ML ir AI

15 Mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto versle pavyzdžiai

15 Mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto versle pavyzdžiai

Tai nelengva užduotis suprasti, kaip dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis (ML) veikia mūsų verslą šiame technologijų valdomame pasaulyje. Jie turi begalę pritaikymų mūsų gyvenime. Taikydami dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodus versle, mes padarėme savo verslą efektyvų, lengvą ir konkurencingą. Be to, dirbtinis intelektas versle išgauna paslėptą įžvalgą iš duomenų. Be to, dirbtiniu intelektu versle įmonė gali efektyviai naudoti savo išteklius, o dirbtiniu intelektu pagrįsti automatiniai įrankiai daro sistemą efektyvesnę nei rankinė sistema. Iš tikrųjų dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis daro didelę įtaką mūsų gyvenimo patogumui šiame šiuolaikiniame verslo pasaulyje.

Dirbtinio intelekto versle pavyzdžiai


Dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) žodžius plačiai pritaikė novatoriškos dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įmonės. Šios įmonės naudoja dirbtinio intelekto galią versle, kad įgautų naują aspektą. Žemiau mes pasakojame 15 dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi versle pavyzdžių.

1. Vaizdų klasifikacija


Viena iš mašininio mokymosi taikymo versle yra įvaizdžio klasifikavimas. Vaizdų klasifikavimas yra būdas suskirstyti vaizdų rinkinį į kai kurias iš anksto nustatytas kategorijas. Vaizdų klasifikavimas turi begales pritaikymų versle, pavyzdžiui, socialinėje žiniasklaidoje, t.e., „Facebook“ nuotraukų žymėjimas, medicininio vaizdo diagnostika, 3D planas, pagrįstas 2D vaizdo dizainu ir kt.

Vaizdų klasifikavimui gali būti naudojami gilaus mokymosi metodai, tokie kaip dirbtiniai neuroniniai tinklai. Gilūs mokymosi metodai gali efektyviai išgauti ypatybes ir nustatyti galimas sudėtingas funkcijas, tokias kaip apšvietimas, netvarkos apimtis, požiūris ir pan. Iš vaizdo. Taip pat gali būti naudojami prižiūrimi ir neprižiūrimi mašininio mokymosi metodai.

2. Pagalbos tarnyba


Internetinė pagalbos tarnyba yra viena iš įdomiausių dirbtinio intelekto pritaikymų versle. Kai lankomės svetainėje, pastebime, kad pokalbių dėžutė atsidarė automatiškai. Mes galime užduoti klausimus apie svetainės turinį pokalbių robotui. Būtų įdomiau, jei galėtume kalbėtis su „chatbot“, o ne siųsti žinutę.

Dabar dirbtinis intelektas (PG) dirba balso valdomu priekinės pagalbos linijų priekyje. Jei dirbtinis intelektas sugeba tai padaryti, tradicinis pagalbos tarnyba mums bus atmintis. Nė vienas žmogus nebus darbas pagalbos linijoje; veiks vienintelė mašina.

3. Klientų segmentavimas


Klientų segmentavimas kampanijoms yra dar viena galinga mašininio mokymosi programa versle. Tai varginantis procesas, kai klientai skirstomi į grupes rankiniu būdu, kai įstaiga ar verslas yra per dideli. Taigi duomenų mokslininkai naudoja grupavimo ir klasifikavimo algoritmus segmentuodami klientus pagal nurodytus kriterijus, pavyzdžiui, naršymo istoriją. Ši asmeninė kampanija yra efektyvesnė nei tradicinės kampanijos.

4. Turgus Tyrimai


Šiuo metu analizė bando pritaikyti dirbtinį intelektą (AI) visose verslo srityse. Rinkos tyrimai yra vienas iš jų. Žymūs dirbtinio intelekto (AI) pritaikymai versle. Dirbtinis intelektas bando susieti kliento elgesį su verslo rinkodara. Taigi verslas gali įvertinti tiksliau nei tradicinį rinkos tyrimų procesą.

Be to, AI Photoshop pakeičiamas. Taigi tai sukurs naują prekės ženklo ir kampanijos aspektą. Ateityje dirbtinis intelektas pakeis visą žmogaus darbą mašinų darbu.

5. Dinaminė kainodara


Kitas nuostabiausias dirbtinio intelekto (PG) pritaikymas versle yra dinamiška kainodara arba kainodara pagal paklausą. Tai yra elektroninės komercijos produkto ar prekės kainodaros strategijos procesas, pagrįstas tikslinio kliento interesų lygiu naudojant didelius duomenis. Dirbtinis intelektas elektroninėje prekyboje yra aktyvus požiūris. Proaktyvus pasiekimas naudojant AI gali ieškoti modelių, pagrįstų kliento elgesiu, ir tada gali imtis atitinkamų veiksmų norimam tikslui pasiekti.

Elektroninėje prekyboje dirbtinis intelektas taip pat gali būti naudojamas prognozuojant, pvz., Kurią prekę pirks klientas, kurį laiką jie nori pirkti, kokį įrenginį naudoja lankydamiesi svetainėje ir dar daug daugiau.

6. Kibernetinė sauga



Šiais laikais kibernetinė grėsmė yra svarbi problema verslo savininkui. Nesvarbu, ar verslas yra mažas, ar didelis, kibernetinis saugumas yra būtinas verslui. Kalbant apie kibernetinės gynybos pažeidimus, yra daugybė sudėtingų įrankių. Rankinis kokybės užtikrinimas yra daug laiko reikalaujantis ir sunkus procesas. Žmonių operatorių taip pat nebepakanka.

Dirbtinis intelektas atlieka puikų vaidmenį valdant kibernetines atakas. Naudojant mašininio mokymosi metodus, lengva pašalinti duomenų pažeidimus ir kenkėjišką veiklą. Dirbtinis intelektas gali aptikti grėsmę realiuoju laiku, gali reaguoti į grėsmę ir nustatyti anomalijas.

7. Realaus laiko sąveika su klientu


Šiame technologijų valdomame pasaulyje mes esame labiau priklausomi nuo virtualaus pasaulio, o ne nuo realaus gyvenimo. Dabar mums labiau patinka pirkti internetu, o ne eiti į prekybos centrą. Štai kodėl realaus laiko bendravimas su klientu yra labai svarbus internetinio verslo savininkui.

Pats galingiausias dirbtinio intelekto pritaikymas versle yra tai, kad kliento patirtis būtų geresnė ir patogesnė. Per dirbtinį intelektą (AI) mes turime pokalbių robotą: tai yra dirbtiniu intelektu pagrįstas virtualaus pokalbio agentas, virtualus asistentas. Jie sukurti taip, kad galėtų atsakyti į klientų klausimus 24 valandas.

Pokalbių robotai geba suprasti ir interpretuoti natūralias kalbas. Taigi jie gali suprasti žmonių pokalbius ir gali padėti atitinkamam klientui sužinoti tinkamus dalykus ar gaires, išimdami uždegimus iš svetainės ar tinklalapio.

8. Rekomendacijų variklis


Rekomendacijų variklis yra vienas iš įdomiausių ir plačiausiai paplitusių mašininio mokymosi pritaikymų versle. Rekomendacinis variklis yra parduotuvės prekystalio berniuko automatika. Jūs paprašysite berniuko prekės ar prekės, ir jis pamatys jus ne tik šį, bet ir susijusius produktus.

Šiandien daugelis kompanijų naudoja didelius duomenis ir įvairius rekomendacijų algoritmus, kad sukurtų rekomendacijų variklį. Bendras filtravimas (CF) yra vienas iš labiausiai paplitusių rekomendacijų algoritmų. Matricos skaidymas yra dar vienas elegantiškas rekomendacijų algoritmas.

9. Kliento „Churn“ modeliavimas


Ar kada pagalvojote, kodėl jūsų klientai nėra suinteresuoti pirkti jūsų produktus ar pasinaudoti jūsų paslauga? Tai yra žinoma kaip klientų apgaulė. Klientų modifikavimas yra procesas, kurio metu nustatoma, kurie klientai greičiausiai nustos užsiimti jūsų verslu. Tai yra viena iš labiausiai paplitusių mašininio mokymosi taikymo versle.

Naudojant mašininį mokymąsi atliekant kliento modeliavimo modelį, įmonei gali būti naudinga. Tai gali padidinti pajamas. Be to, įmonė gali atgauti savo verslą ir išvengti nuostolių. Be to, mašininio mokymosi naudojimas modeliuojant klientus padeda išlaikyti vis daugiau klientų.

10. Efektyvus duomenų valdymas


Sparčiai augant daiktų internetui (daiktų internetas) versle, gaunami nereikalingi duomenys naudojant jutiklius. Naudojant dirbtinį intelektą, šiuos duomenis galima prasmingai išanalizuoti. Taigi turėtume būti dėkingi už dirbtinį intelektą, kuris mums puikiai pritaikomas versle. Naudodami dirbtinį intelektą galime geriau suprasti duomenis.

Startuolių kompanija sukūrė AI programą, kuri gali nuskaityti vartotojo socialinės žiniasklaidos paskyrą, pvz., „Facebook“, kad aptiktų įžeidžiantį turinį, t.e., smurtas. Todėl norint sužinoti smurtaujantį žmogų, jums nereikia žmogaus. Jūsų išmanusis algoritmas sužinos asmenį. Be to, žmogus negali sužinoti apie prieš keletą metų paskelbtą smurtinį įrašą. Taigi, ši dirbtinio intelekto programa sutaupys jūsų HR laiką ir darbą.

11. Tendencijų prognozavimas


Kartą dirbtinis intelektas buvo rastas mokslinės fantastikos filmuose, mokslo darbuose ar mokslinės fantastikos romanuose. Tačiau dabar dirbtinis intelektas tapo madingu žodžiu ir daro didelę įtaką mūsų verslui. Šiandien mes gauname daug dirbtinio intelekto pritaikymų versle. Tendencijų analizė arba tendencijų prognozavimas yra vienas iš jų.

Dirbtinio intelekto (AI) tendencijoms prognozuoti visi duomenys yra tikrinami vieną kartą ir laikomasi vieną kartą. Ir tai suteikia optimalų logišką sprendimą, kuris yra naudingas verslui. Jei esate sutrikęs, kad jūsų rinkodaros metodai sutaps su jūsų biudžetu, turėtumėte naudoti tendencijų analizę naudodami dirbtinį intelektą.

12. Kliento gyvenimo laiko vertės modeliavimas


Kliento viso gyvenimo vertės modeliavimas yra vienas iš esminių elektroninės prekybos verslo kriterijų. Tai viena ryškiausių mašininio mokymosi taikymų versle. Kliento viso gyvenimo vertės modeliai naudojami efektyviai paskirstyti įmonės išteklius ir nustatyti bei išlaikyti potencialius klientus. Įmonės naudoja šiuos modelius, kad prižiūrėtų rinkodarą ir bendrą verslo pažangą.

13. Įdarbinimo automatika


Įdarbinimo procesas yra vienas varginančių veiksmų bet kokiam stambiam verslui. Surasti tinkamą kandidatą į atitinkamas pareigas yra nelengvas uždavinys. Šiais laikais kai kurios novatoriškos dirbtinio intelekto kompanijos bando panaudoti dirbtinį intelektą, kad įdarbinimo procesas taptų autonomiškas.

Jei įmonė samdo netinkamą kandidatą, įmonė gali prarasti milijonus dolerių. Dirbtinio intelekto panaudojimas versle gali sumažinti įdarbinimo proceso naštą. Dirbtinis intelektas automatizuoja užduotis ir priima sprendimus greičiau ir tiksliau. Dirbtinis intelektas nuspręs, kas yra geriausias kandidatas į šį darbą.

Verbuoti dirbtinis intelektas yra nuostabi dirbtinio intelekto programa, kuri automatizuoja tam tikrą įdarbinimo proceso dalį, pavyzdžiui, pasikartojančias užduotis ar didelės apimties užduotis. Naudodama dirbtinį intelektą, įmonė gali sutaupyti laiko automatizuodama pasikartojančias užduotis. Be to, tai pagerina samdymo kokybę.

14. Dirbtinis intelektas elektroninėje prekyboje


Šiais laikais dirbtinis intelektas naudojamas kiekviename sektoriuje. Tarp šių sektorių elektroninė komercija yra viena iš ryškiausių konkurencijos sričių. Pagrindiniai dirbtinio intelekto elementai yra NLP, mašininis mokymasis ir duomenų gavyba. Šie elementai padeda elektroninės prekybos verslui pasiekti geresnių rezultatų.

Naudodama mašininio mokymosi metodus, mašina su dirbtiniu intelektu gali automatiškai žymėti, ieškoti ir tvarkyti žymėdama produkto atvaizdą ar vaizdo įrašą. Naudodamos AI, mašinos be vargo gali atlikti rankines užduotis, todėl tai tampa patikimu požiūriu į įmonę, nepaisant įmonės dydžio ir biudžeto.

Elektroninės prekybos versle klientai dažnai gauna nesusijusius produkto rezultatus. PG pagerina paieškos rezultatus naudodamas natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodus. Todėl verslas tampa labiau orientuotas į klientą. Kitas reikšmingesnis dirbtinio intelekto naudojimo elektroninės komercijos versle pranašumas yra tai, kad jis nukreiptas iš naujo potencialiems klientams. Be to, dirbtinis intelektas pagerina bendrą pardavimo procesą.

15. PG pagerina verslo darbo vietą ir automatizuoja darbo krūvį


Šiuo metu verslo darbo vieta yra perkrauta keliomis užduotimis, tokiomis kaip kanalai, įrankiai, turinys. Šios užduotys kenkia darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyrai. Dirbtinis intelektas pagerina verslo darbo vietą ir komunikacijos trūkumus. Išmaniojo intelekto programos padeda įmonėms efektyviai ir efektyviai naudoti savo išteklius.

Ateinančiais metais darbo automatizavimas paskatins įmonę. Pavyzdžiui, Londone įsikūrusi Nacionalinė laisva ligoninė ir bendrovė „DeepMind“ kuria algoritmus inkstų traumoms ir regėjimo būsenoms nustatyti be žmogaus įsikišimo. Naudodama dirbtinio intelekto sprendimus, įmonė gali sumažinti priežiūros ir eksploatavimo išlaidas bei padidinti verslo produktyvumą.

Baigiančios mintys


Dirbtinis intelektas (AI) yra inžinerijos tyrimas, kuris sukuria kompiuterinę sistemą, galinčią mąstyti kaip žmogaus smegenys. Mašinų mokymasis (ML) yra pažangios ir autonomiškos mašinos ar įrenginio kūrimo tyrimas. Be abejo, yra daugybė neįsivaizduojamų dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pritaikymų versle.

Naudojant dirbtinį intelektą ir ML, jūsų verslui bus naudinga, nes tai padarys jūsų verslo operacijas efektyvesnes. Be to, jie pašalins nepageidaujamą procesą, kuris gali sulėtinti jūsų verslą. Taip pat galite perskaityti ankstesnį mūsų straipsnį apie tai, kaip dirbtinis intelektas ir automatika pakeis darbo vietą ateinančiais metais.

Jei turite kokių nors pasiūlymų ar klausimų, palikite komentarą mūsų komentarų skyriuje. Taip pat galite pasidalinti šiuo straipsniu su draugais ir šeima per socialinę žiniasklaidą.

5 populiariausi „Linux“ skirtų ergonomiškų kompiuterinių pelių produktai
Ar ilgalaikis kompiuterio naudojimas sukelia riešo ar pirštų skausmą?? Ar jūs kenčiate nuo sąnarių standumo ir nuolat turite paspausti rankas? Ar jauč...
How to Change Mouse and Touchpad Settings Using Xinput in Linux
Most Linux distributions ship with “libinput” library by default to handle input events on a system. It can process input events on both Wayland and X...
Peržiūrėkite pelės mygtukus skirtingai programinei įrangai naudodami „X-Mouse Button Control“
Galbūt jums reikia įrankio, kuris galėtų pakeisti jūsų pelės valdymą kiekvienoje jūsų naudojamoje programoje. Tokiu atveju galite išbandyti programą, ...