Tudo sobre Inteligência Artificial

A tecnologia já é mais superior que os seres humanos em algumas áreas, mas como as empresas podem se beneficiar disso? Um termo que você costuma ouvir neste contexto é a inteligência artificial (IA).
O masterização de máquinas é uma forma de IA que já está sendo utilizada por muitos grupos. Neste artigo, resolvemos algumas das questões mais cruciais sobre esse assunto.

Inteligência artificial é o período de tempo mais amplo para programas que veem máquinas executando tarefas semelhantes às humanas, como ganhar conhecimento, raciocinar e solucionar problemas. Uma subárea de IA, dispositivo de estudo, ensina os computadores a examinar informações e revisões e aprimora constantemente a execução do projeto. algoritmos sofisticados podem apreender padrões em estatísticas de registros não estruturados juntamente com imagens, textos e fala, e usá-los para fazer escolhas de forma independente.

Inteligência artificial é o período de tempo mais amplo para pacotes que vêem as máquinas executando responsabilidades semelhantes às humanas. Isso inclui o sistema de conhecer, processamento de linguagem herbal e profundo conhecendo. o conceito geral é convergir máquinas e funções extensivas da mente humana: obter conhecimento, raciocínio e correção de problemas.

Esse tipo de masterização torna o processamento de linguagem à base de plantas (NLP) viável, entre outros assuntos. A PNL é o processamento de textos e fala humana à base de plantas, como usado, por exemplo, na portadora de voz Alexa da Amazon. Profundo conhecimento sobre o uso de redes neurais profundas com mais de uma camada e um volume excessivo de estatísticas. É atualmente considerado um dos dispositivos mais promissores para se conhecer técnicas.

O algoritmo para deep mastering é mais profundo que o NLP: o dispositivo reconhece e determina os sistemas, e melhora-se através de vários passos para frente e para trás. O algoritmo usa numerosos graus de nó (neurônios) simultaneamente para tomar decisões bem fundamentadas. Exemplos disso podem ser observados na medicação: o estudo profundo ajuda a identificar níveis iniciais de câncer e doenças cardiovasculares e pode analisar o perfil de DNA de uma criança para marcadores genéticos que sugerem diabetes tipo 1. Em estudos, o conhecimento profundo é usado, por exemplo, para avaliar muitos perfis móveis e seus genes energéticos, ou chuveiros de partículas criados enquanto os feixes de prótons colidem em um acelerador de partículas. Como esse tipo de aprendizado é capaz de resolver problemas complexos e não-lineares, ele também é utilizado em automóveis auto-suficientes para interpretar corretamente situações complexas de visitantes. Pedestres, ciclistas, clima, sinalização e madeira: o PC deve entender e prever eficientemente o comportamento de todos os clientes da avenida, levando em conta todos os elementos de influência viáveis.

Enquanto mudou em inteligência artificial criada pela primeira vez?

Assim que a capacidade dos computadores se tornou limpa nos anos cinquenta, a inteligência artificial tornou-se um assunto que capturou muitas imaginações. Em 1970, o “pai da IA”, Marvin Minsky, afirmou que as máquinas poderiam examinar Shakespeare no próximo destino, mas isso não se tornou o caso.

Os computadores estavam, porém, comemorando o cumprimento após o cumprimento: primeiro, pela força pura da computação. Em 1997, um computador realizou xadrez com Kasparov, o campeão mundial de xadrez da época, e ganhou. Em 2011, um PC ganhou o jogo “Jeopardy”. No entanto, não foi até que uma máquina jogou o método asiático move em oposição ao participante profissional Lee Sedol, e abruptamente ganhou através de 4 jogos para 1, que vimos pela primeira vez sistemas de computador desenvolver além da pura eletricidade computacional. Xadrez e Jeopardy handiest exigem um computador para apreender questões e procurar as respostas perfeitas em um banco de dados. mas passar é muito mais complicado. E não foi simplesmente a velocidade do computador que ajudou a derrotar o Sedol – o software tornou-se capaz de aprender. Um modelo mais avançado do software ensinou mais tarde as diretrizes do jogo a partir do zero e passou a ganhar para o seu antecessor.

Como as máquinas analisam?

As máquinas aprendem através da escolaridade com base em um conjunto de dados no qual os resultados favorecidos já são conhecidos (conhecimento supervisionado), ou através de algoritmos que apreendem estilos na informação (não supervisionados para conhecer). Eles também podem aprender através de recompensas e punições (reforço para conhecer). Este método vê o algoritmo independentemente apreender se o conhecimento de componentes usa a máquina inteira (elogio) ou agora não (punição). Os registros estão em um layout dependente, que inclui uma mesa ou um formato não estruturado, que inclui um conteúdo textual, imagem ou idioma, como é o caso de e-mails e postagens de mídia social. máquina de ganhar conhecimento da técnica pode todos os tipos de dados, que é uma grande vantagem.

Quais áreas podem usar IA?

IA é emocionante para todas as indústrias que têm unidades de fatos, como um exemplo, fabricando empresas em que fornecedores, sensores em máquinas e a máquina de ERP podem fornecer uma grande quantidade de fatos. Nessa situação, os algoritmos de auto-masterização ajudam no controle de primeira linha e fornecem previsões para a proteção preditiva de gadgets. é assim que os grupos podem se manter longe dos tempos de inatividade da produção e reduzir as despesas de armazenamento, para chamar apenas alguns exemplos.

Existem possibilidades quase ilimitadas para o uso da IA ​​no setor de saúde – desde a avaliação de fotos médicas até procedimentos cirúrgicos robóticos. Cada empresa está atualmente produzindo pensamentos que freqüentemente resultam em considerável aumento na eficiência, como etapas de método repetitivo são automatizadas. Isso oferece ao pessoal tempo extra para responsabilidades criativas e estrategicamente cruciais. IA adicionalmente termina em novos modelos empresariais comerciais. Uma instância é que, se uma organização deixar de promover as máquinas e começar a vender o seu desempenho como alternativa.

Como as corporações se beneficiam da IA?

A inteligência sintética simplifica os fluxos de trabalho, leva a previsões mais precisas e cria novas formas de negócios comerciais baseadas em estatísticas. Ele acelera as seleções graças a informações melhores e aumenta a capacidade do empregador de alterar as modificações do mercado graças a fatos e previsões em tempo real que ultrapassam o potencial humano. Como tal, a IA torna as empresas extremamente mais verdes, aumentando sua competitividade.

Como as organizações podem usar IA?

De acordo com a empresa de registros mundiais (IDC), noventa e quatro por cento das empresas aceitam como verdade que o aprendizado de máquina abre consideráveis ​​vantagens agressivas. Isso nem sempre é com motivo. A IA melhora a produtividade e a flexibilidade de uma empresa e cria uma nova propriedade corporativa, juntamente com chatbots inteligentes, utilizados no atendimento ao cliente.

Nesse contexto, os algoritmos analisam o contato direto com os clientes e reagem mais precisamente aos seus desejos. A SAP também está organizando táticas inteligentes e oferece ofertas e aplicativos para ajudar seus clientes. Eles consistem em:

SAP CoPilot, um assistente virtual de bate-papo que faz perguntas e oferece respostas para ajudar o consumidor a alcançar seus sonhos.
Inteligência de preço de serviço SAP. O utilitário categoriza rotineiramente tíquetes de serviço, prioriza responsabilidades a serem concluídas e sugere soluções para questões convencionais.
A retenção do cliente SAP prevê o comportamento do comprador.
O SAP Resume Matching ajuda a conhecer o máximo de candidatos apropriados de vários pacotes de atividades.
O impacto do emblema da SAP permite que os grupos tenham um efeito sobre o seu emblema e as consequências dos investimentos em patrocínio e publicidade. Os fatos de resposta, por exemplo, com que frequência o emblema de um empregador é usado em um vídeo, observando sua posição e duração.
Como o sistema adquire conhecimento sobre o potencial humano suplementar?

O gadget que está aprendendo é particularmente útil em atividades nas quais uma pessoa pode cometer um erro. grandes controles de fabricação são um exemplo disso, pois um algoritmo de autoaprendizagem pode reconhecer até mesmo as menores alterações e prever seu efeito. Impressionantemente, drones e satélites podem ser usados ​​para inspecionar longas tubulações. O sistema de estudo também é muito crítico em relação à segurança da informação, porque identifica rapidamente anomalias em transações e métodos, reconhece as tentativas de suborno e oferece segurança poderosa em relação ao hacking. Também simplifica as tarefas diárias. Se um educado for cancelado de repente, um conjunto de regras pode reajustar os planos de passeio em um aplicativo sensível ao contexto. O consumidor pode verificar on-line ou em um aplicativo para ver rotas de oportunidade que os levam ao seu destino o mais rápido possível, mesmo que o trem não esteja andando.

Como minha empresa pode integrar a masterização de dispositivos?

Cada organização deve reconhecer como o aprendizado de gadgets pode otimizar as respostas atuais. Você não precisa ser um profissional no dispositivo estudando para usar todos os softwares inteligentes. O machine studing já está integrado à mercadoria SAP, incluindo Concur e SAP S / 4HANA e, usando a base de masterização de gadgets SAP Leonardo, cada parceiro SAP ou usuário SAP pode unir e implementar ofertas organizadas confortavelmente e usar seus modelos pessoais para criar aplicativos inteligentes.

O SAP Cloud Platform é a musa para o aprimoramento e a distribuição de todos os tipos de software inteligente e para a operação de desempenho global excessivo. Como resultado final, a era de estudo de gadgets pode ser encontrada e muitas agências descobriram estratégias para usá-lo com sucesso.

Como a inteligência artificial e a máquina para se conhecer terão um impacto no destino?

O sistema de estudo está certo em processar fatos estruturados e não estruturados. Um mundo onde as máquinas se envolvem sem instruções, realizam ações que são notavelmente estruturadas no contexto, tiram suas conclusões pessoais e modificam seu comportamento é certamente possível, e já é parcialmente plausível. Ele libera tempo precioso para o pessoal prestar atenção no que é crucial: criatividade e inovação. mas a IA ainda atinge seus limites em termos de pensamentos em desenvolvimento. No destino, assistentes virtuais e bots nos ajudarão em nossas vidas normais. Novos papéis organizacionais podem ser criados para demonstrar como pessoas e máquinas podem trabalhar juntos de forma eficaz.