¿Cómo utilizar la inteligencia artificial?
El aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial (IA) tienen como objetivo transformar datos de partes simples de la vida de las personas en componentes cognitivos, en última instancia, ayudando a las personas a tomar mejores decisiones y mantener su poder competitivo para influir en la dirección estratégica. A continuación, el editor de Jintou presentará el uso de la inteligencia artificial.
Hoy en día, las personas viven en un océano de datos y casi todos los aspectos de la vida y el trabajo están entrelazados con algún tipo de motor de generación de datos. Esto tendrá un mayor impacto en las generaciones futuras a medida que se convierta en una sociedad que funcione continuamente y opere en un mundo impulsado por datos. Nuevos conceptos como sistemas cognitivos y motores de aprendizaje se convertirán en parte de la vida diaria.
Máquina. El aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial (IA) tienen como objetivo transformar datos de partes simples de la vida de las personas en componentes cognitivos, ayudando en última instancia a las personas a tomar mejores decisiones, mantener la competitividad e influir en la dirección estratégica.
Recientemente. , la agencia de investigación IDC predice que la cantidad de datos mundiales afectados por el análisis de datos aumentará 50 veces en 2025. Los sistemas cognitivos alcanzarán La cantidad de datos analíticos aumentará 100 veces en 2025, alcanzando 1,4 zettabytes.
¿Qué es la inteligencia artificial? Los motores de inteligencia artificial permiten que las máquinas realicen tareas similares a las humanas a través de diversos tipos de recopilación de datos, entrada e incluso experiencia. Estas tecnologías dependen de trabajos como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Ya existen. muchos casos de uso. A continuación se muestran algunos ejemplos:
La inteligencia artificial ayuda con el aprendizaje repetitivo y la automatización de tareas. Es posible que haya oído hablar del término Automatización Robótica de Procesos (RPA), pero la inteligencia artificial es muy diferente. desde simplemente realizar las mismas tareas, como respaldar funciones administrativas, la IA introduce variabilidad y la capacidad de adaptarse a circunstancias comerciales cambiantes. Si bien se requiere más interacción humana, se puede usar el motor de IA para respaldar tareas más complejas. .
La inteligencia artificial ayuda a agregar una inteligencia más profunda. Hay muchas cosas que se pueden hacer con un motor de inteligencia artificial. Quizás desee crear un chatbot o necesite un sistema interactivo para utilizar soporte artificial de primer nivel. La inteligencia ayuda a mantener la estructura de este tipo de sistemas para que puedan operar por sí solos. A medida que se agregan datos, la IA puede analizar esta información y convertirla en conocimientos que se pueden utilizar para una variedad de propósitos. servicios financieros e incluso servicios médicos entregados.
La IA se adapta y evoluciona a través de algoritmos de aprendizaje. Esta parte es realmente genial. Al recopilar datos y encontrar patrones en la estructura de datos, el motor de IA puede aprender. una inteligencia artificial que aprende ajedrez por sí misma Motores de inteligencia Del mismo modo, cuando hay suficientes datos, patrones y análisis de comportamiento, los motores de IA pueden convertirse en herramientas predictivas. Por ejemplo, ¿qué deberíamos vender en línea a continuación? La inteligencia artificial también puede ajustar los modelos financieros en función de las condiciones del mercado que la gente ni siquiera puede ver.
La inteligencia artificial se puede integrar con almacenes de datos. Los almacenes de datos permiten a los usuarios almacenar grandes cantidades de información en plataformas inteligentes. que las bases de datos no son bases de datos tradicionales. Aunque ambos son sistemas relacionales, los almacenes de datos integran grandes cantidades de datos con el propósito específico de analizar o incluso extraer datos. A partir de esto, los motores de inteligencia artificial pueden aprovechar estos sistemas para crear nuevos modelos de aprendizaje y ayudar a las empresas a visualizar. Básicamente, la IA aprovecha el poder del big data.
La IA ayuda a mejorar la precisión entre las empresas y los usuarios. Incluso las interacciones comerciales y la seguridad analizan los patrones de datos, junto con la estructura organizacional. motor de inteligencia artificial para resonancia magnética puede reducir el ruido en las imágenes y los resultados, brindando a los médicos una perspectiva sin precedentes.
Ahora las personas tienen capacidades como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Para simplificar, el aprendizaje automático es. una característica importante de análisis de datos que ayuda a automatizar el modelado de análisis de datos. Es una rama central de la inteligencia artificial que ayuda a aprender datos, identificar patrones y ayudar a tomar mejores decisiones con una mínima interacción persona-computadora.
El poder del procesamiento del lenguaje natural
Otro componente muy interesante es el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Este es interesante. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los usuarios interactuar entre máquinas y humanos. máquinas para cerrar la brecha entre humanos y máquinas.
En la brecha entre procesadores, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) aprovecha el código, la lingüística computacional y la informática para ayudar a comprender y manipular el lenguaje humano. Este es un ejemplo muy interesante y simple.
La gente puede aplicar una aplicación. llamado theMind. Si desea aplicar el procesamiento del lenguaje natural (PLN), esta es su oportunidad. Básicamente, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a los usuarios insertar casi cualquier tipo de datos para obtener el resultado final. Los usuarios pueden hacer cualquier pregunta al mundo de forma anónima e inmediatamente obtener una comprensión profunda del tema. Esta es la clave, no hay límite para la respuesta del usuario. Pueden ser números, palabras, oraciones y libros completos. ) analiza los resultados. Para resumir, las respuestas se pueden filtrar, presentando los resultados como una opinión verdaderamente imparcial basada en su pregunta.
Hay mucho que los usuarios deben dominar, aquí hay un rápido vistazo en profundidad. en la estructura y cómo usar la inteligencia artificial.
Considere la infraestructura. Los usuarios en realidad tienen algunas opciones disponibles, una que es solo una plataforma en la nube y otra que es una solución híbrida. Por ejemplo, PureStorage y NVIDIA lanzaron recientemente un potente motor de análisis avanzado AIRI, como infraestructura que permite la inteligencia artificial, respalda a los arquitectos de datos, los científicos y los líderes empresariales. Esta estructura está diseñada para permitir que los arquitectos y científicos de datos brinden información en minutos. horas, en lugar de meses. Por supuesto, también hay plataformas en la nube para comprar Machine Learning en AWS, Microsoft Azure Machine Learning y Google AI son solo algunos ejemplos de potentes motores de inteligencia artificial basados en la computación en la nube. integrar API y los desarrolladores pueden aprovechar los programas de aplicaciones y varios puntos de datos, respaldando un marco amplio para sus necesidades de ciencia de datos.
Comprender las fuentes de datos requiere cierta investigación. ¿Están los datos del usuario estructurados y procesados? estructurado, no estructurado o incluso Inicialización Además, ¿qué se hace con los datos? ¿Es el usuario? ¿Es la computadora portátil o el dispositivo IoT? Estos conceptos son importantes al diseñar su propia arquitectura y entornos de IA. La exploración de fuentes de datos puede ser laboriosa y desafiante. No lo haga usted mismo. Existe una alta probabilidad de que el usuario pierda el almacén de claves o no incluya los datos. Debería formar equipo con uno o dos científicos de datos para ayudarlos a mapear sus datos de manera efectiva.
Comprender los casos de uso Esta es posiblemente la parte más difícil, ¿cómo saber ahora si tiene un caso de uso para la IA? ? Todo sigue como siempre, bien hecho. ¿Realmente necesitas invertir en un motor de IA? Eso significa que la atención médica, la industria manufacturera, la hotelería, la educación, los servicios financieros e incluso los gobiernos están invirtiendo en inteligencia artificial para ayudarlos a tomar mejores decisiones. A veces es importante saber si es útil antes de hacer las preguntas correctas. Las propias estrategias y planes comerciales de cada uno. Recuerde que la innovación se logra a través del ritmo de la tecnología. Además, los sistemas de IA realmente ayudan a acelerar el proceso. Algunos casos de uso se mencionaron antes cuando un usuario comienza su viaje con la IA.
Uno de los consejos que se dan aquí es que no es necesario hacerlo solo. Esta es una razón importante por la que los científicos de datos y los arquitectos de IA prosperan incluso si no comprendes bien el caso de uso. , pregúntele al humano El potencial de la inteligencia y sus propios requisitos de datos también es un buen comienzo. No recopile basura digital. Ahora existen casos de uso y escenarios sólidos en los que los motores de IA realmente pueden ayudar.