Искусственный интеллект помогает принимать бизнес - решения

Искусственный интеллект помогает принимать бизнес - решения Не случайно, что золотая эра научной фантастики началась во времена активного всплеска развития вычислительной и космической техники, а футуристические заметки включают в себя описание нереальных на первый взгляд технологий. Многие из прогнозов начинают сбываться в современном мире и искусственный интеллект работает уже вокруг нас. Датчики, которые определяют оптимальное время для переключения светофоров, стиральные машины, автоматически адаптируются к количеству и составу одежды, промышленные роботы, 3D-печать, обработка естественного языка - яркие тому примеры.

Компьютеры умеют принимать решения, вооруженные всей необходимой информацией и без элемента систем случайности, известных как «полностью детерминированные системы». По этой причине компьютеры гораздо лучше играют в шашки, чем люди, но проигрывают в самой человеческой игре - игре в покер.

Но пока технологии, построенные на искусственном интеллекте, стремятся к миру, в котором машина будет принимать за человека решения и рассказывать, когда заказать отпуск, чтобы провести его при гарантированно идеальной погоде, какую дорогу выбрать для поездки, большинство разработчиков не учитывают один важный аспект. Речь идет о самом человеческом существовании - взаимодействии с окружающим миром, нашими решениями, эмоциями и интересами - машины могут сегодня пока мало что предложить.

На самом деле человек не хочет, чтобы машина вместо его что то выбирала или решала, но мы нуждаемся в помощи для осуществления разумного и осознанного выбора. Так и в мире бизнеса - без применения искусственного интеллекта и его возможностей для работы с BIG DATA, руководители полагаются на непоследовательные и неполные данные при принятии решений. С искусственным интеллектом у них появляются модели, основанные на данных, которые являются основой для ведения эффективной бизнес-деятельности. Безграничное моделирования результатов является одним из прорывов в современных системах искусственного интеллекта, что позволяет их использовать во всех видах принятия решений.

Важную роль в современном мире играет искусственный интеллект при понимании социальной динамики и поведения целевого рынка. С искусственным интеллектом появилась возможность моделировать, анализировать и в конечном итоге прогнозировать поведение потребителей, используя в т.ч. и информацию социальных сетей. Получить мнение о продукте - это своего рода интеллектуальный анализ данных, который ищет в Интернете мысли и чувства. Это способ для маркетологов узнать больше о том, как их продукты воспринимает целевая аудитория. Ручная обработка и анализ требуют много времени. Искусственный интеллект помогает их сократить, применяя инновационные функции поиска и анализа.

Разработчики платформы IDOL, которую компания Inlimited впервые имплементировала на Украине, создали ряд новаторских методов анализа данных с помощью искусственного интеллекта, который помогает автоматизировать и улучшить обработку информации всех типов, созданной человеком. Реализуя решения с помощью платформы IDOL, мы не принимаем решения за людей, а оснащаем их необходимой информацией для принятия наилучшего решения. Такой подход в работе с иностранными инвестициями называется расширенным интеллектом.

В рамках расширенного интеллекта IDOL использует широкий спектр теорий и методов для обработки и удаления смысла из информации, созданной человеком. В нашей статье мы расскажем о некоторых, чтобы объяснить, как их можно применять для управления корпоративными решениями.

Теоретические основы подхода IDOL к информации, создаваемой людьми, начинаются с Томаса Байеса, английского клирика 18 века, работы которого с математической вероятности были опубликованы после его смерти ( «Философские транзакции Лондонского королевского общества», 1763). Работа Байеса была сосредоточена на вычислении вероятностной зависимости между множествами переменных и определения степени, в которой одна переменная влияет на другую. В основе теории лежит теорема Байеса обманчиво простого уравнения, связывающего условные вероятности множеством случайных величин. Сила теоремы Байеса лежит в ее применении к обработке сложных наборов данных. Это обеспечивается математической основой для описания того, как модель системы должна обновляться на основе наблюдения, которые были сделаны в этой системе. Эта интерпретация сама по себе позволяет автоматически создавать пользовательскую модель, которая действительно соответствует данным, о которых идет речь. Возьмем, например, модель текстовых документов, которые используются для создания системы поиска документов. Сложные лингвистические модели, претендующие на понимание английского языка, отработают качественно, но они не смогут понять отраслевую специфику, жаргон, неологизмы или специфические для клиента термины и понятия.

Если использовать Байесовская систему, то сначала используется языковая модель, затем она обновляется с использованием байесовской теории для получения языковой модели данной отрасли (с учетом специфических терминов) и адаптируется к данному конкретному документу. Подход не зависит от языка и автоматически обновляется, как новые данные, содержащие новые слова или существующие, используемые в новом контексте для определения новой модели.

Типичная проблема при поиске информации заключается в том, чтобы определить насколько релевантный документ для данного запроса или агента. Байесовская теория помогает в этом, связывая это решение с подробностями, которые нам уже известны, такие как модель агента. IDOL может использовать те же методы анализа данных, чтобы обеспечить и адаптивные модели поведения пользователя.
Например, мы можем использовать документы, которые пользователь пишет, виды или метки, как подходящие для использования в будущих документах. Моделирование адаптивной вероятности концепции IDOL позволяет эту информацию «размножать». Агенты могут быть более квалифицированными путем переподготовки. Использование теории Байеса для IDOL идет дальше. При моделировании концепций анализируется взаимосвязь между признаками, которые содержатся в документах, относящихся к профилю агента, для поиска новых концепций и документов. Таким образом определяются понятия, важные для наборов документов, позволяющих точно классифицировать новые документы.

Никто точно не знает, какая была первоначальная цель Байеса, но его теорема стала центральным принципом современного статистического вероятностного моделирования. Применяя теорему, мы можем вычислить соотношение между наборами переменных быстро и эффективно, позволяя программному обеспечению пользоваться концепциями.

Следующей наиболее значимой теорией заложенной в основу функционала IDOL является теория информации - инновация Клода Шеннона, описанная в его «Математической теории коммуникации», (1949). Она заключается в том, чтобы информацию рассматривать, как количественную ценность в коммуникации. Это позволяет в обработке сложных потоков данных определять функции автоматически и получать наивысшую ценность из полученной информации.

Информация на естественном языке содержит большое количество избыточных слов, фраз и т.д. Всегда можно понять разговор в шумной комнате, даже когда невозможно расслышать некоторые слова. Поняла суть информации по части новости, например, если мы уберем основной текст. Теория информации обеспечивает основу для извлечения понятий с ее чрезмерного количества. IDOL применяет эту теорию для определения наиболее важных (или информативных) концепций внутри документа.

Инновационным является и заложен функционал структурированной аналитики. Например, графические базы данных обеспечивают новый способ моделирования окружающего мира. Они состоят из узлов и ребер, где узел является сущностью, такой как человек, место или даже понятия, а край - это соединение или связь между двумя узлами. Графики - предлагают новый подход к анализу данных. Анализируя отношения между объектами в социальной сети, например, можно ответить на такие вопросы, как:

• Плохо или слабо связана наша сеть?
• Кто является самым связующим лицом в сети?
• У каких друзей есть пересечение по базе?

Графики помогают нам выявлять сложные шаблоны в данных, которые мы могли бы пропустить. Например, мы можем использовать графики для создания систем рекомендаций, которые связывают клиентов и продукты на основе сходства в истории покупок клиентов или выявления групп, путем определения кликов пользователей в социальной сети, основанной на более высоком объеме данных о коммуникации между ними.
Графический сервер IDOL предоставляет графическую функциональность, которая дополняет существующий текстовый анализ IDOL и позволяет пользователям исследовать свои данные по-новому.

Стратеги, руководители, отвечающие за продажи, маркетологи, бренд-менеджеры мечтают предсказать результаты работы компании для улучшения планирования, оперативного решения проблем и возможности сделать наиболее безопасные инвестиции. Имея точный прогноз можно получить существенные конкурентные преимущества, улучшенный клиентский сервис и снизить расходы по ряду статей.

Основной принцип прогнозной аналитики заключается в том, что в организации существуют модели, которые отражены в ее данных и эти шаблоны обычно сигнализируют о том, что ожидает организацию. Мы, как правило, можем идентифицировать эти шаблоны с использованием методов машинного обучения. Задача машинного обучения состоит в оптимизации эффективности прогнозной модели.

Безусловно, существует возможность создания прогнозной модели с помощью ученых, экспертов. Однако, при разработке модели количество задействованных технологий большое, соответственно необходимо задействовать и большое количество профильных специалистов. Кроме того, расходы на поддержку команды ученых-исследователей, экспертов данных достаточно высоки. Также, исследования займут значительный промежуток времени.

Прогнозные возможности IDOL позволяют неподготовленным командам создавать и оптимизировать аналитические модели, которые включают в себя чуть больше, чем загрузка набора данных и постановки вопроса, которые будут решены системой.
Платформа использует широкий набор алгоритмов для выполнения экстраполяции. Вместо того, чтобы ограничивать методы для исследования, IDOL задействует все соответствующие функции для определения наилучшего решения. Также, оптимизатор машинного обучения, автоматически выбирает лучший набор параметров для каждого алгоритма без какого-либо вмешательства со стороны пользователя. Когда модели учатся, IDOL автоматически выбирает наиболее точную, в то же время, гарантируя, что переобучение не будет происходить.

Так искусственный интеллект стал в современном мире частью процесса принятия решений. Используя машинную обработку и анализ данных вы в кратчайшие сроки получаете нужный результат, что позволяет экономить средства, принимать своевременные, взвешенные решения и опережать конкурентов.

В своих дальнейших публикациях мы расскажем о поисковых механизмах IDOL.
Следите за нашими публикациями.
23.10.2017
"CHANGING THE FUTURE with Micro Focus" "CHANGING THE FUTURE with Micro Focus"
06.11.2018
6 ноября 2018 наша компания провела конференцию, посвященную возможностям использования в Украине по...
Подробнее
Мы получили партнерский статус "GOLD" компании Micro Focus Мы получили партнерский статус "GOLD" компании Micro Focus
19.10.2018
Мы получили партнерский статус «GOLD» от одного из лидеров мирового рынка программного обеспечения.
Подробнее
Решение Inlimited помогает контролировать территорию морского порта Решение Inlimited помогает контролировать территорию морского порта
03.10.2018
Как в режиме реального времени контролировать водную акваторию для своевременного реагирования?
Подробнее
Как работает Inlimited Face Recognition? Как работает Inlimited Face Recognition?
26.09.2018
Может ли система распознавания лиц давать 100% результат?
Подробнее
Какие прогнозы развития рынка видеоаналитики до 2020 года? Какие прогнозы развития рынка видеоаналитики до 2020 года?
11.09.2018
Ожидается, что рынок видеоаналитики вырастет в 4,25 раза и достигнет 11,17 млрд. долл. США к 2022 го...
Подробнее
Компания Inlimited получила партнерский статус «Gold» от компании Milestone Systems Компания Inlimited получила партнерский статус «Gold» от компании Milestone Systems
14.08.2018
Статус «Gold» подтверждает высокую квалификацию специалистов и экспертизу компании Inlimited в сфере...
Подробнее
Как мы обучаем искусственный интеллект понимать и воспроизводить украинский язык? Как мы обучаем искусственный интеллект понимать и воспроизводить украинский язык?
10.07.2018
Компания Inlimited обучает интеллектуальную платформу IDOL украинскому языку и делиться тонкостями э...
Подробнее
Компания Inlimited стала партнером немецкого производителя IP-видеосистем - компании Mobotix Компания Inlimited стала партнером немецкого производителя IP-видеосистем - компании Mobotix
29.06.2018
Наша компания получила партнерский сертификат от компании Mobotix - производителя интеллектуальных I...
Подробнее
Как может  анализ социальных медиа  улучшить  управление жизнедеятельностью города? Как может анализ социальных медиа улучшить управление жизнедеятельностью города?
17.01.2018
Рост  Интернет позволяет информации сегодня распространяться быстрее, чем когда-либо прежд...
Подробнее
Искусственный интеллект помогает принимать бизнес - решения Искусственный интеллект помогает принимать бизнес - решения
23.10.2017
Не случайно, что золотая эра научной фантастики началась во времена активного всплеска развития вычи...
Подробнее