它们有何不同以及为业务选择哪一个
Posted: Wed Jan 15, 2025 5:54 am
Rossiyskaya Gazeta 的一项调查显示，到 2023 年，俄罗斯约有一半的大公司正在使用人工智能解决方案，另有 20% 的公司计划开始使用。一年来，智能系统的质量和可用性不断提高，对它们的需求也随之增加，尤其是神经网络。 AIRI 研究所战略发展与合作伙伴关系部主任马克西姆·库兹涅佐夫 (Maxim Kuznetsov) 表示，即使你不是人工智能专家，如何选择“那个”。
重要提示：本文适用于那些不需要偶尔为博客生成图像，而是需 伊朗电话数据 要解决复杂的持续业务问题的人。例如，预测房地产需求或识别装配线上的零件。为此，企业通常会选择预先训练的人工智能系统并对其进行定制。
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内容：
准备选择神经网络。最难的是了解是否真的需要
让我们开始寻找和选择吧。关于神经网络特性的教育计划
当您决定使用神经网络时，请准备指标
准备选择神经网络。最难的是了解是否真的需要
在选择神经网络之前，重要的是要确定您想要解决什么问题、可以训练哪些数据以及您有多少预算。大多数公司在第一个问题上就“崩溃了”：有人引入人工智能“因为竞争对手做到了”，有人使用流行技术进行公关。尽管真正的业务问题可以使用更便宜的经典方法来解决。结果，团队失去了焦点，投资变得不值得。
从问题陈述开始。仅仅说“我们需要预测客户行为”是不够的——这太模糊了。我们需要这样的细节：“我们需要分析技术支持的语音和文本呼叫，以便识别客户行为趋势，并据此预测他们对我们新产品的反应。”因此，最好与 IT 专家（最好是 ML 工程师）一起制定。
当问题明确后，找出可以收集哪些数据来训练神经网络来解决它。必须有大量数据，数据必须具有良好的质量和结构化：如果你向人工智能提供过时或混乱的信息，系统将无法产生足够的结果。因此，请检查您的数据源、收集和存储协议。确保不存在间隙或无法解释的异常情况。数据集应该足以训练和测试神经网络：通常分配 70-80% 用于训练，20-30% 用于测试。
重要提示：本文适用于那些不需要偶尔为博客生成图像，而是需 伊朗电话数据 要解决复杂的持续业务问题的人。例如，预测房地产需求或识别装配线上的零件。为此，企业通常会选择预先训练的人工智能系统并对其进行定制。
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在选择神经网络之前，重要的是要确定您想要解决什么问题、可以训练哪些数据以及您有多少预算。大多数公司在第一个问题上就“崩溃了”：有人引入人工智能“因为竞争对手做到了”，有人使用流行技术进行公关。尽管真正的业务问题可以使用更便宜的经典方法来解决。结果，团队失去了焦点，投资变得不值得。
从问题陈述开始。仅仅说“我们需要预测客户行为”是不够的——这太模糊了。我们需要这样的细节：“我们需要分析技术支持的语音和文本呼叫，以便识别客户行为趋势，并据此预测他们对我们新产品的反应。”因此，最好与 IT 专家（最好是 ML 工程师）一起制定。
当问题明确后，找出可以收集哪些数据来训练神经网络来解决它。必须有大量数据，数据必须具有良好的质量和结构化：如果你向人工智能提供过时或混乱的信息，系统将无法产生足够的结果。因此，请检查您的数据源、收集和存储协议。确保不存在间隙或无法解释的异常情况。数据集应该足以训练和测试神经网络：通常分配 70-80% 用于训练，20-30% 用于测试。