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人工智能和機器學習的下一代應用

2019-11-13 16:27:13 來源:網絡 點擊:420

【大比特導讀】人工智能是一門計算機科學,專注于機器模仿人類智能行為的能力。AI使計算機能夠處理大量信息和數據并提供計算機生成的結論。ML使計算機能夠學習,并且還學習如何學習。這些進步正在徹底改變現代生活和商業。

我們已經從人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的開發階段發展到跨行業的廣泛實施。這項先進技術無處不在,但大多數人不知道他們每天都與之互動。從Siri和Alexa等虛擬個人助手到Netflix根據觀看習慣提供服務的推薦節目,ML都為我們已經習慣使用的這些工具提供了動力-即使我們不停地思考它的發生方式。

機器學習

AI和ML有什么區別?

人工智能是一門計算機科學,專注于機器模仿人類智能行為的能力。AI使計算機能夠處理大量信息和數據并提供計算機生成的結論。ML使計算機能夠學習,并且還學習如何學習。這些進步正在徹底改變現代生活和商業。

那么AI / ML工具如何在其下一代實現中使用,下一步是什么?

信用卡詐騙

下一代AI / ML甚至可以在注冊之前結賬,從而抵制信用卡欺詐。最近的一份報告顯示,消費者在2018年的信用卡欺詐交易中損失了64億美元。

信用卡欺詐的常見類型包括信用卡被盜和持卡人不在場的問題。基于AI / ML的交易篩選工具可以使接受信用卡的企業在交易完成之前識別欺詐交易,從而減少嘗試交易的欺詐卡用戶的數量。它還減少了從處理這些交易的金融機構中收回收入所需的時間和資源。

正如《麻省理工新聞》(MIT News)報道的那樣,使用機器學習檢測欺詐行為面臨的最大挑戰是處理誤報。為了幫助減少誤報的挑戰,麻省理工學院信息與決策系統實驗室(LIDS)的研究人員開發了一種將誤報減少54%的方法。

萬事達卡已經開發了一種稱為“決策智能”的內部解決方案,該解決方案是一種實時授權決策解決方案,它應用了數千個數據點和建模技術。

AI / ML算法識別使交易或多或少具有欺詐性的特定特征。如果您曾經旅行過并且收到您的信用卡公司的消息說擔心,那可能是因為他們的機器學習技術無法識別在新位置發生的與您的個人資料不符的其他商家進行的交易。

虛擬造型師

如果您走進一家商店,并根據您的穿著準備好推薦的衣服,該怎么辦?借助AI / ML技術,這已成為現實。

一些零售商已經在試用基于AI / ML的工具,這些工具可以識別客戶的臉部和衣服并提出建議。在香港,時裝零售商Guess在香港理工大學開設了FashionAI概念店的試點。在概念店中,機器學習和計算機視覺被部署為向系統內的消費者和設計者“學習”。客戶使用面部識別技術進入概念店。具有RFID功能的衣架選項會自動顯示在智能鏡上,并提供樣式建議。

其他基于AI / ML的樣式助理會向銷售人員提供信息,以便他們可以親自為客戶提供建議,從而使購物流程更加無縫和高效。

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