令人惊叹的人工智能和机器学习应用

2019.09.12 10:24

如今,人工智能(AI)和机器学习以许多不同的方式影响着我们的日常生活。它们帮助企业为一些世界领先的公司制定决策并优化运营。因此,未来就业和就业将发生巨大变化。

这些是人工智能(AI)和机器学习的实际例子。

消费品

基于自然语言,机器学习和高级分析的操作,Hello Barbie可以倾听并回答孩子的问题。 Barbie项链上的麦克风记录并传送孩子对ToyTalk服务器的说法。对记录进行分析,以确定来自8,000行对话的适当回应。服务器在一秒钟之后向芭比娃娃发送正确的响应,以便她可以回应孩子。问题的答案,例如“你最喜欢的食物是什么?”存储以供以后的对话。

尽管过去150年来一直是全球领先的酿酒商,荷兰公司喜力正在继续取得成功,特别是在美国。他们利用收集的大量数据。从基于物联网(物联网)的营销到通过数据分析提高运营效率,人工智能和数据始终由喜力开发,旨在改善运营,营销,广告和客户服务。

创意艺术

烹饪艺术总是需要人类吗?是的,不是。 IBM的人工智能负责人沃森(Watson)了解人工智能如何成为厨房厨师,帮助开发食谱,并为人类合作伙伴提供食物组合方面的建议,以创造出独特的风味。当人工智能和人类在厨房里一起工作时,他们可以创造的不仅仅是单独工作。

音乐制作算法现在鼓舞着新歌。通过输入数据 - 数以百万计的对话,报纸标题和演讲 - 收集见解,以帮助创建歌词的主题。像Watson BEAT这样的机器可以找到不同的音乐元素来激励作曲家。 AI帮助音乐家了解他们的观众想要什么,并帮助更准确地确定哪些歌曲最适合。

能源

BP在全球能源行业占据主导地位,在能源行业应用大数据和人工智能方面处于领先地位。他们利用这项技术创造了新的效率水平,改善了资源的使用,生产和提炼石油和天然气的安全性和可靠性。通过使用人工智能技术改善运营,BP已将数据带给工程师,科学家和决策者,以帮助提高绩效。 为了在21世纪提供能源,GE Power利用大数据技术,机器学习和物联网构建了“能源网络”。先进的分析和机器学习有助于创建可预测的维护,能源,运营和业务优化,帮助GE Power实现其对“数字电厂”的愿景。

金融服务

Experian为全球个人提供大约3.6 PB的数据(目前正在开发中),从其营销数据库,交易记录和公共信息记录中获取特定数量的数据。他们正在将机器学习应用于他们的产品,以实现更快,更有效的决策。随着时间的推移,机器可以学习识别重要数据。从机器中提取的详细信息将使Experian优化其流程。

美国运通处理1万亿美元的交易,拥有1.1亿张AmEx卡。他们依靠数据分析和机器学习算法来帮助实时检测欺诈行为,从而节省大量资金。此外,AmEx正在利用数据流开发可以将持卡人连接到特殊产品或服务和优惠的应用程序。他们还提供在线业务趋势和金融行业基准的分析。

卫生保健

人工智能和深度学习通过Infervision来拯救生命。中国没有足够的放射科医生来检测肺癌的早期症状。放射科医生每天需要进行数百次扫描。不仅这种乏味而且耗费精力的工作也可能导致疏忽。

Infervision训练并教授算法以增强放射科医师的工作,帮助他们更准确有效地诊断癌症。

神经科学是DeepMind的灵感和基础,它创造了一种机器,可以模仿我们大脑中的思维过程 - 谷歌。 Deepmind在游戏中成功击败了人类。然而,DeepMind真正令人感兴趣的是医疗保健应用,例如减少治疗计划时间和使用机器来帮助诊断疾病。

制造业

汽车越来越多地连接起来并生成可以以各种方式使用的数据。沃尔沃使用数据来帮助预测汽车零件何时损坏或汽车何时需要维护,监控车辆在危险情况下的性能并增加乘客的便利性。沃尔沃还在自动驾驶汽车上分别进行研发。

人工智能技术革命也影响了农业,约翰迪尔正在为农民提供数据分析和自动化工具。他们获得了Blue River Technology的解决方案,该解决方案使用先进的机器学习算法这是一种算法,允许机器人根据树木是否患有疾病的视觉数据做出决策。该公司提供的自动化农用车辆可以通过GPS和专为农业决策制定的Farmsight系统进行精确耕作和播种。

传媒

BBC项目“与机器交谈”是一部音频电影,允许听众通过他们的智能扬声器参与并进行双向对话。听众可以成为故事的一部分,因为他们可以回答问题并将他们讲述的话语插入到故事中。除了为Amazon Echo和Google Home新创建的智能扬声器之外,BBC还有望在未来开发其他语音激活设备。

大数据分析正在帮助Netflix预测客户喜欢观看的内容。他们也正在成为内容创建者而不仅仅是分销商,并使用数据来确定他们将投资的内容。

零售

当您第一次想到Burberry时,您可能会想到一个高端时尚品牌而不是数字业务。但是,他们为使用大数据和人工智能打击假冒产品,改善业务和客户关系付出了很多努力。该公司提高销售额的策略是与客户建立更紧密,更私密的关系。作为此策略的一部分,他们拥有奖励和忠诚度计划,可收集数据以帮助他们个性化每位客户的购物体验。事实上,他们将传统商店的购物体验视为在线购物体验的创新。

沃尔玛正在寻找改变零售方式并为其客户提供更好服务的方法。他们使用大数据,机器学习,人工智能和物联网来确保在线购物和传统商店之间的统一体验。他们使用应用程序中的Scan and Go功能,Pick-up Towers,并测试面部识别以确定客户是否满意或悲伤。

服务

微软所做的一切主要集中在利用智能机器上。微软有Cortana,一个虚拟助手;聊天机器人运行Skype并回答客户服务查询或提供天气或旅行信息更新等信息。该公司已在其Office中实施了智能功能。其他公司可以使用Microsoft的AI平台来创建自己的智能工具。在未来,微软希望看到智能机器结合人工智能,使他们能够完成任何任务。

作为交付服务的领导者,迪士尼通过大数据应用获得了更好的信号。每位客户都有自己的MagicBand腕带,用于身份证,酒店房间钥匙,票务,快速通道和支付系统。在客户方便性方面,迪士尼会收到大量数据,以帮助他们预测客户需求,从而提供出色的客户体验。他们可以处理交通拥堵,为可能遇到不便的客户提供额外服务。数据甚至允许公司更有效地规划员工。

社交媒体

为了防止不适当的内容或种族主义内容,同时增强用户体验,Twitter使用人工智能来改进他们的产品。他们通过人工神经网络处理大量数据,以找出用户喜欢的内容。

深度学习为Facebook带来价值主要得益于20亿人每分钟更新状态293,000次创建的非结构化数据集。 Facebook的大多数深度学习技术都建立在Torch平台上,该平台专注于人工深度学习和神经网络。

Instagram还使用大数据和人工智能进行广告和对抗在线威胁以及删除令人反感的评论。随着平台内容的增长,人工智能在向用户展示他们喜欢的信息,防止垃圾邮件和改善用户体验方面发挥着重要作用。

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通俗易懂--机器学习 栈主:mantch 创建时间:2019.08.02

这里汇集了机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 以各个模块为切入点,让大家有一个清晰的知识体系。 亦可拿来常读、常记以及面试时复习之用。 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点,如有遗漏可联系我进行补充,结尾处都有算法的实战代码案例。

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