بگذارید به سراغ هستهی اصلی قابلیتهای هوش مصنوعی برویم که کسب و کارهای امروزی را متحول میکنند، از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی گرفته تا یادگیری عمیق برای اتوماسیون هوش مصنوعی. هر یک از این موارد نقش مهمی در بهبود تصمیمگیری، بهینهسازی عملیات و هدایت نوآوری ایفا میکنند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین دادهها را تجزیه و تحلیل میکنند، الگوها را شناسایی کرده و بر اساس نتایج خود پیشبینیهایی انجام میدهند. این الگوریتمها ابزارهای هوش مصنوعی را تقویت میکنند که به کسبوکارها امکان میدهد از دادههای ناهمگون، بینشهای ارزشمندی برای کمک به تصمیمگیری به دست آورند. در حالی که مدلهای یادگیری ماشین با پردازش دادهها به طور مستقل یاد میگیرند، میتوان آنها را بر اساس نیازهای خاص شما به صورت دستی نیز بهروز کرد.
دسته بندی موجودیت های نام دار (NER) موجودیتهایی را که در مدل یادگیری ماشین تعریف شدهاند و برای کسبوکار مهم هستند، مانند موقعیتهای جغرافیایی، نام برندها، افراد مشهور و غیره، شناسایی میکند. جستجوی معنایی نیز به درک مفهومی ورودی پرسش توسط کاربر کمک میکند. این دو با هم به پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از دادههای غیرساختاریافته کمک میکنند تا به شما در بهبود دقت جستجو، خودکارسازی پردازش دادهها و استخراج بینشهای معنادار برای تصمیمگیری آگاهانه کمک کنند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات به کسبوکارها امکان میدهد زبان انسان را درک و تفسیر کنند و آنها را به ابزارهایی ضروری برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری، محتوای رسانههای اجتماعی و سایر دادههای متنی در عین حال خودکارسازی تولید گزارش تبدیل میکند.
یادگیری ماشین از یک سری الگوریتم استفاده میکند و به طور مستقل در حال یادگیری است، اما ممکن است برای اصلاح خطاها به دخالت انسان نیاز داشته باشد. از سوی دیگر، یادگیری عمیق برای یادگیری و سازگاری با الگوهای داده جدید با دخالت کم یا بدون دخالت انسان از شبکههای عصبی استفاده میکند. این فناوری برای خودکارسازی وظایف و فرآیندهای تجزیه و تحلیل دادههای پیچیده، از جمله تشخیص تصویر و گفتار به کار میرود و به کسبوکارها امکان میدهد عملیات را ساده کرده و بهرهوری را بهبود بخشند.