Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, Корпоративная культура. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
4 чтения

Дата выхода

10 ноября 2020

Краткое содержание книги Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Томас Дэвенпорт) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.

Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.

Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Например, для перевода требуется большой объем переведенных текстов, статистически анализируя которые система узнает, что испанское и португальское слово amor находится в тесной статистической взаимосвязи с английским словом love. Этот метод использует «грубую силу», однако часто он довольно эффективен.

До последнего десятилетия внимание уделялось исключительно семантической ОЕЯ, и она демонстрирует умеренную эффективность, если система удачно натренирована на распознавание слов, синтаксиса и концептуальных связей.

Однако обучение языку и инженерия знаний (которая часто предполагает создание графа знаний в определенной области) требуют много времени и сил. Для этого необходима разработка онтологий или моделей отношений между словами и фразами. Хотя создавать семантические модели ОЕЯ нелегко, сегодня этим занимаются несколько систем интеллектуальных агентов.

Производительность систем ОЕЯ следует измерять двумя способами. Первый – оценивать процент произнесенных слов, которые система понимает.

Этот показатель возрастает при использовании технологии глубокого обучения и часто превышает 95 %. Второй способ – проверять, на какое количество различных типов вопросов система в состоянии ответить, а также сколько задач она может решить. Как правило, для этого необходима семантическая ОЕЯ, а поскольку в этой сфере нет серьезных технических прорывов, системы, которые отвечают на вопросы или решают конкретные задачи, контекстно обусловлены и требуют тренировки.
Компьютер IBM Watson прекрасно справился с ответами на вопросы Jeopardy! но не сможет отвечать на вопросы Wheel of Fortune, если его не тренировать, а эти тренировки часто весьма трудоемки. Возможно, в будущем для ответов на вопросы будет применяться метод глубокого обучения, однако пока этого еще не делали.

Экспертные системы на основе правил

В 1980-х гг. экспертные системы на основе наборов правил «если – то» были доминирующей технологией ИИ и долгое время широко использовались в коммерческих целях.

Сегодня их обычно не считают последним словом техники, но проведенный в 2017 г. опрос Deloitte об осведомленности о когнитивных технологиях показал, что их по-прежнему используют 49 % американских компаний, работающих с ИИ.

Экспертные системы требуют, чтобы эксперты и инженеры знаний разработали набор правил для конкретной области знаний.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Похожие книги