Yapay Zekanın sunduğu pek çOkay özellik ve kapasite maliyetlerin düşürülmesini, risklerin azaltılmasını, pazara giriş süresinin hızlandırılmasını ve çok daha fazlasını sağlayabilir.
İş analistleri sorunları ve hedefleri tanımlamak üzere veri uzmanları ile birlikte çalışır
Markanıza uyan bir görüntü oluşturduğunuzda, kullandığınız istemi not edin. Benzer şekilde, hangi istemlerin işe yaramadığını gözlemleyip bunları uygun şekilde düzeltin. Elektronik tablo, başarılı istemleri gelecekte tekrar kullanabilmek için not almanın pratik bir yolu olabilir.
Sohbet robotları aracılığıyla müşteriler ile iletişim kurun. Sohbet robotlarında müşterileri anlamak ve müşterilerin soru sorup bilgi edinmesini sağlamak üzere doğal dil işleme özelliği kullanılır. Bu sohbet robotları zamanla öğrenerek müşteri etkileşimlerine daha fazla değer katabilir.
Ayrıca yapay zeka tarafından oluşturulan resimleri araştırıp bunları özelleştirebilirsiniz.
Örneğin, bir makine öğrenimi mühendisi, röntgen görüntülerinde kemik kırıklarını tespit etmek gibi bir bilgisayarla görme problemi için farklı aday modelleri deneyebilir.
Önümüzdeki ten yılda yapay zekâ uygulamalarını belirli düzeyde gerçekleştiremeyen şirketler rekabette geride kalacak.
Kurumlar, Yapay Zekâ sayesinde here çok daha kısa sürede çAlright daha fazla işlemi gerçekleştirebilir, kişiselleştirilmiş ve cazip müşteri deneyimleri oluşturabilir ve daha yüksek düzeyde kârlılığı desteklemek üzere iş sonuçlarını tahmin edebilir.
AI görüntü oluşturucu, sözcüklerinizle göz alıcı görüntüler oluşturabilir ve fotoğrafları uzman gibi düzenlemenize gardenımcı olabilir.
Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dönüştürür. Örneğin e-postalar, görüntüler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürür.
Kullanıma hazır Yapay Zekâ, yerleşik yapay zekâ özellikleri olan ya da algoritmik karar alma sürecini otomatikleştiren çözümleri, araçları ve yazılımları ifade eder.
000 USD tasarruf sağladı. Ayrıca, israf edilen emeği azaltmak ve verilere dayalı karar verme yoluyla müşteri memnuniyetini artworkırmak için iş analizini de kullanıyor.
Örneğin, bulut bilişim kullanmıyorlarsa, makine öğrenimi projeleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Ayrıca inşa edilmeleri karmaşıktır ve yüksek talep gören ancak arzı az olan uzmanlık gerektirir. Bu projelerin ne zaman ve nerede dahil edileceğinin yanı sıra ne zaman üçüncü bir tarafa başvurulacağının bilinmesi, bu zorlukların en aza indirilmesine yardımcı olacaktır. Makine öğrenimi operasyonlarının makine öğrenimi çalışmalarınıza nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin
Ek olarak veri uzmanları yönetmeleri gereken çok sayıda farklı açık kaynak aracı ile ilgilenirken kimi durumlarda uygulama yazılımlarına eklemeden önce geliştirmeleri gereken modelleri uygulama yazılımı geliştiricilerinin tümüyle yeniden kodlaması gerekebilir.