Томас Дэвенпорт - Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Здесь есть возможность читать онлайн «Томас Дэвенпорт - Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2021, ISBN: 2021, Жанр: org_behavior, management, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

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 ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

● В регрессионном анализе может и не возникнуть желание использовать модель для предсказания неизвестных результатов, тогда как в машинном обучении наличие этого желания подразумевается.

● В машинном обучении может использоваться множество различных алгоритмов, которые не ограничиваются простым регрессионным анализом.

Модели обучения без учителя, как правило, более сложны в разработке. Они распознают закономерности в данных, которые не маркированы заранее и для которых неизвестен результат. Третий способ обучения, обучение с подкреплением , предполагает, что система машинного обучения имеет определенную цель и каждое продвижение к этой цели вознаграждается. Такой способ весьма полезен в играх, однако он также требует огромного объема данных (и из-за этого порой теряет практичность) [15] Alex Irpan, "Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet," Sorta Insightful blog post, February 14, 2018, https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html . . Важно отметить, что модели машинного обучения с учителем обычно не учатся непрерывно: они учатся на основе набора тренировочных данных, а затем продолжают использовать ту же модель, если только не задействуется новый набор тренировочных данных, на основе которого обучаются новые модели.

Модели машинного обучения опираются на статистику. Оценить их растущую ценность можно в сравнении с традиционной аналитикой. Как правило, они точнее традиционных «кустарных» аналитических моделей, основанных на человеческих предположениях и регрессионном анализе, но при этом они сложнее и хуже поддаются интерпретации. Автоматизированные модели машинного обучения могут создаваться намного быстрее и описывать более детализированные наборы данных, чем в случае с традиционным статистическим анализом. При наличии необходимого объема данных для обучения модели глубокого обучения очень хорошо справляются с такими задачами, как распознавание изображений и голоса. Они работают гораздо лучше, чем ранние автоматизированные системы для решения этих задач, а в некоторых сферах их возможности уже сравнимы с человеческими или даже превосходят их.

Обработка естественного языка (ОЕЯ)

С 1950-х гг. перед исследователями ИИ стояла цель научить машину распознавать язык человека. В эту сферу, называемую обработкой естественного языка , входят такие варианты использования технологий, как распознавание речи, текстовый анализ, перевод, генерация текста и решение других языковых задач. ОЕЯ использовали 53 % компаний, участвовавших в опросе об осведомленности о когнитивных технологиях. Есть два основных подхода к ОЕЯ – статистический и семантический. Статистическая ОЕЯ основана на машинном обучении и сегодня совершенствуется быстрее семантической. Она требует большого корпуса, или совокупности, текстов, на которых учится. 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.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»

Обсуждение, отзывы о книге «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x