报名参加CloudWeGo黑客松,奖金直推双丰收! 了解详情
写点什么

HN 网友分享 AI 在企业中的应用案例

  • 2016-12-27
  • 本文字数:1685 字

    阅读完需:约 6 分钟

2016 年,AI 在企业中的应用情况达到了怎样的程度?在 12 月的一篇 Hacker News 讨论帖中,诸多网友分享了其公司内部应用机器学习技术的情况。

数据的清洗、统计、建模、预测

为了追热点,这年头的大部分数据公司都说自己的产品服务用了机器学习。这相当引人争议——比如,线性回归算是机器学习吗?有人说是,因为机器学习的教程就是从线性回归开始的;有人说不是,因为这种基本的统计计算早在“机器学习”这个概念出来之前就有人在用了。

到底,怎样的系统有资格被称为“机器学习”系统呢?有人搬出了 Tom Mitchell 一段定义

“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”

比如你写了个下棋的程序,然后让它天天自己跟自己下棋玩;过了一段时间,如果你发现它的棋力提升了,那就证明它具备学习能力。同理,如果你写了一个预测的程序,然后让它天天看各种历史数据;过了一段时间,如果你发现它的预测准确率提升了,那就证明它具备学习能力。(不过反过来,这样的定义却无法证明一个系统不具备学习能力……)

有些数据处理系统并不具备学习功能。很多数据处理系统并不需要具备学习功能。不过,机器学习的能力正在越来越多的应用到数据处理的场景中,这是毋庸置疑的。尤其在金融行业,制作风险模型、进行花费预测、损失预测,都有广泛的应用。比较有趣的是有人提到 Numerai ,这里聚集了一大批给股市建模的数据科学家,大家把自己的预测拿出来公开比赛。

此外,有一个用户 @splike 表示他们的系统可以预测一次基因编辑操作(CRISPR)的有效程度。还有一个叫做 Queckt 的系统可以预测一个 JIRA 工单需要多久能被解决。(话说这系统是要用来对付产品经理的么……)

客户管理 KYC

几乎半数的回复都涉及客户管理方面的应用,如:

  • Amazon Personalization ,亚马逊的个性化推荐系统
  • Coursera 的个性化课程推荐系统
  • 预测客户流失,如 AppURI
  • 金融 / 电信行业反欺诈服务,如 SkyMind
  • 从众多的客户留言中自动筛选出那些“不高兴的客户”

模式识别

  • 有一位来自制造业的用户 @altshiftprtscrn 表示他们用声学显微镜进行次品检测,用决策树模型提升系统识别次品的正确率
  • @strebler 就职于一家计算机视觉公司,该公司开发了几个针对零售商的产品,可以根据图像自动识别商品并提供后续服务
  • Sumo Logic ,针对大规模服务器集群(主要是 AWS 和 Azure 应用)分析系统日志以协助故障排查。 SkyMind 也提供了类似的服务针对 OpenStack 部署。 Graphistry 也提供类似的服务
  • Persyst ,用神经网络学习脑电图 / 心电图,识别各种疾病的症状
  • Qualia.ai ,识别网络舆论上出现的新生热门话题
  • Matterport ,针对房地产行业,其系统根据摄像师提供的房屋全景照片制作 3D 模型与介绍视频
  • Attentive.ai ,针对安防摄像头拍到的录像进行分析,自动抽取其中的“异常事件”并发送报警
  • Diffbot ,自动抓取网页中的纯内容,移除与内容无关的页面元素。John Davi在 Quora 上介绍过 Diffbot 用来提高抓取准确度的算法

决策助理

  • 用户 @iamed2 的系统能够为电网中的交互行为建模,从而提供建议以优化电网的效率。他说,“如果你很了解你的数据关系,那么机器学习也许对你是没用的。但如果你不了解你的数据关系,那么机器学习就变得很有用了。”
  • 用户 @ilikeatari 的系统能够针对用户的用车历史提供建议,告诉他们何时把旧车卖掉再买入新车是最划算的。目前,他们的客户主要是美军舰队
  • Optimail ,邮件推广自动化,自动抓取你的网站以生成推广邮件 / 短信,配合强化学习算法以提升推广成功率

总结

2016 年初, mldb 博客上发布了一篇文章:《当机器学习遇到经济世界》(文章第二部分在此)。到2016 年底,正如用户 @strebler 在帖子中所说,“AI/ML 在最近这段时间的发展,真真切切的将之前的一些不可能化为了可能“。2017 年,这个领域的发展将更加值得关注。


感谢郭蕾对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们。

2016-12-27 18:001815

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

起点决定高度:ONES 如何践行软件标准化

万事ONES

ONES 软件工具 企业管理软件

年终招聘

张老蔫

28天写作

接口文档Swagger接入统一授权中心IdentityServer4

为自己带盐

swagger dotnet 28天写作 12月日更

大数据开发之Hive SQL内置函数

@零度

大数据 Hive SQL

【大咖说*数据Cool谈——数据库寻路,开源有态度】

大咖说

开源 大咖 #数据库

Angular 变化检测详解

PingCode研发中心

angular

ONES 事记|ONES 参与信通院牵头编写的《DevOps 通用效能度量模型》

万事ONES

SaaS SaaS平台

CNCC 演讲实录| 焱融 YRCloudFile 在 AI 训练中的性能优化实践

焱融科技

云计算 AI 云原生 高性能 文件存储

如何使用ADLab搭建活动目录实验环境来练习渗透测试技术

H

网络安全 信息安全 计算机

Kubernetes API server工作原理

汪子熙

Kubernetes k8s 28天写作 docker image 12月日更

通过 LSM 架构设计一个数据库引擎

码哥字节

数据库 LSM树

Kubernetes容器平台架构之道

巨子嘉

云计算 Kubernetes 云原生

🍃【Spring专题】「技术原理」Spring Security的核心功能和加载运行流程的原理分析

码界西柚

spring spring security 框架搭建 12月日更

ONES CTO 冯斌:如何在终身学习中跳出「恐慌区」

万事ONES

ONES

恒源云(GPUSHARE)_语音识别与语义处理领域之[机器翻译] 21.7 mRASP2

恒源云

深度学习 机器翻译 语音识别

星环科技大数据与人工智能应用研究与案例分享

星环科技

人工智能 大数据 数据分析 数据开发 技术专题合集

福建省等保测评机构有哪几个?机构名称叫什么?

行云管家

网络安全 等保 等级保护 等保测评

助力前端开发的 5 个实用网站

开源之巅

前端 提升能力

ClickHouse 存算分离架构探索

Juicedata

hdfs Clickhouse 分布式文件系统 云储存

如何快速搭建一个简单的固资管理系统

全象云低代码

开源 前端 低代码 资管系统 低代码平台

【CSS 学习总结】第七篇 - CSS 布局-居中布局-水平居中布局

Brave

CSS 12月日更

Java的异常处理

海拥(haiyong.site)

28天写作 12月日更

架构实战营 4 期 - 第 3 周作业

周念

「架构实战营」

撬动百亿VRAR产业,让VR们“造”起来

华为云开发者联盟

AR vr 数字人 元宇宙 VR开发应用

安全的IT自动化运维工具用什么好?可以节省时间吗?

行云管家

IT运维 自动化运维

Nocalhost:云原生开发新体验

CODING DevOps

云原生 Nocalhost

软件开发中的常见的15个定律和原则释义及应用

码语者

软件开发原则 软件开发定律

年末福利!专业级研发项目管理工具CORNERSTONE开源版正式上线!

优秀

项目管理工具

OPPO大数据计算集群资源调度架构演进

安第斯智能云

大数据 后端

Python代码阅读(第72篇):回文

Felix

Python 编程 字符串 阅读代码 Python初学者

Java&Go三种HTTP服务端端性能测试

FunTester

性能测试 Fasthttp 测试框架 FunTester HTTP服务

HN网友分享AI在企业中的应用案例_语言 & 开发_sai_InfoQ精选文章