本。该模型在生成有意义的文本方面具有很高的效率。自动驾驶汽车——很多人都听说过自动驾驶汽车，这能够是深度学习最盛行的运用。模型需求从大量的数据中学习，以了解驾驶的一切关键部分，因此，随着输入数据的不断增多，深度学习算法被用来提高功能。在医疗保健范畴的运用——深度学习在检测乳腺癌和皮肤癌等慢性疾病方面显示出很有价值的结果。它在移动监控运用程序、预测和个性化医疗方面也有很大的运用。

深度学习为什么很重要？

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明天，我们可以经过将足够的数据输入到学习模型中，让这些机器以人类的方式做出反应，甚至更好，比如教会机器如何阅读、写作。智能手机和互联网的存在，使得深度学习可以广泛运用到理想生活中。
如今深度学习处于疾速发展的阶段，像谷歌这样的科技首领曾经在任何能够的范畴运用它。
与机器学习模型相比，深度学习模型的功能随着输入数据量的添加而提高，而机器学习模型的功能往往随着输入数据量的添加而下降。这也是深度学习现阶段比较热的缘由。
人工智能、机器学习、深度学习？三者之间的关系

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如上图所示，三个椭圆将DL描画为ML的一个子集，ML则是AI的一个子集。可以说，人工智能是最后的包罗万象的概念。接着是后来蓬勃发展的ML，继续发展为DL，而DL有望将AI提升到另一个层次。
自然言语处理(NLP)

自然言语处理是人工智能的一个组成部分，指的是机器了解人类言语的才能。
NLP运用的次要步骤

设计程序搜集所需的数据，如数据库文件、电子表格、电子邮件、电话录音、笔记文本和其他相关数据。采用算法从这些数据中删除一切中止词，并对某些具有相反含义的词停止规范化处理。剩余的文本被分成称为若干标记组。NLP程序分析数据以学习推理推断形式、掌握频率等关键统计信息，以了解标记词句的运用范围及其适用性。

NLP运用范畴

言语翻译检查文本语法准确性呼叫中心运用交互式语音呼应来响运用户央求Siri和Cortana等个人虚拟助理

Python

Python是一种如今非常盛行的面向对象编程言语，由Guido Van Rossum创建，并于1991年发布。它适用于web开发、软件开发、系统脚本和开发其他运用程序。
Python为何如此盛行？

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语法易于学习，可读性较高，从而降低了程序维护的成本支持模块和包，方便调用由于没有编译步骤，使得测试调试周期更快，因此它可以提高消费率

Python的运用场景

网页开发GUI开发迷信计算软件开发商业范畴运用教育范畴运用数据库开发游戏开发网络编程

如何入门Python?
网上有很多相关视频、博客和电子书，你可以经过这些在线材料停止学习。但是，假如你想以授课的方式学习更多的适用性操作，你可以报名参加许多培训公司提供的Python课程。
计算机视觉

计算机视觉次要研讨如何使计算机可以“看到”和了解数字图像和视频。计算机视觉的目的是从图像源数据中得出规律，并将其运用于处理理想世界的成绩。
计算机视觉的运用范畴
计算机视觉在当今有着广泛的运用，其发展前景广阔，比如：

用于监控和安全系统的面部辨认批发店运用计算机视觉跟踪库存和客户自动驾驶汽车疾病诊断金融防诈骗

经过深度学习完成计算机视觉

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目的分类和定位：辨认图像或视频中的目的，以及它们的地位，通常在它们周围用一个方形框突出显示。语义分割：触及到神经网络来分类和定位图像或视频中的一切像素。彩色化：将灰度图像转换成全彩图像。重建图像：重建损坏或被篡改的图像。

神经网络

神经网络是一系列模拟人脑功能的算法，用来确定一组数据中潜在的关系和形式。
神经网络的运用场景
神经网络的概念曾经在金融部门买卖系统中得到了运用。它们还协助完成诸如工夫序列预测、安全分类和信誉风险建模等过程。
神经网络的分类

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前馈神经网络：数据只沿一个方向移动，从输入节点进入，在输入节点加入。径向基函数神经网络：思索一个点到中心的间隔。Kohonen自组织神经网络：将恣意维数的向量输入到由神经元组成的团圆映射中。递归神经网络(RNN)：递归神经网络保存层的输入，并将其反馈给输入，以协助预测层的输入。卷积神经网络(CNN)：相似于具有可学习偏向和权值的神经元的前馈神经网络。它被运用于信号和图像处理。模块化神经网络：是许多不同神经网络的集合，每个处理一个子义务。

神经网络的优势

学习和建立非线性复杂关系模型的才能ANN可以泛化模型，推断原始数据以外数据的未知关系ANN对输入变量没有任何限制。

人工智能与电影
多年来，人们基于人工智能的概念制造出了许多电影，这些电影让我们看到了将来的世界。通常，这些电影中的人工智能角色和元素都是受理想生活事情所启示的。也有一些元素是想象的，而这些美妙想象正是激励人们将这些元素复制到理想生活中。因此，人工智能概念电影不只仅是虚拟的科幻作品，对于人工智能研讨范畴而已，其重要意义远大于文娱。对于人工智能爱好者来说，它们是动力、灵感的源泉，有时也是知识的源泉。它们拓宽了人工智能的范围，并在将人工智能运用于理想世界成绩时，推进了人类才能和想象力的边界。
人工智能的将来
作为人类，我们不断追求科技变革和提高，而如今，我们正生活在历史上最伟大的提高之中。人工智能有望成为技术范畴的下一个里程碑。世界各地的组织都在人工智能和机器学习范畴提出打破性的创新。人工智能作为大数据、机器人和物联网等新兴技术的次要驱动力,影响着每一个行业和每一个人的将来。思索到它的增长速度，在可预见的将来，它将持续作为相关技术范畴的研讨热点。随着这些技术的不断发展，它们将对社会环境和生活质量产生越来越大的影响。而经过专业培训和认证的技术人才有宏大的机会获得高额报答。
面部辨认、医疗范畴人工智能、聊天机器人等技术不断提高。虚拟助理曾经进入日常生活，协助我们节省工夫和精神。特斯拉等科技巨头的自动驾驶汽车曾经向我们展现了迈向将来的第一步。人工智能可以协助减少和预测气候变化带来的风险。一切这些提高都只是末尾，还有很多事情要做。

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