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大數(shù)據(jù)時(shí)代,非擁有大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或信息化程度低的企業(yè)如何發(fā)展AI?

網(wǎng)友解答: 數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的重要基礎(chǔ),不論是自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺還是機(jī)器學(xué)習(xí)等AI研究領(lǐng)域,數(shù)據(jù)都是進(jìn)行AI研發(fā)的基礎(chǔ)性資源,所以在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)往往走在了AI

網(wǎng)友解答:

數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的重要基礎(chǔ),不論是自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺還是機(jī)器學(xué)習(xí)等AI研究領(lǐng)域,數(shù)據(jù)都是進(jìn)行AI研發(fā)的基礎(chǔ)性資源,所以在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)往往走在了AI研發(fā)的前沿。看一下機(jī)器學(xué)習(xí)的描述:

對(duì)于數(shù)據(jù)量比較小或者數(shù)據(jù)維度不高的企業(yè)來說,發(fā)展AI也有很多途徑,可以通過以下幾個(gè)渠道來發(fā)展自己的AI項(xiàng)目:

第一:聯(lián)合研發(fā)。聯(lián)合研發(fā)一直是科技領(lǐng)域比較常見的做法,尤其是科技企業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的合作,比如自動(dòng)駕駛就是一個(gè)比較常見的案例。隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,傳統(tǒng)行業(yè)與科技公司的合作將越來越普遍,而數(shù)據(jù)也能在合作中能夠發(fā)揮出更大的價(jià)值。

第二:從應(yīng)用到研發(fā)。AI的發(fā)展路線也可以從應(yīng)用AI產(chǎn)品開始,不少企業(yè)的AI項(xiàng)目都是先從引入AI產(chǎn)品開始的,通過對(duì)這些AI產(chǎn)品的分析和了解逐漸形成一套適合自己的AI發(fā)展路線。

第三:完善數(shù)據(jù)采集渠道?,F(xiàn)在很多企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)水平還比較低,這就導(dǎo)致自身的數(shù)據(jù)采集非常薄弱。很多傳統(tǒng)企業(yè)該采集的數(shù)據(jù)沒有采集,導(dǎo)致了大量價(jià)值化數(shù)據(jù)的流失,所以通過發(fā)展AI項(xiàng)目也會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)完善自身的數(shù)據(jù)采集渠道。

第四:發(fā)展AI項(xiàng)目要因地制宜。AI項(xiàng)目的研發(fā)一定要結(jié)合企業(yè)自身的特點(diǎn),不能為了AI而AI,發(fā)展AI不僅要有成熟的團(tuán)隊(duì)更需要有AI發(fā)展的土壤和應(yīng)用場(chǎng)景。

未來AI的研發(fā)資源會(huì)進(jìn)一步集中,AI公司也將更加獨(dú)立和專業(yè),大部分產(chǎn)業(yè)用戶可以通過聯(lián)合研發(fā)的方式來獲得AI產(chǎn)品的應(yīng)用,就像很多汽車廠家只負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和組裝卻并不生產(chǎn)具體配件的道理一樣,未來的AI產(chǎn)品也必將有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于大部分產(chǎn)業(yè)用戶來說,只需要使用AI產(chǎn)品就可以了,并不需要去從頭開始研發(fā),這是一個(gè)比較經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)實(shí)的做法。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年,目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生,主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域,我會(huì)陸續(xù)在酷米寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章,感興趣的朋友可以關(guān)注我,相信一定會(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題,也可以咨詢我,謝謝!

網(wǎng)友解答:

一句老話講,專業(yè)的人做專業(yè)的事。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,國內(nèi)涌現(xiàn)了一大批大數(shù)據(jù)人工智能公司,特別是針對(duì)信息化水平較弱的制造業(yè)企業(yè),在做好企業(yè)業(yè)務(wù)流程管理的前提下,才可能談到數(shù)據(jù)應(yīng)用的層次,而數(shù)據(jù)貫通一直都是數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提,才可能做到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效利用,通俗的講就是數(shù)據(jù)才能被利用起來,才能發(fā)揮價(jià)值。歷史數(shù)據(jù)貫通,消除業(yè)務(wù)壁壘,建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)圖譜,從而上升到數(shù)據(jù)應(yīng)用和創(chuàng)新。

而針對(duì)AI業(yè)務(wù)范圍得應(yīng)用領(lǐng)域也是十分廣泛

AI業(yè)務(wù)的應(yīng)用離不開數(shù)據(jù)模型得建立和挖掘。

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