根据叙事科学调查统计，到38％的大型企业现已在使用AI技术，到2019年将有62％的大型企业使用人工智能应用。ai人工智能是一个社会热点：新闻头条充斥着有关采用AI的成功案例。这种情况很容易解释：要在现实生活中使用AI，您需要互联网大数据。机器学习（ML）是现代AI的核心，而数据是ML的原材料。更加实惠的计算资源和云技术使公司能够跨越以前存在的技术障碍并在机器学习方面表现出色。公司正在学习处理互联网大数据以获取深入的业务见解。在软件工程领域已有10多年的历史，我们分享六个想法，这些想法对于那些计划借助AI软件达到新高度的公司可能有用。

1.ai人工智能需要互联网大数据
要执行所需的任务，必须在庞大而全面的数据集上训练AI模型。该数据集越大，结果越好。（用于ML模型的典型训练数据集可能包含大约数百万甚至数十亿个条目。）如今，软件开发服务摆脱了过去的技术限制，甚至可以实时收集，处理和分析互联网大数据。
2.真正的ai人工智能是实时的或接近实时的
大多数大型企业需要近乎实时的AI。让我们看一下不同行业中的AI应用程序，它们都是实时的：
欺诈识别
面部识别
语音识别（语音转文字服务）
翻译（百度翻译，阿里翻译器）
商品推荐
智能数字个人助理（Siri，小度）
聊天机器人
自动驾驶汽车
智能房屋
3.真正的AI需要云
在训练阶段，机器学习需要大量的计算资源，而数据处理阶段的需求并不那么高。早些时候，对计算资源的这种不断变化的需求对于那些想要实施机器学习但又不愿一次性投入巨资购买足够强大的服务器的人来说，是一个挑战。云技术的出现使轻松满足此需求成为可能。AI软件开发服务可以依赖公司或商业云（例如AWS，Microsoft Azure等提供的服务）。
4. AI解决方案远远超出了ML算法的实现
毫无疑问，算法在ML软件开发中很重要。但是，许多其他因素也会极大地影响成功：
训练数据集
实际上，训练数据集是成功的关键。如果一家公司没有足够的数据，或者它们有偏见或质量低下，那么AI软件很可能会做出错误的决定。
培训过程
机器学习可以采取两种形式：有监督的和无监督的。在第一种情况下，同时为ML模型提供训练数据和所需的输出。在第二种情况下，输出是未知的，并且模型必须在训练数据中找到任何趋势和依存关系。因此，公司必须选择相关的培训方法。
集成到日常业务流程中
为了带来实用价值，ai人工智能应该成为日常业务流程的组成部分。为此，AI软件应与其他公司系统集成（从中获取新数据并将其转换为输出的数据）。
5.基于机器学习的ai人工智能解决方案应经常重新培训
不幸的是，基于ML的AI解决方案并不是一劳永逸的。重要的是要了解AI不是多任务的。与人类不同，它不能被训练玩两种不同的游戏。如果AI学会了下棋，那将是非常成功的。但是，如果要使用此AI来玩Go，则应该对系统进行重新培训，并且只能执行新任务。
由于以下原因，机器学习模型需要频繁的重新训练：
外部变化：商业环境在不断变化：新的竞争者进入市场，行业出现新的趋势等。所有这些都可能导致大型企业必须解决的任务发生变化。
内部变化：任何业务正在发展，可以扩展到新市场或缩小规模，可以改变组织结构或业务流程的结构；它可以重新考虑公司战略，目标和KPI。因此，一段时间后，大型企业可能需要借助现有的AI软件来解决其他任务。
6.机器学习解决方案应得到验证和监控
基于ML的系统有时会出错。它们可能是次要的（例如，电子商务中推荐商品的错误批次）或严重的（例如，银行中不为人知的欺诈案件）。但是，即使经常发生，即使是很小的错误也可能会产生重大影响。例如，在线客户可能会放弃似乎无法识别和满足其需求的零售商。为了避免这些负面影响，机器学习软件的体系结构应包括第二个控制环，该控制环将分析AI决策并识别错误。这种“超级智能”可以是人类的，也可以是其他观察AI级别1决策的AI软件模块。
北京软件开发公司官网 http://www.cskj8.com