2022 人工智慧定義、趨勢、應用領域、以及全球數據 | 讀書心得分享網站
數據科學家、AI工程師、以及相關數據技術人才於勞動市場上的短缺;組織與團隊成員出於對AI的不理解,而導致對於AI導入的阻力;缺少策略性的部署與專案發展過程 ...
這些人工智慧的技術,不論是機器學習、深度學習、集成學習、還是強化學習,都在各個產業中具有著龐大的潛力,而隨著轉型的迫切性提高,我們也看到人工智慧更為廣泛的被應用到各個領域中,像是工業4.0、智慧城市、新零售、以及智能家居等等,這些應用的背後最重要的技術之一即是人工智慧。
然而不論是哪個產業中的應用,我們可以將AI分成五大價值層面,也就是時間序列、圖像處理、音訊處理、NLP、以及影像處理,而產業中的AI應用即是建立於這些領域的進展。 例如我們常聽到的Google助理,也就是AI驅動的智能助理,即是在音訊處理以及自然語言處理上極為成熟的應用。
1. 時間序列與預測分析
時間序列數據為根據時間的前後,來標記數值的一種數據模式。像是銷售部門的歷史銷售數據、每一天的氣溫、或是一間飯店每晚的入住率等等。 而所謂的預測分析,則是一個利用資料採礦以及統計模型,去分析前面所提的這些時間序列數據(歷史數據),並從中抓出某些特定的模式以預測未來。
AI在這個領域當中能提供價值的有幾個層面,一為擁有的數據量非常龐大時,那麼使用AI的手段去做預測分析不僅更加符合經濟效益,甚至在大部分的情況下,正確率也相較於統計模型來的更高。例如網頁的旅程分析,假設現在業者想要通過用戶的旅程數據建立一個推薦系統,在消費者即將結帳時推薦消費者其他他可能也會想要購買的商品。在這個情況下,要通過樣本來建立統計模型就顯得不實際了。 亞馬遜資料科學還非常早期時就應用了機器學習開發了平台上的推薦引擎,並將之整合至顧客旅程的每一個階段,在導入的隔一年就創下了29%的營收成長。
第二個適合時間序列的領域為數據非常複雜時,也就是說當數據的獨立變數非常龐大時,那麼使用AI也會相較於傳統的統計模型來的更能解決問題,例如許多不同種類的IoT數據整合,ERP的供應鏈數據等。這種類型的工作之所以更適合AI是因為業者能夠更快的建立模型並測試,而傳統的統計模型卻要花上更久的時間才能建立洞見。
2. 自然語言處理自然語言處理(Natural Langu...
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