인공지능을 어떻게 사용하나요?

기계 학습, 자연어 처리 및 인공 지능(AI)은 모두 사람들의 삶의 단순한 부분에 있는 데이터를 인지 구성 요소로 변환하여 궁극적으로 사람들이 더 나은 결정을 내리고 경쟁력을 유지하여 전략적 방향에 영향을 미칠 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 다음으로 진터우 에디터가 인공지능 활용법을 소개하겠습니다

요즘 사람들은 데이터의 바다에 살고 있으며 삶과 일의 거의 모든 측면이 일종의 데이터 생성 엔진과 얽혀 있습니다. . 이는 지속적으로 운영되는 사회가 되고 데이터 중심 세계에서 운영되기 때문에 미래 세대에게 더 큰 영향을 미칠 것입니다. 인지 시스템 및 학습 엔진과 같은 새로운 개념이 일상 생활의 일부가 될 것입니다.

기계 학습, 자연어 처리, 인공 지능(AI)은 모두 사람들의 삶의 단순한 부분에 있는 데이터를 인지 구성 요소로 변환하여 궁극적으로 사람들이 더 나은 결정을 내리고 경쟁력을 유지하며 전략적 방향에 영향을 미칠 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

최근 연구기관 IDC는 데이터 분석의 영향을 받는 세계 데이터의 양이 2025년에는 50배 증가할 것으로 예측하고 있습니다. 인지 시스템이 도달하는 양은 2025년에는 100배 증가하여 1.4제타바이트에 달할 것입니다

인공지능이란 무엇인가? 인공지능 엔진을 통해 기계는 다양한 유형의 데이터 수집, 입력, 심지어 경험을 통해 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝 등의 작업에 의존합니다.

다음은 몇 가지 예입니다.

인공 지능은 반복 학습 및 작업 자동화에 도움이 됩니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)라는 용어를 들어보셨을 수도 있지만 인공 지능은 이와는 매우 다릅니다. AI는 백오피스 기능 지원과 같은 작업 대신 변화하는 비즈니스 상황에 적응할 수 있는 능력과 가변성을 도입합니다. 더 많은 인간 상호 작용이 필요하지만 AI 엔진을 사용하면 더 복잡한 작업을 지원할 수 있습니다.

인공지능은 더 깊은 지능을 추가하는 데 도움이 됩니다. 인공지능 엔진으로 할 수 있는 일이 많을 수도 있고, 1단계 지원을 사용하려면 대화형 시스템이 필요할 수도 있습니다. 이러한 유형의 시스템이 자체적으로 작동할 수 있도록 구조를 유지하는 데 도움이 됩니다. 데이터가 추가되면 AI는 이 정보를 분석하여 보안 분석, 금융 등 다양한 목적으로 사용할 수 있는 통찰력으로 전환할 수 있습니다. 서비스, ​​심지어 의료 서비스까지 제공됩니다.

AI는 학습 알고리즘을 통해 적응하고 진화합니다. 이 부분은 정말 멋지네요. 데이터 구조에서 패턴을 찾아내면 AI 엔진이 학습할 수 있습니다. 스스로 학습하는 인공 지능 지능 엔진 마찬가지로 충분한 데이터, 패턴 및 행동 분석이 있으면 AI 엔진은 예측 도구가 될 수 있습니다. 인공지능은 사람들이 볼 수도 없는 시장 상황에 따라 금융 모델을 조정할 수도 있습니다.

인공지능은 데이터 웨어하우스와 통합될 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 통해 사용자는 스마트 플랫폼에 대량의 정보를 저장할 수 있습니다. 둘 다 관계형 시스템이지만 데이터 웨어하우스는 데이터 분석이나 심지어 마이닝이라는 특정 목적을 위해 대량의 데이터를 통합합니다. 이를 통해 인공 지능 엔진은 이러한 시스템을 활용하여 새로운 학습 모델을 만들고 기업이 시각화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기본적으로 AI는 빅데이터의 힘을 활용합니다.

AI는 비즈니스 상호 작용 및 보안까지 향상시키는 데 도움이 됩니다. *An의 개발과 함께 개발되었습니다. MRI용 인공 지능 엔진은 사진과 결과의 노이즈를 줄여 의사에게 전례 없는 관점을 제공합니다.

요즘 사람들은 기계 학습, 자연어 처리 등의 기능을 보유하고 있습니다. 데이터 분석 모델링을 자동화하는데 도움을 주는 중요한 데이터 분석 기능으로, 최소한의 인간 노력으로 데이터를 학습하고, 패턴을 식별하고, 패턴을 식별하는 데 도움을 주는 인공지능의 핵심 분야입니다.

컴퓨터 상호작용은 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리의 힘

또 다른 매우 흥미로운 구성 요소는 자연어 처리(NLP)입니다. 인간과 기계 사이의 격차를 메우기 위해 자연어 처리(NLP)는 코드, 컴퓨터 언어학, 컴퓨터 과학을 활용하여 인간 언어를 이해하고 조작하는 데 도움을 줍니다. .

theMind라는 애플리케이션을 적용할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)를 적용하려는 경우 이것이 바로 기회입니다. 기본적으로 자연어 처리(NLP)를 사용하면 거의 모든 유형을 삽입할 수 있습니다. 이러한 생각의 경우 사용자는 익명으로 세상에 무엇이든 질문하고 즉시 주제에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있으며 사용자의 답변에는 제한이 없습니다. 숫자, 단어, 문장, 완전한 책. 자연어 처리(NLP) 엔진은 결과를 요약하고 응답을 필터링하여 질문에 따른 진정한 편견 없는 의견을 제시합니다.

구조와 인공 지능 사용 방법을 간략하게 살펴보겠습니다.

인프라를 고려하세요. 사용자에게는 실제로 몇 가지 옵션이 있지만 그 중 하나는 단지 하나입니다. 예를 들어, PureStorage와 NVIDIA는 최근 데이터 설계자, 과학자 및 비즈니스 리더를 지원하는 AI 지원 인프라로 강력한 고급 분석 엔진 AIRI를 발표했습니다. 과학자들은 몇 주에서 몇 달이 아닌 몇 분에서 몇 시간 내에 통찰력을 제공할 수 있습니다. 물론 선택할 수 있는 클라우드 플랫폼도 있습니다. AWS의 기계 학습, Microsoft Azure 기계 학습, Google AI는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 하는 강력한 인공 지능입니다. 사용자가 API를 통합하고 개발자가 애플리케이션, 다양한 데이터 포인트를 활용하여 데이터 과학 요구 사항에 맞는 광범위한 프레임워크를 지원할 수 있는 지능형 엔진의 몇 가지 예입니다.

이를 위해서는 데이터 소스를 이해하는 것이 필요합니다. 사용자의 데이터는 구조화되어 처리되어 있나요? 아니면 반구조화되어 있나요? 구조화되지 않았나요? 아니면 원시 데이터인가요? 사용자입니까, 노트북입니까, 아니면 IoT 장치입니까? 이러한 개념은 자체 AI 아키텍처 및 환경을 설계할 때 중요합니다. 데이터 소스 탐색은 노동 집약적이고 어려울 수 있습니다. 사용자가 키 저장소를 놓치거나 데이터를 포함하지 않을 가능성이 높습니다. 한두 명의 데이터 과학자와 협력하여 데이터를 효과적으로 매핑하도록 돕습니다.

사용 사례를 이해하는 것은 틀림없이 AI 사용 사례가 있는지 어떻게 알 수 있는 부분입니다. ? 평소와 다름없이 잘 진행되고 있습니다. 정말로 AI 엔진에 투자해야 합니까? 의료, 제조, 숙박, 교육, 금융 서비스, 심지어 정부까지 AI에 투자하여 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 주고 있습니다. 때로는 올바른 질문을 하기 전에 유용한지 여부를 아는 것이 중요합니다. 자신의 비즈니스 전략 및 계획. 또한 AI 시스템은 실제로 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 사용자가 AI 여정을 시작할 때 이러한 사용 사례를 고려하십시오.

여기서 제공되는 조언 중 하나는 사용 사례를 잘 이해하지 못하더라도 데이터 과학자와 AI 설계자가 성공할 수 있는 큰 이유입니다. , 인간에게 물어보세요. 지능의 잠재력과 자신의 데이터 요구 사항도 좋은 시작입니다. 디지털 쓰레기를 수집하지 마세요. 이제 AI 엔진이 실제로 도움이 될 수 있는 강력한 사용 사례와 시나리오가 있습니다.