S:
Makine öğrenimi ilerlemeleri, platformlar arası veri kümesi dağıtımını teşvik edecek mi?
A:İş hayatında makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında konuştuğumuzda neden bahsediyoruz?
Birçok farklı insanın farklı görüşleri vardır - ve bu gerçekten işin ne yaptığına bağlıdır. Bununla birlikte, genel olarak yapay zeka yetenekleri hakkında konuştuğunuzda, işletmelerin bu yepyeni teknolojileri nasıl kullanma eğiliminde olduğu konusundaki karışıklığı ve belirsizliği gidermek mümkündür.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Venture Beat hakkında “İş Dünyasında Yapay Zeka Hakkında Hype'a İnanmayın” başlıklı bir makalede yazar Vivek Wadhwa, modern AI sistemlerinin iş süreçlerine dahil edilmesi kolay olduğu fikrini oldukça güçlü bir şekilde gösteriyor.
Wadhwa, “İşle ilgili sorunların çoğu oyuna dönüştürülemez” diye yazıyor. “İkiden fazla oyuncunuz var ve net kuralları yok. İş kararlarının sonuçları nadiren net bir kazanç veya kayıptır ve çok fazla değişken vardır… Günümüzün AI sistemleri, insan beyninin sinir ağlarının işleyişini taklit etmek için ellerinden geleni yapıyorlar, ancak bunu çok sınırlı bir şekilde yapıyorlar. ”
“AI yalnızca aldığı veriler kadar iyidir” diyen Wadhwa çok dikkat çekici bir noktaya işaret ediyor. Yapay zeka “insan gibi düşünmek” değildir. Aksine, bilginin daha sofistike kullanımı yoluyla insan düşüncesinin yönlerini çoğaltmaktır. Hala girdi ve çıktı etrafında yapılandırılmıştır.
Bununla birlikte, Wadhwa, günümüz iş dünyasında yapay zekanın en umut verici yönlerinden biri hakkında konuşurken ilginç bir uyarı yapıyor.
Wadhwa, mega perakendeci Amazon'u örnek olarak kullanıyor. Amazon şirketinin çeşitli silolardan nasıl veri aldığını ve bunları etkileşimli hedeflere nasıl taşıdığını anlatan Wadhwa, tüm bu verileri departmanlar arasında birleştirmenin müşteri hizmetleri, iş zekası ve çok daha fazlası alanlarında yenilik yapabileceğini öne sürüyor.
Wadhwa, “Amazon birçok şirketin sahip olduğu bir sorunu çözüyor - veri bağlantısız adaları” diye yazıyor.
Başka bir deyişle, veri kümelerini platformlar arasında almak ve bunları bir mimari boyunca uygulamak, yapay zeka yazılımının en büyük rollerinden biridir ve önümüzdeki birkaç yıl içinde iş için en iyi kullanım durumlarından bazılarını oluşturabilir. Yapay bir istihbarat kurumu tam bir insan gibi davranamayabilir ve hareket edemeyebilir - ancak veri çatışması ve içgörü gelişimi ile ilgili çok güçlü özelliklere sahiptir.
İşletmeler bugünlerde birleşik ticaret ve birleşik iletişim hakkında da çok konuşuyorlar. İşletmelerin, tüm kanallarını birleştirerek ve etkileşimli olmalarına yardımcı olarak, önümüzdeki on yıl boyunca kendilerini çevik rekabet için konumlandırdıkları fikri var. Bu yine yapay zekanın yardımcı olabileceği bir şey. Çeşitli veri kümelerini idare edebilir ve ihtiyaç duydukları yere biraz otomatik ve kendinden tahrikli bir şekilde dağıtabilir. Çok geniş bir düzeyde, yapay zeka insan işleyicilerinin yükünü ortadan kaldırır ve kendi operasyonlarını çeşitli zorlayıcı şekillerde yönlendirir.
Bunu göz önünde bulundurarak, makine öğrenim ilerlemelerinin, yenilik yapmak için platformlarda veri kümelerinin kullanımını teşvik edeceği kesin. Diğer büyük roller ve süreçler pike düşüyor olsa da, bu muhtemelen kısa vadede makine öğrenimi ve yapay zekanın önemli bir yönü olacaktır.
