雖然在過去的十年裡，我們似乎已經取得了長足的進步，從研究的角度來看確實如此，但人工智慧在企業中的應用仍然比較低。根據一些研究，只有20%左右的公司在嘗試使用人工智慧。大多數公司才開始涉足人工智慧。
新的資訊時代，很大程度上依賴於知識，而我們目前缺少很多專家。
圍繞著人工智慧有很多恐懼和炒作，為了了解什麼是可能的，什麼是不可能的，讓盡可能多的人了解人工智慧是至關重要的。只有乙個受過人工智慧專門教育的人才能全面採用這項技術。
在業務層面上，決策者、專案經理和高管需要對機器學習正規化的基本知識、理解，這將使他們能夠將實用的演算法應用到實際的應用中，推動業務的發展和銷售的增長。
另一方面，信任是關鍵要素。因此，我們需要人們知道為什麼這些自動化系統、機器學習架構會以這種方式行動。為了這個目的，我們需要考慮再教育，從一開始就在學校中實施普及ai教育。
人工智慧主要會增強我們日常的工作。大多數時候不會是完全自動化，而是對我們做某些任務和工作方式的一種增強。這種協作方式也需要我們對機器的思維方式進行重新梳理。
所以我們也需要思考監管的問題。ai是我們這個時代的原子能，我們可以用它來生產炸彈，也可以用它來生產能源。計算的標準正規化是基於 "if-then "迴圈的。編碼員向計算機下達指令，監督計算的每一步。機器學習徹底改變了這一點。編碼員不需要為每乙個步驟編碼來使計算機工作。他們只需要建立乙個總體架構，比如乙個特定的神經網路，並提供資料來 "訓練 "這個架構--也就是說，讓計算機系統通過分析資料，按照自己的想法進行自我調整。這種方法更類似於教孩子做某項任務，或者第一次向初級同事介紹某項業務流程。而對孩子來說也是如此，他們往往需要時間才能完全掌握這個概念。這與機器類似。他們需要重新訓練和重建部分架構，才能在某項任務中表現出色。
由於這種模式的轉變，讓更多的任務和業務流程的自動化成為可能。你不必對流程中的每一步都進行程式設計，在每一步都**可能發生的事情以及如何應對。你可以把很多細節留給演算法，讓它們看到資料，自己決定在每個情況下應該如何解決。
當然，這只是理論上的。在實踐中，事情會變得一團糟。人工智慧不是魔杖，它並不能解決你扔給它的任何問題。你需要做好準備，才能真正從人工智慧中受益。這包括：
明確描述你想要自動化或優化的業務流程。
定義流程的輸出是什麼，如何區分結果的好壞。如果不可能，或者這是乙個沒有終點的連續過程，那就定義預期的中間步驟和中間結果。
定義過程的輸入是什麼，也就是你在尋找輸出的時候要考慮到什麼樣的資料。
獲取與業務流程相關的大型資料集。通過刪除不必要的部分進行清理，並將其組織在乙個地方，以一種格式（例如儲存在雲端的.doc檔案）。
做完這些工作後，你就可以開始聘請資料科學家為你構建機器學習演算法了。通常情況下，這個前期工作會隨著新的資料和新的見解進行修改和增強，但你不必在這個過程的一開始就擔心這個問題。對你來說，作為高管，最關鍵的部分是要明確你到底想用人工智慧解決什麼業務流程。
解釋這種新的機器學習正規化以及如何將其應用於商業領域是撰寫本文的主要原因。我相信，了解資料科學團隊如何工作，如何構建機器學習模型，以及他們需要什麼才能表現良好，對於在當今的技術革命中保持競爭力至關重要。
最重要的是保持開放，擁抱新技術，不斷學習。畢竟，人類最擅長的就是適應。
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人工智慧基礎 什麼是人工智慧
人工智慧是一門研究如何構造智慧型機器 智慧型計算機 或智慧型系統，使它們能夠模擬 延伸和拓展人類智慧型的學科。個人理解就是 研究人的智慧型，並且把人的智慧型放到機器上面，代替人思考。人工智慧發展簡史 孕育階段 1.亞里斯多德三段論 2.英國哲學家培根 知識就是力量。3.萊布尼茨 建立一種通用的符號語...
什麼是人工智慧
人工智慧這個概念在最近幾年時間裡越來越流行，但是它的出現可以回溯到上世紀五十年代，當時在達特茅斯學院的一次會議，播下了人工智慧的第一顆種子。此後人工智慧的發展起起伏伏。直到近些年隨著計算機計算能力得到了飛速的提公升，人工智慧的發展越來越快了。人工智慧分為兩種，一種是叫做偽人工智慧，另一種叫做真人工智...
什麼是人工智慧？
人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧型的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包...