В последние годы искусственный интеллект и технологии машинного обучения достигли впечатляющих успехов, и благодаря платформам, таким как облачное хранилище, возможности машинного обучения и ИИ теперь широко доступны организациям всех типов и размеров. Но, как знает любой опытный лидер, технология на полке не означает, что она будет принята или использована. Она может просто остаться на полке.

Успешный ИИ является отражением неутомимой подготовительной работы. ИИ и компьютерное продвижение теперь внедряются в ряд приложений и функций, от цепочки поставок и производственных приложений до финансов, закупок, управления человеческим капиталом и приложений для клиентов для продаж, обслуживания, маркетинга и торговли. Воздействие - не что иное, как преобразование, поскольку некоторые ИИ или машинное обучение - управляемые приложения, которые сегодня используются, помогая выявить богатое понимание бизнеса и повысить эффективность всей организации.

Нам просто необходимо использовать информационные технологии себе во благо. Но иногда стоит использовать, к примеру, свой смартфон для отдыха. Просто зарегистрируйтесь и позвольте себе в вулканроссия777.ру/klub-vulkan. Расслабьтесь в обществе интересной и качественной игры. Выбор слотов на данном игровом ресурсе просто огромен, так что каждый найдет себе развлечение по душе.

Советы для принятия одобрения ИИ и машинного обучения

Под влиянием этих надежд на переход к положительной стороне ускоряется темпы внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения. ИИ возможно сейчас из-за множества данных, сложных алгоритмов и молниеносной вычислительной мощи:

1. Постепенно вводите функции - даже небольшие, ведь они полезны конечным пользователям. Технологии предназначены для отправки пользователям тонких сигналов - слайдов и предупреждений, чтобы сообщить им о новых возможностях ИИ в привычном пользовательском интерфейсе приложения. Убедитесь, что правильные данные применяются к правильной бизнес-проблеме. Наряду с комфортом пользователя с ИИ есть еще одна проблема, которую необходимо решить: наличие хороших качественных данных из правильных источников;
2. Данные, необходимые для ИИ и машинного обучения, определяются решаемой проблемой. Например, если вы пытаетесь идентифицировать клиентов для нацеливания на цифровое объявление, то вы можете разбить эту проблему на разные области. Во-первых, как вы узнаете, кто ваши самые надежные клиенты, можете ли вы генерировать оценку важности клиента, используя их прошлые покупки, пожизненную стоимость или их деятельность в социальных сетях? Следующая область - это данные о вашей кампании, такие как метаданные и целевая демография. После того, как у вас есть данные, вы можете использовать такие методы, как машинное обучение, глубокое обучение, чтобы находить и оценивать клиентов, наиболее подходящих для этой рекламной кампании;
3. Убедитесь, что данные имеют наилучшее качество и дважды проверены. Задача начинается с внесения фиксированных и переходных данных из разрозненных источников в общую платформу. Вам не только нужно вводить данные, но вам нужно убедиться, что данные чистые, изменения синхронизированы и записи денормализованы. Поддержание качества данных и проведение проверок на этапе приема данных имеет решающее значение. Это иллюстрирует, где все может пойти наперекосяк без проверки того, какие данные подаются в систему. Анализ исследовательских данных и разработка функций является важной частью успеха.

Предыдущая статья
Следущая статья


Вернуться