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2019年企业最重要的三大人工智能技术_S10在哪买外围

作者:唯一官网 时间:2021-01-31 00:18
本文摘要:在当前的新常态下,云计算有五个主要元素,对于希望保持竞争力和相关性的组织来说至关重要:云本地应用程序、云策略部署、移动应用程序进入云、构建不切实际的数据湖以及数据民主化。人工智能在某种程度上是一种技术,也是一种不可忽视的商业模式变革。

数据湖

随着技术的发展,云计算技术在不断完善,其目的也在变化。在当前的新常态下,云计算有五个主要元素,对于希望保持竞争力和相关性的组织来说至关重要:云本地应用程序、云策略部署、移动应用程序进入云、构建不切实际的数据湖以及数据民主化。

这些分析工具对于帮助行业部门成为AI驱动的企业非常重要。人工智能在某种程度上是一种技术,也是一种不可忽视的商业模式变革。研究机构高德纳(Gartner)认为,现在80%的内部开发软件都反对云计算或云诞生,而大大发展的云计算生态系统使得企业需要更慢、更灵活、更动态地运营,从而带来竞争压力。

拒绝云原生和云方法作为新常态,意味着企业可以防止云计算提供商锁定目标,并可以获得多达五个9的呼叫父母(99.999%),从而防止每次停机造成平均数百万美元的损失。由于68%的组织已经制定或正在实施数字转型战略,并且大多数组织将云计算视为其转型战略中最重要的部分,因此关于“数字转型”一词的辩论仍然落后,因为企业必须做的事情的本质从来没有存在于云中。简而言之,企业必须拒绝接受这五大云计算元素,以保持它们在所有行业白热化的数字领域的相关性。此外,2019年,企业最重要的三大人工智能技术是:视觉、语言和对话。

行业领导者必须在自己的环境中使用这些服务,将云计算中的人工智能引入到现有的应用中,让企业需要紧缺的数据科学。因此,享受一个不切实际的数据湖,并以准确的方式标记和接收数据,比仅仅投资分析服务更有效。云计算产业论坛(CIF)最近的一项研究发现,一些组织在多云的环境中更加对外开放,四分之三的组织使用各种云计算服务来促进其数字转型过程。

企业经理再次意识到,瞄准云计算提供商不会阻碍云方法带来的创造力、可用性和移动性。AWS、Google、微软Azure等大型供应商的混合云和云环境下的企业更多。

云计算提供商也为一些功能创建了开源栈的托管版本(比如Apache Kafka),希望能有这种趋势的发展。这样就可以更奇妙地从一个云平台转移到另一个云平台,这是防止供应商瞄准的关键,同时还能让企业专注于数字化转型。云计算的标准化意味着cloud为企业提供具有运营阻抗的高性价比服务,而云计算服务商的云服务价格往往不变。

对于具有关键工作阻抗和云体验的企业,云可以提高长期运行时间和竞争力。企业可以通过采用云策略来最大化IT支出,因为云原生技术的标准化允许企业使用合适的云计算提供商来获得准确的产品。例如,微服务通过容器化(如Docker)和音乐选择(如Kubernetes)来构建事件驱动的扩展(如黑色星期五)。

通过云计算基础设施进行超大规模部署,例如用于多种微服务的高端客户端(网络应用、原生移动应用、Alexa技能),获得强大的弹性和灵活性,以及自修复功能和设计。容器的音乐选择结合云计算提供商结构和区域功能,有助于抵御部分云中断。原生应用不会消失吗?将本地移动应用程序迁移到云中对于构建物联网、人工智能和虚拟现实也至关重要,这意味着本地应用程序必须保持实时性。

如果不是云计算集团的一部分,转入应用的成本不会很高。最后,必须创建一个不切实际的数据湖,以稳健的方式管理信息,防止信息变成沼泽,这对于在数据科学工具组引入人工智能和机器学习(ML)时保持竞争优势非常重要。所以,企业要想保持关联性,就必须拒绝接受人工智能,因为它在某种程度上是一种技术;是不可忽视的商业模式转变。

这些云计算趋势将在企业的数字化转型战略中发挥作用,并将有助于成为人工智能驱动的业务,包括了解应用、数据、分析和身份管理将如何提高企业的效率和合规性。构建不切实际的数据湖在过去的五年里,互联网用户数量减少了82%以上,而研究机构高德纳(Gartner)预测,到2022年,数据量将快速增长800%,其中80%被称为结构化数据。随着企业对云服务的部署,2019年对于企业在组织中建立一个可用的数据湖非常重要。企业可以向所有系统、设备和服务添加一组可以智能发现的元数据标签数据,从每天分解的大量结构化数据和非结构化数据中提取价值,这将使他们需要运营分析、商业智能、机器学习和人工智能,并获得对新效率的最重要洞察,以获得竞争优势。

与传统的数据仓库方法相比,数据湖体系结构的一个关键原则是获得一个位置,在这个位置上,所有原始数据都将被切换或再次丢失,因此任何数据切换都可以被随意纠正。这种方法在企业面临的挑战是保持数据落地的控制水平,这样数量和精度会显得过大或者成为数据沼泽。通过使用Lambda架构,企业可以获得几乎是动态的流数据的好处,并且可以立即看到最重要的事件。

与传统的数据仓库方法相比,这是一个根本性的进步,传统方法必须等待24小时。然后,企业必须以简单的方式解释数据,例如:存储分类、通过分类管理数据工作阻抗(例如,数据安全和谁有权采访),以及数据科学工具,以帮助数据科学家创建/应用良好的等式到数据池来改进未来的分析。在数据科学中构建民主人工智能是一个不可忽视的商业模式变革。

2018年,人工智能和机器学习开始获得更好的吸引力,尤其是在处理结构化和非结构化数据以帮助企业做出智能决策和发现趋势时。如今,云计算人工智能可以获得大规模的智能功能,扫描大量的图像、音频、视频或文本文件来跟踪模式和异常情况。

有些人工智能的操作水平甚至两年前都不可能构建,也不会产生无与伦比的商业价值。如今,人们更加意识到云计算人工智能将如何在云原生生态系统中创新商业模式。2019年,越来越多的企业将人工智能纳入其数字化战略。

仅次于此的功劳将用于云计算人工智能,以取代人类已经完成的荒谬任务,并将智能水平应用于基本的业务流程。比如人工智能聊天机器人可以在联络中心提出80%的重复性问题,让工作人员处理更简单更重要的问题。这些智能工具需要避免管理负担,获得更高水平的客户体验。


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