Вместо автоматизации ручных задач ИИ выполняет частые, объемные, компьютеризированные задачи, и он делает это надежно и без усталости. Конечно, люди по-прежнему необходимы для настройки системы и постановки правильных вопросов.
ИИ добавляет интеллект в существующие продукты. Автоматизация, платформы, боты и интеллектуальные машины могут сочетаться с большими объемами данных для улучшения многих технологий, от анализа безопасности и интеллектуальных камер до анализа инвестиций.
ИИ адаптируется с помощью прогрессивных алгоритмов обучения, позволяя данным выполнять программирование. ИИ находит структуру и закономерности в данных, чтобы алгоритмы могли приобретать навыки.
ИИ анализирует все больше и больше данных, используя нейронные сети.
Чем больше вы их используете, тем точнее становятся эти продукты. В области медицины методы искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении и распознавании объектов, теперь могут использоваться для определения заболеваний на медицинских изображениях с повышенной точностью.
ИИ получает максимальную отдачу от данных. Когда алгоритмы самообучаются, сами данные являются ценным активом. Вам просто нужно применить ИИ.
Определите реальную ценность данных, что действительно важно для вашего бизнеса – в краткосрочной и долгосрочной перспективе, а затем интегрируйте данные в стратегическую дорожную карту, соответствующую приоритетам бизнеса.
Интеллектуальная обработка данных и искусственного интеллекта, чтобы ваш бизнес мог получать аналитические данные, изучать и использовать в контексте своих индивидуальных бизнес-потребностей.
Продвигайте и стимулируйте свою бизнес-культуру, основанную на данных, с помощью программ внедрения в бизнес, которые вовлекают сотрудников и повышают их квалификацию и вовлеченность в продвижении бизнеса.
Выполнение задачи по сегментации клиентов
На основании полученных данных была выполнена работа по классификации клиентов на основе общих черт, таких как пол, возраст, интересы и привычки к расходам. Произведен анализ их привычек к расходам и выполнена визуализация распределения по полу и возрасту.
Распознавание лиц
Обратилось предприятие с целью изучения информации по сотрудникам и посторонним лицам. Была произведена идентификация, распознавание и обработка изображений в реальном времени для обеспечения безопасности, проведения аналитики и поведенческого фактора.
Прогнозирование продаж
Представлены данные по продуктовой линейке с целью анализа и прогнозирования продаж. Выполнена работа по анализу, разработан алгоритм прогнозирования продаж по действующим продуктам, а также перспектива выведение на рынок новых продуктов и последующая визуализация.
Прогнозное обслуживание в нефтегазовой отрасли
Проведен сбор структурированных и не структурированных источников данных, обработка представленных данных и их анализ, проведено обучение модели и сделан прогноз с помощью машинного обучения с визуализацией результата.