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AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是 OEM 的主要市場(chǎng)

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能(AI)正在迅速改變?nèi)蛐袠I(yè)參與者的經(jīng)營(yíng)方式。人工智能(AI)正在迅速改變?nèi)蛐袠I(yè)參與者的經(jīng)營(yíng)方式。隨著人工智能在商業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,我們看到了從更智能的產(chǎn)品到專(zhuān)注于聚焦客戶(hù)服務(wù)的一切演變。

 人工智能(AI)正在迅速改變?nèi)蛐袠I(yè)參與者的經(jīng)營(yíng)方式。隨著人工智能在商業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,我們看到了從更智能的產(chǎn)品到專(zhuān)注于聚焦客戶(hù)服務(wù)的一切演變。人工智能正在從根本上改變供應(yīng)商、制造商和客戶(hù)的交互和協(xié)作方式。

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那么,這對(duì)原始設(shè)備制造商(OEM)意味著什么?簡(jiǎn)而言之,他們有兩個(gè)選擇。他們可以通過(guò)整合AI驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)功能來(lái)調(diào)整他們的解決方案,或者在這個(gè)不斷發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中面臨被其他專(zhuān)注于AI的先進(jìn)原始設(shè)備制造商淘汰的局面。

顯而易見(jiàn),人工智能(AI)如今無(wú)處不在。它已在某些細(xì)分市場(chǎng)應(yīng)用中變得系統(tǒng)化,尤其是在制藥和醫(yī)療保健行業(yè)以及零售領(lǐng)域。但是,對(duì)于OEM來(lái)說(shuō),至關(guān)重要的大規(guī)模機(jī)會(huì)發(fā)揮作用的地方是OEM可以創(chuàng)建可重復(fù)使用的AI解決方案,并將其轉(zhuǎn)移到多個(gè)市場(chǎng)和行業(yè)。為了成功地做到這一點(diǎn),OEM必須了解人工智能的兩個(gè)關(guān)鍵子集以及它們?cè)陂_(kāi)發(fā)這些基礎(chǔ)廣泛的行業(yè)解決方案中所扮演的角色,這一點(diǎn)至關(guān)重要。這兩個(gè)子集是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是核心

機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是AI的組成部分。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種系統(tǒng),具有不斷更新和修改自身的功能,可以為它提供新的或附加的信息。由于機(jī)器學(xué)習(xí)本身就是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程,因此它使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)無(wú)需編程即可學(xué)習(xí)。這樣,由于這些系統(tǒng)不需要人工干預(yù),因此完全是自給自足的。無(wú)需人工參與,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以處理它們收集的數(shù)據(jù),以便在不到一秒的時(shí)間內(nèi)做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以在幾秒鐘內(nèi)破譯以前可能需要花費(fèi)數(shù)周時(shí)間才能進(jìn)行人類(lèi)分析和處理的內(nèi)容。最終,機(jī)器學(xué)習(xí)程序的最終目標(biāo)是很大程度地提高其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,同時(shí)消除錯(cuò)誤。

深度學(xué)習(xí)是下一個(gè)關(guān)鍵階段

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的組成部分,但深度學(xué)習(xí)可以看作是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。描述深度學(xué)習(xí)的最簡(jiǎn)單方法是,理想情況下,其功能類(lèi)似于人腦的虛擬版本。深度學(xué)習(xí)與眾不同的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域是它可以構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與機(jī)器學(xué)習(xí)所提供的結(jié)果相比,這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)導(dǎo)致更準(zhǔn)確的結(jié)果。深度學(xué)習(xí)還具有從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在吸收每輪新數(shù)據(jù)時(shí),通過(guò)將其結(jié)果逐層構(gòu)建在其系統(tǒng)上而聞名。與機(jī)器學(xué)習(xí)不同,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)可以利用他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這使他們能夠做出越來(lái)越復(fù)雜的決策,而無(wú)需人工輸入。

原始設(shè)備制造商的黃金機(jī)遇

對(duì)于原始設(shè)備制造商而言,人工智能的未來(lái)就是現(xiàn)在。沒(méi)有一家企業(yè)或行業(yè)不希望在某種程度上將人工智能功能融入其組織中。AI與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的快速整合正變得越來(lái)越普遍。根據(jù)GrandViewResearch的最新報(bào)告,到2025年,全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到3900億美元。該市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從2019年到2025年以46.2%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。正因如此,那些在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域“順冰球而行”的原始設(shè)備制造商,最終將在這個(gè)呈指數(shù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)中獲得不成比例的更大份額。

 

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 千家網(wǎng)
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