人工智慧在數據工程和深度學習支持展現強大的預測能力

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隨著人工智慧領域的不斷向前發展，全國各地的企業都發現技術正在從研究實驗室進入應用領域，從而使其運營受益。最近，波士頓醫療中心在其系統中實施了預測分析，以確定醫院最繁忙時段的人員配置。有了這些信息，該中心能夠充分配備醫院的各個區域，以確保患者得到及時的治療。這項技術不僅可以預防醫院人員短缺 ，還可以大大提高每位患者的效率和響應時間。

Netflix和其他娛樂網站通常會根據用戶各種行為因素建議他們觀看那些節目，從而充分利用這項技術。通過人工智慧，這些運營商可以測量和收集數據，識別模式並做出推論。這極大地改善了運營商及其客戶的雲體驗。人工智慧在年內增長，企業可以利用無數的可能性。

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1.人工智慧可以實現感知

人類可以查看圖像，並在幾毫秒內清楚地了解誰參與其中以及發生了什麼 。在AI的幫助下， 機器現在可以做同樣的事情。實施這些工具使企業能夠獨特地了解正在發生的事情。在最近的一個例子中，日本黃瓜農場採用TensorFlow技術 ， 來減輕按質量分級黃瓜的時間密集型任務，這項工作可能需要花費數小時才能完成。農場拍攝了其產品的照片，並運行了深度學習技術，隨著時間的推移，系統可以識別每個黃瓜的一些最重要的特徵和特徵，並以高度準確的方式對其進行分類。

例如，亞馬遜的Rekognition技術為應用程序添加了圖像和視頻分析。用戶可以將文件上傳到Rekognition應用程序編程介面，該服務會檢查內容的屬性。然後它為用戶提供準確的分析。它可以幫助企業驗證用戶的身份，計算有多少人參加活動，並保證區域安全。

計算機視覺是應用AI的最新和最令人關注的領域之一。一旦有全面的完全訓練數據集，他們將能夠以更高的準確度處理更大量的圖像和聲音數據。

2. AI改進了模式識別。

歷史上，計算機一直是從大型數據集中模式的工具。隨著企業不斷擴展客戶數據規模，對於他們來說，能夠使用更先進的技術識別更複雜的客戶模式保持以客戶為中心至關重要。計算能力和存儲可用性的持續改進意味著人工智慧現在可以處理大量數據，很顯然比任何個人或團隊都可以評估的更多。

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例如，模式識別使企業能夠根據新客戶的活動和個人資料向新客戶提供服務或項目建議。像Babylist這樣的公司使用預測性客戶分析來識別消費者可能想要註冊或購買的商品。 谷歌和Facebook使用類似的方法來提供用戶可能點擊的廣告。

企業如何使用此類AI的另一個更常見的例子是識別可能流失的客戶。通過查看用戶數據來評估他們是否會停止使用產品或服務，公司可以通過特別優惠或其他保留業務的嘗試進行干預。在消費者有很多選擇的行業中，客戶流失可能會產生特別大的影響。例如，許多軟體即服務公司都在密切關注這一點，電信公司也是如此。

除了企業之外，醫療系統還受益於這種模式識別和推理。Better Therapeutics等公司根據數據為會員提供個性化的護理建議。所有這些數據集都是如此之大，以至於沒有人可以查看所有可用信息並理解它，但計算機演算法可以。

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人工智慧完善了對未來的預測。與感知或識別不同，當在演算法訓練過程中人類可以驗證客觀事實時，未來的預測會處理內在的未知數。預測未來長期以來一直是數據科學和人工智慧的利器，因為潛在的回報如此巨大，但仍存在許多挑戰。正如這三個領域在影響程度方面存在差異一樣，在數據工程和深度學習方面也存在差異。用於感知的AI是一種全新的超級領域。用於查找數據模式的AI相對於先前的技術提高了性能。預測未來仍然具有挑戰性，並有一些改進的機會。

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