Издательская группа «Профи-Пресс»




Апрель 2017
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
« Мар    
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930





Яндекс.Метрика



Машинное обучение и искусственный интеллект: завтра будет поздно

Нил Шолай, глава Oracle Digital по региону EMEA

По результатам нашего недавнего исследования, 60% компаний внедряют технологии искусственного интеллекта или планируют их освоение в ближайшем будущем

Все, кто совершает покупки в Интернет или пользуется сервисами потоковой музыки, хорошо знакомы с рекомендациями. На первый взгляд их точность может поражать, однако такие рекомендации не предоставляются случайным образом. Они основываются на сложных методах машинного обучения, анализе закономерностей и автоматизированном принятии решений.

Такие системы работают на базе технологической инфраструктуры, позволяющей импортировать, анализировать и интерпретировать огромные объемы данных — и исходя из полученных результатов выполнять определенные действия, без вмешательства человека. Следующим шагом в применении искусственного интеллекта (AI) или методов машинного обучения, реализованных в упомянутых рекомендациях, будет обслуживание клиентов и другие бизнес-операции.

В погоне за автоматизацией

Машинное обучение стало одной из главных тем конференции Oracle OpenWorld 2016, на которой CTO Oracle Ларри Эллисон анонсировал включение технологий машинного обучения в платформу Oracle Cloud и некоторые облачные приложения Oracle.

Выпуск таких «интеллектуальных» приложений является важным событием на пути внедрения технологий машинного обучения в различные бизнес-функции и снимает некоторую нагрузку по инновациям и разработкам с компаний, стремящихся создавать сервисы, которые автоматизируют действия на основе анализа данных о сотрудниках, клиентах и финансах.

Кроме того, в условиях все более активного использования продуктов и сервисов Интернета вещей (Internet of Things, IoT) данные о клиентах вскоре будут поступать от обширного спектра источников. И объемы таких данных будут расти экспоненциально. По оценкам Gartner, к 2020 году количество IoT-объектов превысит 6,4 миллиарда. В связи с этим компании ускоряют разработку сервисов, применяющих искусственный интеллект для автоматизации процессов и выполнения действий на основе огромного количества информационных сигналов.

Следующий «Большой Скачок»

Конвергенция машинного обучения и IoT-технологий для поддержки следующего важного этапа в развитии коммерции, производства и торговли является показательным примером того, что многие называют термином 4-я Промышенная Революция или «Индустрия 4.0» . Цель таких инноваций —более эффективные, интеллектуальные и динамичные автоматизированные сервисы на основе более точного понимания конкретных сред.

Это происходит прямо сейчас, и не только в компаниях, ориентированных на конечных потребителей. Выгоды уже получают здравоохранение, управление городскими инфраструктурами, транспорт, промышленное производство и многие другие области.

В здравоохранении мониторинг в режиме реального времени в сочетании с обратной связью, информирующей о поведении, может обеспечить улучшенное персонализированное медицинское обслуживание и повышение эффективности затрат. В сельском хозяйстве более точные и локализованные метеорологические прогнозы способны помочь фермерам повысить урожайность при снижении затрат.

Многие понимают, что машинное обучение и автоматизированные сервисы чрезвычайно важны для максимально эффективного использования огромных объемов данных, которые нахлынут в связи с развитием Интернета вещей. По результатам нашего недавнего исследования , 60% компаний внедряют технологии искусственного интеллекта или планируют их освоение в ближайшем будущем.

С чего начать?

Для эффективного использования автоматизированных AI-решений на основе искусственного интеллекта у компаний должны быть технологические системы, являющиеся предельно согласованными и гибкими. Лучший способ достижения этой цели — применение интегрированного подхода, который сочетает вычислительные сервисы и облачные платформы, чтобы данные могли беспрепятственно проходить через различные инструменты и функции.

Более половины (56%) опрошенных нами организаций понимают значимость интеграции этих облачных функций для эффективного использования искусственного интеллекта (AI).

В эпоху 4-й Промышленной Революции данные становятся самым важным активом организаций и их эффективное использование должно быть приоритетом. Применяя интегрированную облачную стратегию, можно в полной мере реализовать потенциал всех используемых данных. Организации, не способные освоиться в новом AI-мире «Индустрии 4.0», рискуют оказаться за бортом. А учитывая скорость изменений, это может случиться раньше, чем вы думаете.

 





 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 




© 1994 - 2017 Издательская группа «Профи-Пресс»