　　到迄今为止，大家大部分人都了解，在现如今时期，人工智能以及子行业机器学习技术与人们智能化没有什么关联。人工智能/机器学习技术关键涉及到鉴别数据信息方式和全自动实行一些单独的每日任务，人工智能和机器学习技术促进公司发展古人学习的方法包含可标识欺骗性金融投资的优化算法、回应顾客难题的对话机器人等。你猜猜怎样?IT负责人们很注重其极大的发展潜力。

　　依据2月公布的对于IT负责人的“首席信息官技术社情民意调查”(CIO Tech Poll)，62%的受访者觉得人工智能/机器学习是很具颠覆性创新的技术，42%的受访者觉得这种技术具备非常大的知名度这两项数据信息使人工智能/机器学习技术的百分数是其最強竞争者(数据分析技术)的二倍。让人印象深刻的是，有18%的人早已在生产制造中应用了人工智能/机器学习解决方案。

　　7月份，在“首席信息官肺炎疫情业务流程危害调研(CIO Pandemic Business Impact Survey)”中明确提出了一个更具有感染力的难题：“您企业对考虑到大量应用人工智能/机器学习技术以降低或减少人力资源管理成本费的概率有多大?”接近一半(48%)的受访者表明，那样做的概率非常大或有可能。这代表着，伴随着经济下滑的加重，对人工智能/机器学习解决方案的要求很有可能会大大增加。

　　如今现在是时候来制订您的人工智能/机器学习技术对策了。因此，新闻媒体新闻记者和投资分析师分析了这种难题，并给予了一些更有意义的提议。

　　虽然不容置疑，人工智能/机器学习技术会替代一些工作中，可是迈克尔芬尼根(Matthew Finnegan)在“计算机世界”服务平台上发布的文章内容，名叫“工作上的人工智能：您的下一位朋友可能是一个优化算法”，其主要探讨了人工智能系统软件与人们协作以提升工作效能的状况。最有意思的事例之一是“工业机械手”，它与工厂车间的职工一起工作中，以提升职工的工作能力。

　　高效率的人工智能/机器学习解决方案有形式多样，比如在“首席信息官”服务平台，克林特布拉德福德(Clint Boulton)在“五个机器学习经典案例：內部观查”一文中叙述了一系列新的案例研究。该文读起來就好像机器学习运用的优选合辑：根据预测分析剖析来预测分析医药学医治結果，根据聚集数据统计分析完成人性化商品强烈推荐，根据图象剖析以提升农作物生产量。一个清楚的方式：当某一机构见到机器学习技术在某一行业获得成功后，相近的机器学习技术便会常常运用于别的行业。

　　软文写手尼尔机械纪元温伯格(Neil Weinberg)在“人工智能怎样建立自动化技术经营大数据中心”一文中主要详细介绍了人工智能/机器学习技术的高宽比应用性立即使IT单位获益。人工智能和机器学习技术促进公司发展古人学习的方法依据温伯格的叫法，古人学习的方法人工智能/机器学习技术能够解决开关电源、机器设备和工作中负荷管理方面，并可在不用人工控制状况下不断开展提升(就硬件配置来讲，能够预测分析常见故障)。大数据中心的安全系数也会获益于人工智能/机器学习作用，其既能够提示管理人员存有异常现象，还可以鉴别系统漏洞以及给予防范措施。

　　各种各样方式的机器学习技术一般从发觉很多数据信息的方式逐渐。但在很多状况下，如同“顶尖安全性官”服务平台的软文写手玛利亚科洛夫(Maria Korlov)在“您的人工智能和机器学习新项目的安全系数怎样?”一文中上述，这种数据信息很有可能全是比较敏感的。科洛夫强调，数据信息安全系数一般是过后才想起的，这促使一些机器学习系统软件自身就非常容易产生数据泄漏。其解决方案是从一开始就制订确立的安全设置，而在大中型机构中，则要专业任职一名管理层来管理方法与人工智能有关的风险性。

　　那麼您应当在哪儿设计方案人工智能/机器学习解决方案呢?“信息内容全球”服务平台的特邀编写乔治海勒(Martin Heller)觉得，公共性云服务提供商给予了很具诱惑力的计划方案，但您必须细心挑选。在“如何选择云空间机器学习服务平台”一文中，海勒简述了每一个云空间机器学习服务平台应具有的12种作用及其为何必须这种作用。因为有这般多的数据统计分析工作中负荷迁移到云空间，因而运用机器学习技术来获得更高的使用价值，它是很有效的但尤为重要的是，您应当保证可以应用到非常好的机器学习架构，并从预训炼的实体模型中获益。

　　大家间距与人们智能化非常的人工智能仍还差第几代。另外，人工智能/机器学习技术将慢慢渗入基本上全部种类的应用软件中，进而降低一些繁杂的工作中，并给予史无前例的作用。怪不得IT负责人们觉得，这种技术将造成非常大的危害。

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人工智能和机器学习技术促进公司发展

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