在商業(yè)中找到AI的成功用途可能會(huì)令人難以招架。學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新步伐遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了公司處理新技術(shù)和評(píng)估其效用的速度。要開始使用，以下是今天使用AI的方法。
與圖像相關(guān)的AI:
計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂诶斫鈭D像。從實(shí)際對(duì)象本身到圖像中表示的認(rèn)知概念的任何東西。要識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺可以提供幫助的用例，請(qǐng)考慮提取有關(guān)圖像的抽象表示的位置。
推薦系統(tǒng):電子商務(wù)網(wǎng)站可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)推薦系統(tǒng)的圖像進(jìn)行上下文化。
用戶購物行為:分析客戶購買情況以查找相似之處。用戶是否更喜歡某些削減?材料?
可視化搜索:查找與用戶選擇的項(xiàng)目類似的項(xiàng)目。
零售分析:跟蹤商店內(nèi)訪問量最大的區(qū)域。
魔術(shù)鏡:允許用戶查看自己，并將產(chǎn)品覆蓋在他們身上。
對(duì)象檢測(cè):查找和跟蹤圖像中的對(duì)象。
文字相關(guān)AI:
涉及任何文本相關(guān)的字段稱為自然語言處理(NLP)。
機(jī)器翻譯:一個(gè)例子是從英語翻譯成法語。這里的訣竅是考慮您的業(yè)務(wù)中可以構(gòu)建為翻譯任務(wù)的任何內(nèi)容。例如，一段時(shí)間內(nèi)的股票運(yùn)動(dòng)，轉(zhuǎn)化為股票運(yùn)動(dòng)進(jìn)入下一個(gè)時(shí)期。
數(shù)據(jù)提取:如果您使用文本編寫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，NLP已經(jīng)非常擅長(zhǎng)提取該數(shù)據(jù)。例如:“我的貓彼得，跑進(jìn)了超市。” 目前的系統(tǒng)可以認(rèn)識(shí)到彼得是名稱和超市的一個(gè)位置。
文本分類:AI在分類文本序列方面做得非常好。像“我真的喜歡那部糟糕的電影”這樣的句子將被合理地歸類為正面。
文檔摘要:雖然這仍然不是一個(gè)已解決的問題，但較新的系統(tǒng)可以從較長(zhǎng)的段落中提取最相關(guān)的句子。
雖然這些應(yīng)用程序看起來特定于圖像或文本，但抽象概念可以轉(zhuǎn)移到其他域。
