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荣耀欧沁厉工为您快速推荐zimmer导轨钳制器

更新时间:2019-03-12

简要描述:

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荣耀欧沁厉工为您快速推荐zimmer导轨钳制器

导读: 然而,人工智能并不是解决所有业务问题的灵丹妙药,而且采用人工智能技术绝非易事。以下是企业必须克服的最重大挑战,然后才能看到部署人工智能技术的积极成果。

早期采用人工智能技术的组织已开始从人工智能的应用中获得真正的业务成果。但推行人工智能计划并非没有挑战。

人工智能创造商业价值的时代已经到来。事实上,在德勤公司(Deloitte)最近的一项调查中,82%的早期使用人工智能的组织表示,他们从人工智能投资中获得了经济回报。

人工智能和相关技术正在改进现有产品,并创造出新产品。这些技术正在优化内部和外部运营工作,帮助组织做出更好的决策,让员工更具创造力,并去从事具有更高价值的工作,以及带来多方面的好处。

毫无疑问,88%的公司计划在未来一年增加对认知技术的支出。

然而,人工智能并不是解决所有业务问题的灵丹妙药,而且采用人工智能技术绝非易事。以下是企业必须克服的最重大挑战,然后才能看到部署人工智能技术的积极成果。

数据问题

启动AI项目的最大障碍是数据。具体而言,就是缺乏那些没有固有偏见,也没有侵犯隐私权的可用及相关数据。

根据德勤公司的调查,16%的IT主管将数据问题列为与人工智能相关的最大挑战,比任何其他问题都要高,39%的受访者将数据列入前三个令人担忧的方面。

帕洛阿尔托研究中心(PARC)人工智能研究实验室负责人Raj Minhas说,许多公司将收集数据作为其日常运营的一部分。“但这些数据可能并非正确的数据。”

在启动人工智能计划之前,公司必须认真研究他们拥有的数据,寻找价值较高的领域。

“这就像在路灯附近寻找丢失的钥匙,而不是在你丢掉钥匙的地方去寻找,”他说。“我们建议企业回头看,了解他们能从哪里获得最大价值,而不是从他们拥有最多数据的地方开始查看。”

另一个问题是没有合适数量的正确数据。

“我们与许多拥有大型资本基础设施的客户合作,比如拥有风力涡轮机和铁路系统,”他说。“所有这些设备的设计都非常可靠。”因此,当企业尝试在故障发生之前使用机器语言来预测故障时,他们发现,从这些设备所收集的99。9%的数据都来自其正常运行期间。

“你所关注的是机器的异常行为,”Minhas说。“所以,你拥有很多数据,但这些都是错误的数据。”

 

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