Forrester預(yù)測，過去幾年，許多企業(yè)都在智能自動化方面進行了投資，該行業(yè)將繼續(xù)從2016年的2.5億美元增長到2023年的120億美元。隨著越來越多的公司認識到并接受人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）的潛力，以擴大價值創(chuàng)造，企業(yè)正在逐漸重塑。將 AI 和 ML 與業(yè)務(wù)集成的公司能夠?qū)ζ潢P(guān)鍵流程（產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)和分銷、質(zhì)量檢查、訂單履行、資源管理、營銷、客戶關(guān)系和管理等）進行前所未有的快速變革。

人工智能 （AI） 包括廣泛的尖端技術(shù)，如機器學(xué)習(xí) （ML）、深度學(xué)習(xí) （DL）、光學(xué)字符識別 （OCR）、語音識別等，與機器人技術(shù)相結(jié)合，可為多個工業(yè)領(lǐng)域的組織創(chuàng)建智能自動化。

讓我們看看其中一些技術(shù)如何幫助全球各行各業(yè)在其業(yè)務(wù)中實施自動化。使用機器學(xué)習(xí)進行異常檢測

通過機器學(xué)習(xí)進行的異常檢測可以廣泛用于自動化設(shè)備的運行狀況監(jiān)控，方法是借助智能傳感器設(shè)備檢測振動、聲音、溫度等各種屬性的異常。這對于識別設(shè)備的早期磨損并避免災(zāi)難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯過的最小缺陷。數(shù)據(jù)不斷從傳感器收集，并使用不同的技術(shù)進行預(yù)處理，例如數(shù)據(jù)清理，集成，轉(zhuǎn)換和減少數(shù)據(jù)挖掘?？梢愿鶕?jù)提取特征所需的屬性類型選擇技術(shù)，并根據(jù)特征應(yīng)用各種機器學(xué)習(xí)算法來檢測異常。

通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)更智能、更安全的汽車

對于自動駕駛汽車來說，識別道路上的物體/行人至關(guān)重要，無論是白天還是黑夜，晴朗還是有霧/多云的天氣。為了自動駕駛汽車的成功，汽車公司將先進的駕駛員輔助系統(tǒng)與熱成像技術(shù)相結(jié)合。在熱像儀捕獲的圖像數(shù)據(jù)集上實施深度學(xué)習(xí)算法，可以在任何天氣條件下和一天中的任何時間識別行人。根據(jù)行人/物體的距離，它可以覆蓋圖像的較大部分或圖像的較小部分。很少有深度學(xué)習(xí)算法，如Fast R-CNN或YOLO，可以通過執(zhí)行以下步驟從很遠的距離識別行人/物體：

將圖像分類為行人/汽車/物體等類別

查找特定類所在的圖像區(qū)域

這項技術(shù)增強了汽車行業(yè)，使自動駕駛汽車在道路上更安全、更高效，從而確保其成功。

使用基于 OCR 的自動視覺檢測對制造進行自動化質(zhì)量控制

傳統(tǒng)上，制造工廠的質(zhì)量控制（QC）由人類專家執(zhí)行。但是，在自動化視覺檢測系統(tǒng)上運行的深度學(xué)習(xí)算法的幫助下，通過根據(jù)訓(xùn)練期間提供給算法的圖像識別好的和壞的制造產(chǎn)品，實現(xiàn)了QC過程的自動化。它可以重復(fù)、一致且無任何損耗地識別制造缺陷。這在涉及火災(zāi)、化學(xué)品等的危險制造環(huán)境中尤其有用，在這些環(huán)境中，人員接觸不安全。OCR是另一種使用深度學(xué)習(xí)來識別字符的技術(shù)。在制造過程中，自動化由于疲勞或隨意行為而出現(xiàn)人為錯誤的流程非常有用。這些活動包括驗證批號、批號、有效期等。各種CNN架構(gòu)，如LeNet，Alexnet等，可用于這種自動化，也可以定制以達到所需的精度。

利用機器學(xué)習(xí)改進銀行決策

對于世界各地的銀行業(yè)來說，放貸是一項巨大的業(yè)務(wù)。貸款的價值以及是否批準貸款完全取決于個人或企業(yè)償還貸款的可能性。因此，確定信譽是該業(yè)務(wù)成功的最重要決定。除了信用評分外，還考慮了申請人年齡、收入、債務(wù)收入比等各種其他參數(shù)來做出這些決定，這使得整個過程非常復(fù)雜和耗時。為了節(jié)省時間并加快流程，可以使用經(jīng)過訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)算法（如隨機森林和支持向量機 （SVM））來預(yù)測和分類申請人的信譽。決策中涉及的所有參數(shù)的數(shù)據(jù)可用于使用上述算法訓(xùn)練監(jiān)督 ML 模型，并且訓(xùn)練后的模型可用于預(yù)測貸款是否應(yīng)該受到制裁。這可以簡化申請人的分類，并有助于貸款制裁決策。

正如我們所看到的，AI – ML不再是未來。此時此地，創(chuàng)造了機器與人類協(xié)作的新愿景，并將企業(yè)推向新的高度。VOLANSYS 機器學(xué)習(xí)服務(wù)可幫助各個工業(yè)領(lǐng)域的組織開發(fā)基于專有或開源算法/框架的定制解決方案，這些算法/框架可在云和邊緣處理數(shù)據(jù)并運行復(fù)雜的算法。我們的團隊使用最新的工具和技術(shù)幫助構(gòu)建、訓(xùn)練、驗證、優(yōu)化、部署和測試機器學(xué)習(xí)模型。這可確保更快地制定決策、提高生產(chǎn)力、業(yè)務(wù)流程自動化以及更快的業(yè)務(wù)異常檢測。

審核編輯：郭婷