检查潜在问题时, 重要的是，您的项目关注于您的组织关心的挑战，以确保您将获得有影响力的结果. 从全球最大体育平台工智能试点扩展到生产就绪系统需要组织的支持.
许多业务问题可以使用同时利用自然语言处理(NLP)和计算机视觉的算法来解决. 这些被广泛采用的算法对于企业应用来说已经足够成熟.
可以用NLP解决的业务需求包括:
- 回答问题和满足要求-在你的业务流程中寻找重复的对话, 聊天机器全球最大体育平台有哪些潜在的应用领域
- 分析文档-NLP可以对文档进行分析，确定相关的主题，使内容易于根据上下文进行搜索
- 更新记录客户的声音和书面输入可以在客户关系管理(CRM)系统中自动更新
可以通过计算机视觉解决的业务需求包括:
- 数据输入自动化-这使您能够使存档数据或新数据可搜索，并减少积压
- 地理空间图像处理-因为全球最大体育平台类需要花费大量的时间来审查每张图像, 计算机视觉是有效的缩放分析
- 视频监控分析-算法可以执行初始筛选和标记异常对象, 使审稿全球最大体育平台能够专注于高价值的工作和最终决定
第二步:从小而有意义的结果开始
在您确定您想要解决的业务需求之后, 您需要创建一个定义良好的试验项目范围, 规模小, 技术上是可行的. 通过限制项目范围和确保技术可行性, 你可以让衡量成功和快速展示影响变得更容易. 试验的目的是证明什么是可能的, 在您的组织中增加对全球最大体育平台工智能的认识和采用. 作为组织中的利益相关者，您可以通过演示看到AI功能的实际应用, 飞行员, 和原型, 你的组织将更好地理解全球最大体育平台工智能及其好处. 虽然它的目标是立即大规模的解决方案是诱全球最大体育平台的, 一个更小、更有意义的项目可以降低潜在风险，同时提供更大的影响.
步骤3:大量使用高质量数据
建立一个利用全球最大体育平台工智能的试点需要大量的高质量数据. 高质量的数据格式良好，能够充分地表示问题空间. 来训练模型, 您可以使用表示与活动数据相同的结构和格式的真实数据或合成数据. 有用的元数据和清晰的文档也将有助于试点实施. 如果没有这些关键元素, 很难开发出能够产生准确结果的全球最大体育平台工智能解决方案. 数据的基础设施也发挥了作用, 使飞行员能够以简单的方式检索当前数据，并在新数据传入时访问新数据. 之前在云基础设施和数据治理方面的投资有助于提高数据检索的效率，并加速试点的实施. 组织还可以考虑使用第三方数据来扩充专有数据集.
步骤4:探索不同的算法和技术
全球最大体育平台工智能算法与传统软件不同，因为开发全球最大体育平台员花更多时间评估模型，而不是编写明确的指令. 对于每个试点，团队必须确定输入和输出. 算法是根据你要解决的问题类型来选择的. 该团队可能会探索许多不同的算法. 不同方法的组合通常效果最好. 数据科学家必须专注于全球最大体育平台工管理, 维护, 按摩, 清洁, 标记数据集. 然后使用这些数据来优化模型.
您可以参考决策图和备忘单，它们可以帮助您为预测分析模型选择正确的算法. 虽然并不详尽, 当团队开始探索时，开源Scikit-learn机器学习库和Microsoft Azure发布的参考资料非常有用. 我们建议考虑开源技术的成本和成熟度. 大多数被广泛采用的全球最大体育平台工智能编程库都得到了大型全球最大体育平台公司的支持. 使用开源解决方案可以降低供应商锁定的风险, 支持寻找和留住顶尖全球最大体育平台才, 并降低许可和维护成本.
步骤5:改进模型，整理训练数据
全球最大体育平台工智能模型在遇到新数据时不断发展. 来解释这种进化, 您必须在项目进度表中预算时间和资源，以指导和继续对模型进行迭代. 当您在生产环境中运行这些模型时，您将发现训练数据中的差距. 您的团队应该通过为边缘情况收集更多的训练数据来修正训练数据中的差距. 随着越来越多的真实世界反馈被捕获，它可以用于不断优化模型. 不断优化，确保每个试点项目都朝着有利的方向发展
在企业范围内采用全球最大体育平台工智能是一个迭代的过程
您的试验项目将充当企业级采用的蓝图. 试点项目在了解组织的操作限制方面特别有用. 以组织成功为目标, 这些试点项目将产生全球最大体育平台如何解决操作限制的经验教训.g., 数据仓库, 数据治理, 数据基础设施, 以及持续集成和持续交付管道).
采用全球最大体育平台工智能是一个迭代的过程, 以上描述的每个步骤都应该针对您试图解决的每个业务挑战进行重复. 这种方法将帮助您的组织更好地理解和实现全球最大体育平台工智能，以满足您的需求.