隨著技術(shù)的發(fā)展，智能自動(dòng)化已成為 2020 年許多高管的首要任務(wù)。Forrester 預(yù)測(cè)該行業(yè)將從 2016 年的 2.5 億美元繼續(xù)增長(zhǎng)到 2023 年的 120 億美元。隨著越來(lái)越多的公司識(shí)別和實(shí)施人工智能 （AI） 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），企業(yè)正在逐步重塑。

全球各行各業(yè)將 AI 和 ML 與企業(yè)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)關(guān)系和管理、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)和分銷(xiāo)、質(zhì)量檢查、訂單履行、資源管理等關(guān)鍵流程的快速更改。人工智能包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)（DL）、光學(xué)字符識(shí)別（OCR）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音識(shí)別等廣泛的技術(shù)，為跨多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的組織創(chuàng)造智能自動(dòng)化與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合。

讓我們看看其中一些技術(shù)如何幫助全球行業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)最近已被應(yīng)用于檢測(cè)制造過(guò)程中的異常情況。使用機(jī)器學(xué)習(xí)，設(shè)備的健康監(jiān)測(cè)可以自動(dòng)化，其中傳感器設(shè)備的數(shù)據(jù)的特性，如振動(dòng)、聲音、溫度等，可以通過(guò)訓(xùn)練從收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

這對(duì)于識(shí)別設(shè)備的早期磨損和避免災(zāi)難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯(cuò)過(guò)的最小缺陷。可以根據(jù)提取特征所需的屬性類(lèi)型來(lái)選擇技術(shù)，并且可以根據(jù)特征應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)檢測(cè)異常。

汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

自動(dòng)駕駛汽車(chē)中任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要任務(wù)之一是連續(xù)渲染周?chē)h(huán)境并預(yù)測(cè)這些環(huán)境可能發(fā)生的變化。無(wú)論是白天還是黑夜，自動(dòng)駕駛汽車(chē)都必須識(shí)別道路上的物體??或行人。為了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的成功，汽車(chē)公司將高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng) （ADAS） 與熱成像相結(jié)合。

通過(guò)對(duì)熱像儀捕獲的圖像數(shù)據(jù)集執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法，可以在任何天氣條件下識(shí)別行人。它可以根據(jù)距離覆蓋圖像的較大或較小部分。很少有像 Fast R-CNN 或 YOLO 這樣的深度學(xué)習(xí)算法可以幫助實(shí)現(xiàn)這種自動(dòng)化，使自動(dòng)駕駛汽車(chē)在道路上更安全、更高效。

使用 OCR 進(jìn)行自動(dòng)驗(yàn)證

OCR 是另一種使用深度學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別字符的技術(shù)。它在制造過(guò)程中非常有用，可以使由于疲勞或隨意行為而容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的過(guò)程自動(dòng)化。這些活動(dòng)包括驗(yàn)證批號(hào)、批次代碼、到期日期等。各種 CNN 架構(gòu)（如 LeNet、Alexnet 等）可用于這種自動(dòng)化，也可以對(duì)其進(jìn)行定制以達(dá)到所需的準(zhǔn)確性。

金融和銀行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)

貸款對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)巨大的業(yè)務(wù)。貸款的價(jià)值和批準(zhǔn)完全取決于個(gè)人或企業(yè)能夠償還的可能性。確定信譽(yù)度是該業(yè)務(wù)成功的最重要決定。除了信用評(píng)分，還考慮了各種其他參數(shù)來(lái)做出這樣的決定，這使得整個(gè)過(guò)程非常復(fù)雜和耗時(shí)。

為了節(jié)省時(shí)間并加快流程，訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于預(yù)測(cè)和分類(lèi)申請(qǐng)人的信譽(yù)。這可以簡(jiǎn)化申請(qǐng)人的分類(lèi)并改進(jìn)貸款制裁的決策。

AI 和 ML 正在創(chuàng)造人機(jī)協(xié)作的新愿景，并將企業(yè)提升到新的水平。機(jī)器學(xué)習(xí)幫助各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的組織開(kāi)發(fā)基于專(zhuān)有或開(kāi)源算法/框架的智能解決方案，這些算法/框架處理數(shù)據(jù)并在云和邊緣上運(yùn)行復(fù)雜的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以使用最新的工具和技術(shù)來(lái)構(gòu)建、訓(xùn)練、驗(yàn)證、優(yōu)化、部署和測(cè)試。這確保了更快的決策制定、更高的生產(chǎn)力、業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化和更快的業(yè)務(wù)異常檢測(cè)。

審核編輯：郭婷