人工智能和机器学习发展的十种技巧

人工智能如今已经被提上了很多首席执行官的首要议程。虽然这个话题并不新鲜，但首席执行官们已经了解采用人工智能技术并不简单。为了实现这一目标，企业需要从他们的业务目标开始，然后以推进这些目标的方式使用人工智能技术，并希望可以增加业务价值。

与此同时，首席执行官对人工智能和机器学习(人工智能技术的一个子集)的态度一直在改变，因为它与数字化转型有关。一开始，它是关于了解数字化转型者做什么以及他们如何做。现在，他们开始意识到需要按照自己的方式创造价值。这并不是说他们不会利用供应商免费提供的一些平台或工具。然而自己开发的策略最终是一个冒险的提议。

跨国咨询机构埃森哲公司应用智能北美地区主管总经理Arnab Chakraborty表示：“行业领先的企业首席执行官的首要任务是重塑企业的未来，主要以人工智能和数据为动力。企业通过研究人工智能如何优化现有业务来释放价值，无论是在销售和市场营销、供应链、财务、人力资源等所有职能部门。”

毫不奇怪，人工智能也在首席信息官的首要议程上。全球专业服务商Genpact公司最近在麻省理工学院斯隆首席信息官研讨会上发布的一份调查报告表明，在接受调查的500位首席信息官中，48%的人表示，人工智能是他们的首要投资重点。

该公司首席数字官Sanjay Srivastava说，“这些首席信息官们表示必须投资人工智能。问题是为什么是现在?这是因为发生了三件事：技术变得更好;成本变得更低廉;需求大幅增加。”

以下是人们值得关注的10个人工智能和机器学习趋势：

1.伙伴关系将会发生变化

零售企业经营历来需要拥有核心竞争力，例如销售杂货或销售处方药的厂商。然而，为了方便顾客和提高零售商的销售份额，他们的产品可能有些重叠。传统上，这两种类型的公司之间没有太多的协同效应。ASP站长网

埃森哲公司的Chakraborty说，“Walgreens公司正在与Kroger公司开展合作，为正在寻找药品和杂货的客户提供无缝体验。我们将开始看到这些类型的合作伙伴关系创建新的数据驱动的商业模式，这些模式将由人工智能提供动力。”

为此，零售商需要做三件事：

(1)牢记业务目标并构建企业范围的数据主干;

(2)构建一个使业务人员能够处理数据的分析市场，;

(3)基于分析市场的洞察引擎，推动做出更好的决策。

2.低代码/无代码数据科学

低代码和无代码软件开发一直在颠覆企业的业务，使高级用户(低代码用户)和普通业务员(无代码用户)能够构建简单的应用程序。类似的趋势正在发生在不同层次的数据科学上，例如数据集成、增强分析甚至模型构建。但是人们也有一些担忧。

多语言客户支持工具提供商Language I/O公司机器学习架构师SilkeDodel博士说，“如果企业的主要业务不是人工智能，并且他们只对将人工智能应用于业务洞察感兴趣，那么使用无代码或低代码人工智能和机器学习平台之一可能会满足他们的需求。但是，他们应该小心测试使用经过验证的基准数据，因为这本质上是一种黑盒方法，自定义模型内部工作的可能性有限。而想要将人工智能纳入其商业模式的企业可以开始使用人工智能领域供应商开发的现有模型，并使用迁移学习使它们适应其目的。”

企业可以投资一些训练有素的机器学习数据科学家，他们也了解模型背后的数学原理，这将有助于确保最佳模型可用于用户的利基应用程序。

（编辑：焦作站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!