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      1. 網站建設

        運用數據 ? AI分析

        大數據平臺建設和AI分析解決方案提供商


        人工智能是用機器,特別是計算機系統來模擬人類的智能過程。人工智能的具體應用包括專家系統、自然語言處理、語音識別和機器視覺。

        人工智能是如何工作的?

        隨著人工智能宣傳的加速,供應商們爭先恐后地宣傳他們的產品和服務如何使用人工智能。通常他們所說的人工智能只是人工智能的一個組成部分,比如機器學習。人工智能需要建立專門的硬件和軟件來編寫和訓練機器學習算法。沒有一種編程語言是AI的同義詞,但包括Python、R和Java在內的一些編程語言很流行。

        一般來說,人工智能系統通過攝取大量標記的訓練數據,分析數據的相關性和模式,并使用這些模式預測未來的狀態來工作。通過這種方式,以文本聊天為例的聊天機器人可以學習與人進行逼真的交流,或者圖像識別工具可以通過查看數百萬個示例來學習識別和描述圖像中的對象。

        人工智能編程關注三種認知技能:學習、推理和自我糾正。

        學習過程。人工智能編程的這一方面側重于獲取數據,并為如何將數據轉化為可操作的信息創建規則。這些規則稱為算法,為計算設備提供如何完成特定任務的分步說明。

        為什么人工智能很重要?

        人工智能之所以重要,是因為它可以讓企業了解他們以前可能不知道的運營情況,而且在某些情況下,人工智能可以比人類更好地執行任務。特別是當涉及到重復的、以細節為導向的任務時,如分析大量法律文件以確保相關字段正確填寫,人工智能工具通常能夠快速完成工作,并且錯誤相對較少。

        這有助于推動效率的爆炸式增長,并為一些大型企業打開了全新商機的大門。在當前的人工智能浪潮之前,很難想象使用計算機軟件將乘客與出租車連接起來,但如今優步正是通過這樣做而成為世界上最大的公司之一。它利用復雜的機器學習算法來預測人們何時可能需要在某些地區乘車,這有助于在需要駕駛人之前主動讓他們上路。

        當今最大、最成功的企業已經使用人工智能來改進其運營,并在競爭對手面前獲得優勢。

        人工智能的優點和缺點是什么?

        人工神經網絡和深度學習人工智能技術正在迅速發展,這主要是因為人工智能處理大量數據的速度要快得多,預測也要比人類的預測更準確。

        雖然每天產生的大量數據將埋葬一名人類研究人員,但使用機器學習的人工智能應用程序可以獲取這些數據并迅速將其轉化為可操作的信息。在撰寫本文時,使用AI的主要缺點是,處理AI編程所需的大量數據非常昂貴。

        為什么要做大數據分析?

        • 不受限制的價值分析

          全球企業每年在數據上花費高達數十億美元。 但很多時候,這些錢都用在了管理和漸進式改進上,以及不遺余力地專注于節約成本。這就是問題所在。 數據被視為一種需要管理的成本,而不是一種可以用來推動企業增長的資產。

        • 數據是企業的核心

          數據是您最有價值的資產,但前提是您要對其加以充分利用。 是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

        • 超越洞察力

          企業級智能數據平臺,可將所有內容進行統包括數據采集、數據倉庫、分析以及新的數據源和類型 。利用超大規模的數據分析來解決最大的挑戰和最復雜的端到端問題。實現了一個強大的數據分析生態系統 — 編排每一項行動和舉措、優化業務執行、推動增長和價值。

        • 多維度擴展

          從查詢到用戶再到數據量,無論哪個維度的需求增長,其它維度的性能也不會下降。大多數數據分析維度相互依存,此消彼長。 查詢越多,數據可用性就越低。 用戶越多,處理的查詢越少。但是,企業級可擴展性意味著您可以在不影響其他功能的情況下最大限度地發揮每項功能,這是一種可提前處理未來大量數據工作負載的關鍵能力。

        大數據采集與分析的作用是什么?做了大數據分析有什么用嗎?

        成為數據驅動型企業,首先要轉變觀念。是時候將數據作為您的業務核心了是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。

        換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

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