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在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在應(yīng)用如此之多的情況下,要找出最適合您自己公司和特定應(yīng)用的最佳技術(shù)將是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),因?yàn)檫@些技術(shù)需要能夠避免,并推動(dòng)真實(shí)、可量化的投資回報(bào)。畢竟,對(duì)于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō),在極其復(fù)雜且高度敏感的工業(yè)運(yùn)營(yíng)環(huán)境中運(yùn)行原型和未經(jīng)驗(yàn)證的軟件是冒險(xiǎn)的事情。 然而,邁入人工智能領(lǐng)域需要我們具備一定的膽量和膽識(shí)——如果您僅使用部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)施一個(gè)小規(guī)模試點(diǎn),成果可能非常有限或令人大失所望,從而不利于進(jìn)一步投資或更大膽的思考。有些早期采用者傾向于在有限范圍內(nèi)延長(zhǎng)試點(diǎn)項(xiàng)目的時(shí)間,他們最終也失去信心——但這種做法是錯(cuò)誤的。人工智能已經(jīng)發(fā)展得更為成熟,因此現(xiàn)在我們應(yīng)當(dāng)投入下一步行動(dòng),投資于由真正富有創(chuàng)新精神的領(lǐng)先技術(shù)公司開(kāi)發(fā)的成熟功能。這些公司擁有必要的指標(biāo)、業(yè)務(wù)規(guī)模和產(chǎn)品組合,可以讓企業(yè)通過(guò)使用這些成熟、量身定制和可擴(kuò)展的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)軟件工具推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 |
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