機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是面向未來(lái)，還是面向您現(xiàn)在的業(yè)務(wù)?這是一個(gè)許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都在問(wèn)的問(wèn)題，因?yàn)槊刻於加腥斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)的新情況推動(dòng)著我們對(duì)技術(shù)認(rèn)知的邊界。最近一個(gè)震撼的例子是，在5月8日谷歌公司演示了其“谷歌智能助理”預(yù)訂美發(fā)沙龍和餐廳的場(chǎng)景，其可進(jìn)行清晰地會(huì)話(huà)，這既令人振奮又令人不安。許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)產(chǎn)生恐慌，這是可以理解的。如果機(jī)器可以如此快速地學(xué)習(xí)，那么在利用機(jī)器學(xué)習(xí)方面，我們的企業(yè)現(xiàn)在有多落后?
好消息這才剛剛開(kāi)始
盡管谷歌公司的部分工作是特立獨(dú)行的，是先進(jìn)技術(shù)的萌芽，但是大多數(shù)首席信息官都負(fù)責(zé)提供可帶來(lái)業(yè)務(wù)成果的解決方案。除了那些競(jìng)相制造自動(dòng)駕駛汽車(chē)或引領(lǐng)全球人臉識(shí)別系統(tǒng)的公司之外，很少有公司知道如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)賺錢(qián)，而該機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)側(cè)重于教授機(jī)器人更像人類(lèi)那樣工作。盡管如此，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍有大量的投資。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測(cè)，到2021年，對(duì)認(rèn)知和人工智能系統(tǒng)的投資將增長(zhǎng)到超過(guò)5200萬(wàn)美元。
目前讓機(jī)器做其本職工作
首席信息官應(yīng)將他們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)上的預(yù)算和愿景重點(diǎn)放在哪里?首席信息官們可以且應(yīng)該更多地利用計(jì)算機(jī)所具備的某些非人類(lèi)能力，而不是尋找一些讓技術(shù)更像人類(lèi)行為的方法。例如，當(dāng)今的計(jì)算機(jī)可以以毫秒為單位處理和分析大型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。將機(jī)器學(xué)習(xí)能力添加到這種龐大而快速的分析能力中，突然之間你就擁有了一個(gè)商業(yè)智能(BI)工具，可以抓取不斷增長(zhǎng)的且復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，觀察其趨勢(shì)，分析所找到的內(nèi)容并提供見(jiàn)解和潛在解決方案。
商業(yè)智能才是工作重點(diǎn)
現(xiàn)在商業(yè)智能能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)分析工作與機(jī)器學(xué)習(xí)功能結(jié)合起來(lái)，在這方面我們看到多個(gè)不同行業(yè)對(duì)人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略性嘗試。以下是幾個(gè)例子，講述機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何在多個(gè)行業(yè)中得到使用：
• 金融服務(wù)業(yè)：金融服務(wù)業(yè)是一個(gè)擁有大量數(shù)據(jù)的行業(yè)。每筆客戶(hù)交易和每次客戶(hù)互動(dòng)都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可進(jìn)行分析以提高服務(wù)質(zhì)量和滿(mǎn)意度。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以觀察客戶(hù)行為模式，包括消費(fèi)、儲(chǔ)蓄和投資等，分析其趨勢(shì)并提供定制的理財(cái)建議和產(chǎn)品。
• 零售業(yè)：網(wǎng)上零售商以收集和利用客戶(hù)數(shù)據(jù)的能力而聞名，從而達(dá)到銷(xiāo)售最大化和客戶(hù)滿(mǎn)意度的最大化。隨著零售商希望借助商業(yè)智能和智能設(shè)備來(lái)迅速確定何時(shí)何地最適合推出折扣優(yōu)惠，更換產(chǎn)品或修改定價(jià)，這類(lèi)信息的收集和學(xué)習(xí)正在零售業(yè)方方面面不斷擴(kuò)大。您可以從優(yōu)步(Uber)和Lyft等公司的動(dòng)態(tài)定價(jià)上看到這一點(diǎn)，他們利用天氣、交通和事件數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)時(shí)確定定價(jià)。商業(yè)智能工具將繼續(xù)被更加深入和廣泛地使用，用于尋找跨地域的、跨時(shí)間段的和跨人口統(tǒng)計(jì)的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)，并幫助企業(yè)更好地了解和預(yù)測(cè)其客戶(hù)。
• 醫(yī)療保健領(lǐng)域：在醫(yī)療保健領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法正在幫助醫(yī)療診斷工作。例如，斯坦福德開(kāi)發(fā)出一種算法，能夠通過(guò)所獲取的數(shù)據(jù)和圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)以診斷皮膚癌。在醫(yī)療領(lǐng)域的很多方面，電腦正在接受訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)影像并確定潛在問(wèn)題和異常情況。算法也開(kāi)始對(duì)不同來(lái)源(實(shí)驗(yàn)室、科研機(jī)構(gòu)和研究成果)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行梳理以改進(jìn)臨床試驗(yàn)和藥物開(kāi)發(fā)，從而幫助識(shí)別其中的成功因素和/或潛在問(wèn)題。
智能設(shè)備就在這里
雖然智能設(shè)備可能還沒(méi)有開(kāi)始幫我們駕駛汽車(chē)和建造房屋，但它們正在努力將我們所獲得的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為我們所需要的答案。對(duì)于那些想知道從哪里開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)的商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō)，答案就在這個(gè)問(wèn)題之中。你的企業(yè)想要解答的最難問(wèn)題有哪些?如果是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，那么智能設(shè)備和商業(yè)智能工具就可以幫助您的企業(yè)找到答案。
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