На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Корпоративная культура. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Автор
Дата выхода
10 ноября 2020
🔍 Загляните за кулисы "Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Томас Дэвенпорт) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.
Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.
Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.
📚 Читайте "Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Например, для перевода требуется большой объем переведенных текстов, статистически анализируя которые система узнает, что испанское и португальское слово amor находится в тесной статистической взаимосвязи с английским словом love. Этот метод использует «грубую силу», однако часто он довольно эффективен.
До последнего десятилетия внимание уделялось исключительно семантической ОЕЯ, и она демонстрирует умеренную эффективность, если система удачно натренирована на распознавание слов, синтаксиса и концептуальных связей.
Производительность систем ОЕЯ следует измерять двумя способами. Первый – оценивать процент произнесенных слов, которые система понимает.
Экспертные системы на основе правил
В 1980-х гг. экспертные системы на основе наборов правил «если – то» были доминирующей технологией ИИ и долгое время широко использовались в коммерческих целях.
Экспертные системы требуют, чтобы эксперты и инженеры знаний разработали набор правил для конкретной области знаний.





