会的影响的公司将处于劣势。那些不知道如何在政策中正确整合社会、环境和公司治理因素的企业,可能会面临在市场上受到惩罚的风险,甚至在竞争中处于不利地位。人工智能的采用越来越成为现实。Kaggle 数据科学家社区的最新调查证明了这一点,该调查表明,这些配置文件工作的公司中有 30.8% 拥有稳定的机器学习项目,这些项目已经运行了两年多。此外,该数字在研究的最后三年中有所增加。

在人工智能领域的技术和技巧中,我相信有一些组织不应该忽视,因为它们正在对所有领域的业务产生真正的影响,例如机器学习或自然语言处理(NLP),或者因为他们承诺拥有它,就像深度强化学习和 拉脱维亚电话号码 量子计算一样。 具有实际影响的人工智能 目前最著名和应用最广泛的人工智能技术之一是机器学习或机器学习。这已经允许自动化任务或识别公司保留的数据中的复杂模式,以做出更好的决策或做出预测。

在RR领域例如可用于预

测缺勤率和离职率,或识别最有潜力的专业人士。另一方面,它还允许根据来自数字临床记录的数据检测相关变量或指标以预测疾病,作为支持医疗决策的早期预警系统的基础。 此外,与这些应用密切相关,特别是在卫生部门,集成了不同的可解释性方法来理解为什么预测模型会提供特定结果。例如,这允许审查算法考虑的数据,给使用人工智能工具的人信心,从而支持他们的采用。

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对越来越多的公司证明实用的其他技术是优化技术。对数据的基本分析已经为我们提供了关于如何采取行动或改进哪些方面的线索,但是可以计划数据驱动的策略来改进业务流程,直至达到某个目标,从而实现更高效的管理。这在物流领域尤其有用,尤其是库存管理。 最后,如果我们继续回顾适用的 AI 技术,我还要指出图像分析,模型能够在照片或其他视觉材料中检测他们在训练期间“看到”的内容

无论它们是否是感兴趣的对象

结构故障或 X 射线显示疾病的迹象。 PLN,一项正在开发的技术 如果我们谈论人工智能,我们就不能忘记自然语言处理 (NLP),它致力于分析大量文本,并允许从公司存储的文档中提取价值。在应用它的任务中,一些最著名的是高级信息搜索、自动文本分类或实体检测 (NER)。 但这个领域真正的革命是语言模型。这些是使用大量感兴趣语言的文本进行预训练的通用模型,以便它们学习其结构。

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