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AIは、インテリジェンスを必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムとして定義できます。 このタスクは通常、学習、計画、問題解決、知覚、および任意の言語での人間のコミュニケーションの理解など、人間が達成できることです。
コンピューターは、人間のように考えて問題を解決するために、機械学習を使用して教えられたりプログラムされたりしています。
人工知能と機械学習は、間違いなく世界をリードする技術の進歩です。 これらは、運輸、ヘルスケア、製造業、企業、法務業界など、さまざまな業界で重要な役割を果たしています。
さまざまな業界におけるAIおよびMLテクノロジーのいくつかの重要な機能は次のとおりです。
法制度は複雑なものであり、現在、人工知能によって革命を起こしています。
概念が進むにつれて、専門分野で技術の進歩があるとき、彼らのキャリアと日常業務が置き換えられるかどうかについての騒ぎがあります。
そして真実は、人工知能は法制度を変革し、彼らが行うことを改善し、クライアントへのアドバイス、取引の交渉、法廷への出廷などのより大きなタスクのために彼らを解放しているということです。
クライアントのドキュメント、契約、および背景情報の確認には時間がかかる場合があります。 人間が行う場合、それは効率的かつ正確ではありません。 AIマシンは、ドキュメントの読み取りと理解に数秒かかり、正確で統計的に検証できる結果を生成できるため、人間よりもドキュメントの並べ替えがはるかに高速です。 したがって、時間だけでなくお金も節約し、収益を増やすことができます。
AIは現在、ビジネスの世界に革命をもたらしています。多くの組織が変化に適応し、それらを実装し、素晴らしい結果を目にしています。
AIはマーケティングを別のレベルに引き上げます。 マーケティング戦略の開発に役立つだけでなく、顧客の興味や人口統計に応じて顧客を分類することにより、マーケティング戦略を実行するのにも役立ちます。 閲覧履歴とパワーレコメンデーションエンジンに基づいて顧客に広告をターゲティングでき、顧客が望むものを正確に提供するための重要なツールです。
AIは、チャットボットを介したビジネスインタラクションを改善しています。これは、担当者がメッセージや問い合わせに応答するために常にオンラインであるとは限らないためです。 また、営業担当者に洞察を提供し、売り上げを急増させるために実装できる顧客のニーズを予測することもできます。
AIは今日私たちの世界にとどまるようになりました。 これは未来的なビジョンではなく、ほぼすべての分野ですでに利用されているテクノロジーです。 したがって、すべてがそれに参加する必要があります。 AIは反復的なタスクを引き継ぎます。 AIは、医療施設や医療機関の運営を改善することで、医療セクターに劇的な影響を与えます。 私たちの社会は、自律的な生産とAIの導入だけで、数え切れないほどの生産性を獲得し、交通渋滞の問題に影響を与えます。 AI技術が進歩するにつれて、一般的に私たちの社会と日常生活にプラスの影響を与えるでしょう。
データの80％は組織内で構造化されていません。 どういう意味ですか？ データはいたるところに散らばっていて、どこにあるのか、どのような重要なデータセットが保持されているのかは誰にもわかりません。 では、なぜそのような無駄を許容するのでしょうか。 組織は過去に情報を蓄積するために時間とリソースを費やしてきました。 AIとMLを使用すると、すべてのデータをいつでもすぐに利用できます。
時間はかけがえのないものであり、退屈で反復的な作業に浪費されることがよくあります。 創造的な仕事は人間に任せてください。 それが私たちの得意なことです。 2017年のフォーブスの調査によると、エグゼクティブの84％が、AIとMLは、従業員の時間がより多く、より機知に富んでいるため、競合他社よりも優位に立っていると述べています。
革新的な企業は、人工知能や機械学習などのクラウドサービスを最大限に活用しています。 MLは、完全に自動化されて、それ自体から学習できます。 一度設定すると、忘れてしまいます。 それもそこにあります。 あなたは日々の仕事に集中し、データの結果から利益を得ます。 自動化は、あらゆる組織にとって成功への鍵です。
Automation in the Cloudを使用すると、一貫性とデータの精度を高めることができます。 その後、これにより潜在的なエラーを最小限に抑えることができます。 さらに、プロセスは合理化され、外部からの介入なしに一貫性があります。 これが新規事業の目標です。
人工知能と機械学習は、データセットとそれ自体から絶えず学習し、品質に影響を与える可能性のある不一致を排除するため、ソリューション全体で重要な要素を果たします。
品質は一貫した自動化されたプロセスで達成されます。 これらのXNUMXつの重要な成分は、すべてのレベルで品質を達成するために不可欠です。
人間が単一の文書からXNUMX万ポイントを理解することは事実上不可能です。 データを分類して簡略化し、平均的なベースラインを導入する必要がありました。
AIとMLは、XNUMX万点のうちすべての点を個別に扱います。 そうして初めて、多くのパターンが出現し、人間がしばしば見逃す情報を提供します。
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