По мере того, как разработки новых технологий продолжаются в производстве, давление на предприятия, чтобы идти в ногу со временем, возрастает, что приводит к тому, что все больше и больше компаний включают искусственный интеллект в свои модели. Из-за этого нового доступа к интеллекту мы начали наблюдать, как нейронные сети и машинное обучение позволяют машинам понимать сложные шаблоны, контент, который следует постоянно использовать, и некоторые вещи, которые только ограничивают бизнес-производство. Эта новая форма технологии быстро внедряется в логистическую отрасль и оказывает большое влияние!
Мы видим нейронные сети в распознавателях почерка, которые улавливают соответствие шаблонов письма, чтобы лучше различать буквы и слова. Для логистики это означает, что можно запускать миллионы эволюций конкретной симуляции, что приводит к обучению компьютера всему, что работает, а что нет. Это революционно, как и до машинного обучения, кто-то должен был перепрограммировать все тысячи раз, чтобы выяснить все закономерности, а затем искать положительные тенденции и информацию, чтобы модель можно было изменить.
Несколько реальных примеров машинного обучения за пределами отрасли обработки металлов давлением обычно можно увидеть в компаниях, стремящихся отследить удовлетворенность клиентов и реакцию на рыночные тенденции. Когда дело доходит до розничной торговли, машинное обучение направляет компании и адаптирует наш опыт, показывая рекламу, соответствующую нашим интересам, и другие онлайн-рекомендации.
Мы также часто видим это в сетях и социальных сетях, таких как Facebook, например, где технология машинного обучения была усовершенствована, чтобы распознавать лица на фотографиях до такой степени, что они рекомендуют, кто может быть человеком на фотографии. Другими яркими примерами являются Google Assistant, Siri от Apple, рекомендации Netflix и Alexa от Amazon.
Удивительно, насколько реклама изменилась благодаря машинному обучению и нейронным сетям. Думать, что было время, когда нам не рекомендовали, на кого подписаться в Instagram, основываясь на людях, которые уже есть в нашей сети, может показаться смешным, но расчетливая и систематическая реклама — это совершенно новое явление, помогающее создавать новые логистические методы для изобилия. компаний. С этим новым подходом будущее выглядит все ярче с каждым днем, наполненным рекомендациями, которые, увы, информативны и применимы.
Первоначально опубликовано на сайте kennethjpapucci.com 11 июля 2018 г.
