2021年4月15日 最后更新:2021年4月18日 10595年读 分享

数据分析、数据科学和机器学习:企业人工智能的基石

人工智能 图片来源:

当前的技术在塑造数字景观中扮演着关键角色,应用程序世界主要关注于预测未来,解读正在形成的准确趋势,并提供数据驱动的洞察,以了解事物的现状。

企业AI还是企业具体探索的人工智能(AI)技雷竞技好用术可以追溯到数据分析、数据科学和机器学习技术。到目前为止,这些都是企业人工智能的关键组成部分。

无论企业人工智能的用例走多远,这些构建模块都不会改变,它们继续在跨细分市场的商业数字化领域发挥着重要作用。在我们的时代,当你为你的企业雇佣一名应用开发人员在美国,除了其他技能外,你可能还会寻找人工智能或机器学习专业知识。在这里,我们将逐一解释这些组成技术。

数据分析

在当今的商业世界,大量的数据是通过不同的来源产生的。所有企业中快速增长和升级的数据创造了前所未有的机会,为各种决策和战略目的提取数据驱动的见解。这就是数据分析工具如何成为业务决策过程和战略的重要组成部分。

数据科学

为了收集对企业过去、现在和未来的理解,创建了与业务数据相对应的独特分析方法。既然没有企业不能完全了解未来的趋势和未来几年的发展趋势,至少他们可以更好地了解不同场景下的未来业务环境。

从最近几年开始,这种收集和分析业务数据的能力变得更好了。由于收集更多相关业务数据并对其进行更强大的分析,该领域的效率和分析输出比以往任何时候都有了更大的提升。

数据科学

数据科学是指与数据分析相对应的工具、技术和实践的综合性学科。数据科学都是关于找出应用程序,测试和评估数据分析工具和技术,并探索新的数据分析机会。在某种程度上,它是与数据分析相对应的尖端技术专长。

随着越来越多的企业开始采用数据分析技术,将数据驱动的见解纳入其业务流程,探索利用数据的新技术和实践,以最大限度地发挥业务优势,变得比以往任何时候都更加重要。这就是为什么数据科学家正在经历来自所有利基领域的众多企业的巨大需求。

在这方面,我们还应该考虑数据工程日益增加的重要性。这一日益重要的领域主要负责数据的结构和重组,以获得更精确的分析输出。数据工程有助于转换来自不同来源的结构化、非结构化和半结构化数据,以帮助更恰当地利用数据,并从数据中获得更多特定于业务的价值。

机器学习和深度学习

机器学习是人工智能的一个子集技术,主要专注于从数据中学习,并随着时间的推雷竞技好用移改进这种数据驱动的学习。由于这种学习,算法可以进一步微调其数据处理规则和机制,以产生更精确的见解。多亏了机器学习,通过从数据中学习的计算机实际上可以决定设置生成数据驱动的见解的规则。

机器学习

最大的机器学习技术的好处是它可以处理各种数据雷竞技好用类型范围从完全非结构化数据到半结构化和完全结构化数据。在机器学习的帮助下,计算机可以获得精确的见解,从而在不同的环境下生成系统生成的决策和行动。

多年来,机器学习技术也在不断发展。雷竞技好用早些时候,它只是检测不同数据集的共同特征和质量。机器只需简单地检测出共同的属性和特征,就可以帮助更精确地检测出某些模式。随着时间的推移,随着计算机不断获得更多的曝光量,数据量不断增加,这种能力会进一步增强。

深度学习作为机器学习技术的另一个子集,或多或少遵循同样的规则来探索机器可以随着时间学习的数据驱动的洞察力和模式。雷竞技好用但是深度学习是通过使用深度

与传统的机器学习方法相比,具有层次结构的神经网络更能挖掘大容量的数据。

所有这些是如何共同塑造企业人工智能利益的?

人工智能(AI)的优势在我们的生活中太明显了。人工智能已经深入到我们在各行各业使用的数字应用和解决方案中。人工智能探索机器和数据中的智能,已经让无数企业在各个细分领域的决策过程变得更容易。虽然企业将继续从人工智能中获得竞争优势,但上述企业人工智能的关键构建模块将继续享有更重要的地位。

现在,机器学习和深度学习技术都有助于以更有意义和业务优化的方式将来自不同来源的数据汇集和编织在一起。最新的机器主导的数据分析和数据驱动的洞察帮助跨多个行业的决策过程以一种前所未有的方式。

由于在机器学习和深度学习技术创造的决策过程中使用数据驱动的洞察力,从制造到销售、库存管理到供应链管理的所有垂直领域的业务流程都得到了极大的好处。雷竞技取款官网

结论

人工智能的重要性日益增长,以及人工智能和其他分析技术和工具的全方位作用,让企业在关键决策程序和实践中几乎没有选择不使用人工智能的余地。人工智能和数据驱动的洞察已经成为所有业务流程和应用的组成部分。人工智能和机器学习的用例只会扩展到越来越多的决策层面和专业领域。在未来的几年里,这些企业人工智能的基石将继续对商业战略、决策和管理实践产生更大的影响。雷竞技取款官网

Tuhin Bhatt

Tuhin Bhatt

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