Семантическая технология
6 главных вопросов, чтобы преуспеть в искусственном интеллекте
Вы не можете никуда свернуть, не наткнувшись на искусственный интеллект, машинное обучение или когнитивные вычисления. Наши машины тормозят для нас, паркуются для нас, а некоторые даже везут нас. Наши списки фильмов заполнены «Из машины», «Она» и «Люси». Новости рассказывают о новейших вендорах и классном использовании технологий поминутно. Продавцы наполняют нашу голосовую и электронную почту соблазнами. Всё так очень круто!
Но крутость не строит бизнес. Результаты делают.
Это подводит меня к самому большому барьеру, с которым сталкиваются компании при внедрении искусственного интеллекта. Компании обращаются с просьбой неправильные вопросы:
- Что такое искусственный интеллект (или вставить: машинное обучение или когнитивные вычисления)?
- Где можно использовать искусственный интеллект?
- Какой инструмент я могу купить?
Эти вопросы помещают искусственный интеллект в рамки традиционных аналитических процессов и внедрения технологий. Эти вопросы предполагают, что вы начнете с той же отправной точки, что и для больших данных. Вы ошибаетесь: искусственный интеллект начинает с проблемы, которую нужно решить, и работает в обратном направлении.
Чтобы преуспеть в искусственном интеллекте, вам нужно спросить правильные вопросы:
Категории:
- искусственный интеллект
- большие данные
- когнитивные вычисления
- машинное обучение
- семантическая технология
6 лет, 8 месяцев назад
6 главных вопросов, чтобы преуспеть в искусственном интеллекте
Вы не можете никуда свернуть, не наткнувшись на искусственный интеллект, машинное обучение или когнитивные вычисления. Наши машины тормозят для нас, паркуются для нас, а некоторые даже везут нас. Наши списки фильмов заполнены «Из машины», «Она» и «Люси». Новости рассказывают о новейших вендорах и классном использовании технологий поминутно.Продавцы наполняют нашу голосовую и электронную почту соблазнами. Всё так очень круто!
Но крутость не строит бизнес. Результаты делают.
Это подводит меня к самому большому барьеру, с которым сталкиваются компании при внедрении искусственного интеллекта. Компании обращаются с просьбой неправильные вопросы:
- Что такое искусственный интеллект (или вставить: машинное обучение или когнитивные вычисления)?
- Где можно использовать искусственный интеллект?
- Какой инструмент я могу купить?
Эти вопросы помещают искусственный интеллект в рамки традиционных аналитических процессов и внедрения технологий. Эти вопросы предполагают, что вы начнете с той же отправной точки, что и для больших данных. Вы ошибаетесь: искусственный интеллект начинает с проблемы, которую нужно решить, и работает в обратном направлении.
Чтобы преуспеть в искусственном интеллекте, вам нужно спросить правильные вопросы:
Категории:
- искусственный интеллект
- большие данные
- когнитивные вычисления
- машинное обучение
- семантическая технология
7 лет, 25 дней назад
Семантическая технология не только для фанатов данных
Вы не можете поднять семантику без того, чтобы кто-то не вставил извинения за гиковскую дискуссию. Если вы такой же человек, как и я, увлекайтесь данными! Но для всех остальных эту тему лучше оставить в покое. Что ж, как и у всех гиков, у семантических гиков сейчас настало время — и они могут просто править миром данных.
Он начинается с, казалось бы, невинного набора вопросов:
«Есть ли лучший способ освоить мои данные?»
«Есть ли лучший способ понять имеющиеся у меня данные?»
«Есть ли лучший способ объединить данные и контент?»
«Есть ли лучший способ персонализировать данные и идеи, чтобы они были релевантными?»
Сегодняшние обсуждения семантики рождаются из хаоса данных, с которым борются наши традиционные возможности управления данными и управления. Они рождаются из-за того, что даже при внедрении лучших технологий больших данных и аналитики удовлетворенность заинтересованных сторон аналитикой снизилась на 21% с 2014 по 2015 год, согласно опросу Forrester Global Business Technographics® Data And Analytics Survey, 2015.Инновационные архитекторы данных и поставщики понимают, что семантика является ключом к приданию контекста и значения нашей информации, чтобы мы могли извлекать столь необходимые бизнес-идеи в масштабе и, что более важно, персонализированно.
Категории:
- Аналитика
- Управление данными
- Управление основными данными
- Поиск
- искусственный интеллект
- большие данные
- данные
- график
- машинное обучение
- семантическая технология
7 лет, 25 дней назад
Семантическая технология не только для фанатов данных
Вы не можете поднять семантику без того, чтобы кто-то не вставил извинения за гиковскую дискуссию. Если вы такой же человек, как и я, увлекайтесь данными! Но для всех остальных эту тему лучше оставить в покое. Что ж, как и у всех гиков, у семантических гиков сейчас настало время — и они могут просто править миром данных.
Он начинается с, казалось бы, невинного набора вопросов:
«Есть ли лучший способ освоить мои данные?»
«Есть ли лучший способ понять имеющиеся у меня данные?»
«Есть ли лучший способ объединить данные и контент?»
«Есть ли лучший способ персонализировать данные и идеи, чтобы они были релевантными?»
Сегодняшние обсуждения семантики рождаются из хаоса данных, с которым борются наши традиционные возможности управления данными и управления. Они рождаются из-за того, что даже при внедрении лучших технологий больших данных и аналитики удовлетворенность заинтересованных сторон аналитикой снизилась на 21% с 2014 по 2015 год, согласно исследованию Forrester Global Business Technographics® Data And Analytics Survey, 2015. Инновационные архитекторы данных и поставщики понимают, что семантика является ключом к приданию контекста и значения нашей информации, чтобы мы могли извлекать столь необходимые бизнес-идеи в масштабе и, что более важно, персонализированно.
Категории:
- Аналитика
- Управление данными
- Управление основными данными
- Поиск
- искусственный интеллект
- большие данные
- данные
- график
- машинное обучение
- семантическая технология
