AsiaHabit Digital

Mesterséges intelligencia használata

Megoldást nyújt az előre nem meghatározható információk feldolgozásában

  • személyre szabott ajánlatot tesz
  • bármilyen eltérést gyorsan azonosít
  • élő videót figyel és elemez
  • munkafolyamatok ellenőrzését végzi
  • egyedi kérdéseket válaszol meg tudástár alapján
  • bármilyen egyedi feladat elvégzésére tréningezhető

Miért ajánljuk a mesterséges intelligenciát?

Mert előre nem programozható feladatokat képes megoldani, így az automatizáció által növelheti a teljesítményt és a biztonságot. Fontos megjegyezni, hogy a technológia alkalmazásához nagyobb mennyiségű kiinduló adatra van szükség, ami alapján elvégezhető a pontos beállítás.

Alkalmazási területek

Kiválóan használható az automatizáció és elemzés azon területén, amikor nem lehet pontosan meghatározni az elvégzendő feladathoz szükséges információkat. Például a közterületen dolgozó szemét szedő robotnak el kell döntenie, hogy mit lát, hogyan kell szelektíven összegyűjtenie a szemetet, illetve hogyan reagáljon az átlagtól eltérő tárgyakra, amik közveszélyt okozhatnak.

mesterséges intelligencia alkalmazása

Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás mintaadatokon alapuló modellt épít fel, hogy előrejelzéseket vagy döntéseket hozzon anélkül, hogy kifejezetten erre lenne beprogramozva. A gépi tanulás sokféle alkalmazásban használható az üzleti világon kívül is, például az orvostudományban, az e-mail szűrésben, a beszédfelismerésben és a számítógépes látásban. Minden olyan területen, ahol nem alkalmazható az előre programozott, merev algoritmus.

Mi a neurális hálózat?

A neurális hálózat egy csomópontokból álló ideghálózat, melyben a csomópontok az összefüggő ismeretanyagot tárolják. (Például az orvostudomány kardiológiai szakága egy csomópont.) A neurális hálózaton átfuttatott adat attól függően kap magasabb vagy alacsonyabb értéket az egyes csomópontokra vonatkozólag, hogy az mennyire releváns az adott csomóponttal. Tehát a kimeneti adat nem csak igaz vagy hamis lehet, hanem relevancia alapján súlyozott értékeket kap.

Mi a deep learning?

A deep learning hatalmas neurális hálózatokat használ, hogy összetett mintákat találjon meg nagy mennyiségű adatokban. Jól alkalmazható például a kép- és videó tartalom elemzésére, vagy a beszédfelismerés terén.

Mi a cognitive computing?

A cognitive computing a gépekkel való természetes, emberszerű kölcsönhatásra törekszik. A végső cél az, hogy egy gép szimulálja az emberi folyamatokat a képek és a beszéd értelmezésének képessége révén, majd válaszul összefüggően beszéljen.

Mi a számítógépes látás?

A számítógépes látás a digitális képek és videók részletes megértését és elemzését teszi lehetővé, így a hasznos információk automatikusan feldolgozhatóak. Alkalmazása rendkívül széleskörű az útlevél adatok feldolgozásától az orvosi képalkotó eszközök által biztosított képek elemzéséig.

Mi a natural language processing?

A natural language processing a számítógépek azon képessége, hogy mélységében megértik az emberi nyelveket. Ide tartozik a természetes nyelvi interakció, amely lehetővé teszi, hogy a feladatok elvégzéséhez normál, mindennapi nyelv segítségével kommunikáljunk a számítógépekkel.

Dolgozzon Ön is mesterséges intelligenciával!

Ingyenes konzultáció során személyre szabott tanácsadással állunk rendelkezésére.

Felveszem a kapcsolatot