![]() |
![]() |
О нас | Наши новости | Наши услуги | Контакты |
||||
|
|
![]() |
||
ЗЕРНО | МУКА | КРУПА | САХАР | МАСЛИЧНЫЕ | КОРМА | ПТИЦА | МЯСО | МОЛОКО | ОВОЩИ
![]() Где маржа 2026 ![]() |
Новости компаний Машинное обучение и искусственный интеллект: завтра будет поздно По результатам нашего недавнего исследования, 60% компаний внедряют технологии искусственного интеллекта или планируют их освоение в ближайшем будущем Все, кто совершает покупки в Интернет или пользуется сервисами потоковой музыки, хорошо знакомы с рекомендациями. На первый взгляд их точность может поражать, однако такие рекомендации не предоставляются случайным образом. Они основываются на сложных методах машинного обучения, анализе закономерностей и автоматизированном принятии решений. Такие системы работают на базе технологической инфраструктуры, позволяющей импортировать, анализировать и интерпретировать огромные объемы данных — и исходя из полученных результатов выполнять определенные действия, без вмешательства человека. Следующим шагом в применении искусственного интеллекта (AI) или методов машинного обучения, реализованных в упомянутых рекомендациях, будет обслуживание клиентов и другие бизнес-операции. ![]() В погоне за автоматизацией Машинное обучение стало одной из главных тем конференции Oracle OpenWorld 2016, на которой CTO Oracle Ларри Эллисон анонсировал включение технологий машинного обучения в платформу Oracle Cloud и некоторые облачные приложения Oracle. Выпуск таких «интеллектуальных» приложений является важным событием на пути внедрения технологий машинного обучения в различные бизнес-функции и снимает некоторую нагрузку по инновациям и разработкам с компаний, стремящихся создавать сервисы, которые автоматизируют действия на основе анализа данных о сотрудниках, клиентах и финансах. Кроме того, в условиях все более активного использования продуктов и сервисов Интернета вещей (Internet of Things, IoT) данные о клиентах вскоре будут поступать от обширного спектра источников. И объемы таких данных будут расти экспоненциально. По оценкам Gartner, к 2020 году количество IoT-объектов превысит 6,4 миллиарда. В связи с этим компании ускоряют разработку сервисов, применяющих искусственный интеллект для автоматизации процессов и выполнения действий на основе огромного количества информационных сигналов. Следующий «Большой Скачок» Конвергенция машинного обучения и IoT-технологий для поддержки следующего важного этапа в развитии коммерции, производства и торговли является показательным примером того, что многие называют термином 4-я Промышенная Революция или «Индустрия 4.0» . Цель таких инноваций —более эффективные, интеллектуальные и динамичные автоматизированные сервисы на основе более точного понимания конкретных сред. Это происходит прямо сейчас, и не только в компаниях, ориентированных на конечных потребителей. Выгоды уже получают здравоохранение, управление городскими инфраструктурами, транспорт, промышленное производство и многие другие области. В здравоохранении мониторинг в режиме реального времени в сочетании с обратной связью, информирующей о поведении, может обеспечить улучшенное персонализированное медицинское обслуживание и повышение эффективности затрат. В сельском хозяйстве более точные и локализованные метеорологические прогнозы способны помочь фермерам повысить урожайность при снижении затрат. Многие понимают, что машинное обучение и автоматизированные сервисы чрезвычайно важны для максимально эффективного использования огромных объемов данных, которые нахлынут в связи с развитием Интернета вещей. По результатам нашего недавнего исследования , 60% компаний внедряют технологии искусственного интеллекта или планируют их освоение в ближайшем будущем. С чего начать? Для эффективного использования автоматизированных AI-решений на основе искусственного интеллекта у компаний должны быть технологические системы, являющиеся предельно согласованными и гибкими. Лучший способ достижения этой цели — применение интегрированного подхода, который сочетает вычислительные сервисы и облачные платформы, чтобы данные могли беспрепятственно проходить через различные инструменты и функции. Более половины (56%) опрошенных нами организаций понимают значимость интеграции этих облачных функций для эффективного использования искусственного интеллекта (AI). В эпоху 4-й Промышленной Революции данные становятся самым важным активом организаций и их эффективное использование должно быть приоритетом. Применяя интегрированную облачную стратегию, можно в полной мере реализовать потенциал всех используемых данных. Организации, не способные освоиться в новом AI-мире «Индустрии 4.0», рискуют оказаться за бортом. А учитывая скорость изменений, это может случиться раньше, чем вы думаете. https://blogs.oracle.com/russia/ 26.01.17
Всего просмотров: 146 |
Статьи по рынкам:
|
|
Зерно | Мука | Крупа | Сахар | Масличные | Корма | Птица | Мясо | Молоко | Овощи ИКАР в СМИ | Аналитика | Услуги | Работа в АПК | Объявления | Разное | Об ИКАРе | Реклама на сайте ИКАР |
![]() |
Использование материалов, опубликованных на сайте возможно только с письменного разрешения ИКАР При использовании материалов обязательна ссылка на IKAR.RU При использовании информации в интернете обязательна гиперссылка на веб-сайт www.ikar.ru © 2002—2026 ИКАР. Институт Конъюнктуры Аграрного Рынка г. Москва, Рязанский пр-т, д. 24, оф. 604 | Тел/факс: +7 (495) 232-9007 | www@ikar.ru |
Обратная связь Мобильная версия RSS Реклама на сайте English |
||||||||
|
||||||||||