كيف تعمل التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المدعومة من التعليقات التوضيحية على البيانات على تحسين تجربة العملاء عبر الصناعات؟

جلب الوباء تحديات تكنولوجية ولوجستية واقتصادية للشركات على مستوى العالم ، مما جعلها تكافح للتكيف. وسط هذه الفوضى ، تحولت المؤسسات إلى منصات مؤتمرات الفيديو مثل Google Meet و Microsoft Teams و Zoom للبقاء على اتصال.

تكمل تقنيات الجيل الجديد مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) الجهود البشرية لتولي كل شيء من الصحة إلى التعليم. وبالمثل ، نظرت الشركات نحو تقنيات الجيل التالي هذه لتظل مرنة خلال التحولات الصناعية غير المؤكدة.

نستخدم أيضًا تطبيقات AI / ML بطريقة أو بأخرى. أنت تستخدم تلقائيًا ميزات الذكاء الاصطناعي أثناء بدء اليوم باستخدام الهواتف الذكية. يمكن إلغاء قفله دون إدخال أي كلمات مرور أو دبابيس ، عبر التعرف على المقاييس الحيوية مثل بصمات الأصابع أو قزحية العين أو التعرف على الوجه. أيضًا ، هناك خيار لإلغاء قفل جهاز الهاتف الذكي باستخدام نمط يتم التحكم فيه بواسطة AI.

بعد ذلك ، تفتح تطبيقات أخرى مثل YouTube. يستخدم نظام التوصية الخاص به الذكاء الاصطناعي لتوفير المحتوى الأنسب الذي يناسبك. تعتمد ميزات الإكمال التلقائي ونتائج البحث ذات الصلة التي تحصل عليها أثناء تصفح الويب على الذكاء الاصطناعي.

خذ مثالاً آخر ، إذا ارتكبت خطأً عند إرسال رسالة نصية إلى شخص ما ، فسيتم تصحيح الأخطاء تلقائيًا عدة مرات - فأنت تعرف من يجب أن تشكر. ولكن هل تساءلت عن مصدر الوقود لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي نستخدمها بطريقة أو بأخرى؟ إذا لم يكن كذلك ، فنحن هنا للإجابة. التعليقات التوضيحية للبيانات هي العملية التي تغذي هذه التطبيقات.

احصل على الأساسيات مسح

للتطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لفهم البيانات يتطلب تدريبًا تحت الإشراف. يجب تعليمهم باستخدام مجموعات البيانات المصنفة بشكل صحيح والتي تساعدهم على اكتشاف وتحديد وتصنيف الأشياء المختلفة في بيئتهم. إذن ، التعليق التوضيحي للبيانات هو عملية إضافة العلامات والتسميات إلى مجموعات بيانات الإدخال التي سيتم إدخالها في نماذج AI / ML.

تمامًا مثلما يتعلم الطفل ماهية الشجرة ، يجب تعليم النماذج الذكية ماهية الشجرة. يجب إطعامهم بمجموعات بيانات محددة بدقة توضح ماهية الشجرة. عليك أيضًا أن تعلمهم ما هي ليست "شجرة". ولكن إذا كنت تريد أن يميز النموذج الذكي بين أنواع الأشجار ، فسيتعين عليك إخبارهم عن أنواع الأشجار المختلفة. عندها فقط يمكن لنموذج AI / ML أن يصنف ما إذا كانت شجرة نيم أو شجرة تنوب.

بكلمات بسيطة ، يتعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال الأمثلة تمامًا كما يفعل الدماغ البشري. سواء كان نموذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو نموذجًا قائمًا على رؤية الكمبيوتر (CV) ، فإن شرح البيانات هو العملية التي تسرعها جميعًا. تساعد مجموعات البيانات ذات العلامات الدقيقة خوارزميات التعلم الآلي على التعلم والتطور وأداء المهام المصممة من أجلها بكفاءة.

عجائب الذكاء الاصطناعي

تعتمد الشركات ذات الأحجام المختلفة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مستوى العالم نظرًا لأنها تتمتع بإمكانيات هائلة. نتائج الدراسة الاستقصائية لتقرير McKinsey: حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2021 هي "وظائف العمل التي يكون فيها اعتماد الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا هي عمليات الخدمة وتطوير المنتجات والخدمات والتسويق والمبيعات ، على الرغم من أن حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا تشمل مجموعة من الوظائف. "

فيما يلي قائمة ببعض التطبيقات المدهشة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الصناعات المختلفة وكيف تعمل التعليقات التوضيحية على البيانات على تغذية هذه التطبيقات:

رعاية صحية

يكتشف الذكاء الاصطناعي المقترن بـ ML العديد من حالات الاستخدام في مشهد الرعاية الصحية ومن الأفضل القول إن الذكاء الاصطناعي هو نعمة لقطاع الرعاية الصحية. يتم تصنيف الصور الطبية مثل الأشعة السينية ، والتصوير المقطعي المحوسب ، والتصوير بالرنين المغناطيسي ، والموجات فوق الصوتية ، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني بدقة لتدريب نموذج التعلم الآلي. تساعد مجموعات البيانات الطبية المشروحة هذه النماذج الذكية على التعلم من الحالات السابقة والتنبؤ بالصور الجديدة غير المسماة. يساعد هذا المتخصصين في الرعاية الصحية على تشخيص أنواع مختلفة من الأمراض مثل العدوى أو السرطانات. من الممكن أيضًا اكتشاف الارتباط بين الرموز الجينية واكتشاف الأدوية بشكل أسرع وتصوير الأسنان واكتشاف كسور العظام من خلال هذا.

بيع بالتجزئة

يتوسع الذكاء الاصطناعي تقريبًا ولا يعد قطاع التجزئة استثناءً منه. يمكن لبائعي التجزئة تعزيز الكفاءة من خلال إدارة المخزون الذكية ، والمستودعات الآلية ، وتعدين السمات دون زيادة تكاليف التشغيل. لتقديم تجربة عملاء عالية ، يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي طوال دورة منتجاتهم وخدماتهم - من التصنيع إلى تفاعلات خدمة العملاء بعد البيع وكل شيء بينهما. يتمتع العملاء بمستوى كبير من الراحة من خلال عمليات الدفع الذاتي والتسوق المخصص من خلال توصيات المنتج وتحسين البحث المرئي وما إلى ذلك. يؤثر هذا أيضًا على مبيعاتهم الحالية ويولد أرباحًا أكبر.

التجارة الإلكترونية

أثر الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة على قطاع التجارة الإلكترونية بشكل كبير. يتعرف أصحاب المصلحة على عملائهم بشكل أفضل من خلال تقييمهم وفقًا لأنماط التسوق والمنتجات المفضلة وطرق الدفع المستخدمة وما إلى ذلك.

يمكن للشركات أيضًا تخصيص توصيات التسوق لعملائها واكتشاف المراجعات المزيفة باستخدام نماذج معالجات اللغة الطبيعية (NLP). هذا يحسن نتائجهم السنوية ويزيد عائد الاستثمار. يمكن أيضًا دمج الميزات المتقدمة الأخرى مثل روبوتات الدردشة وخدمة العملاء الآلية والبحث المرئي عن المنتج وميزات البحث الصوتي ، وكلها مدعومة من التعليقات التوضيحية للبيانات في أنظمتها الأساسية لتقديم تجربة مستخدم عالية.

تمويل

يستخدم القادة في صناعة التمويل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم ، وزيادة توليد الإيرادات ، وتعزيز العلاقات مع العملاء ، وإدارة المخاطر بشكل أفضل.

يمكن للمساعدين الافتراضيين أو روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة والمساعدة في التعامل مع استفسارات المستهلكين بشكل أكثر كفاءة. يمكنهم أيضًا زيادة المنتجات وبيعها للعملاء الحاليين من خلال محادثات ذكية ، وتوفير خيارات شراء متعددة ، وفي النهاية ، إنشاء قنوات مبيعات 24 * 7 متاحة للشركات.

تعليم

يعد التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي المذهلة في العالم الحقيقي. تم تحليل أوراق إجابات MCQ في أيام المدرسة / الكلية باستخدام هذه الأجهزة. تقدم تقنيات الجيل التالي مثل الشبكات العصبية الاصطناعية تجربة ديناميكية وتساعد الطلاب على الاستمتاع بما يدرسونه.

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من عجائب الشروح في التعلم الآلي. باستخدام النماذج المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للطلاب بسهولة ترجمة مواد الدورة التدريبية الخاصة بهم من لغة إلى أخرى. ونتيجة لذلك ، تمت إزالة حاجز اللغة وأصبح من السهل الوصول إلى الموضوعات ومحتويات الدورة التدريبية لمجموعة واسعة من الطلاب الذين يمكنهم الاستفادة بشكل كبير من هذه المواد.

افكار اخيرة

تعمل التطبيقات المستندة إلى AI / ML والمدعومة بعملية شرح البيانات على إحداث ثورة في الأعمال التجارية عبر مختلف الصناعات والقطاعات. البيانات التي تم الحصول عليها من تقرير McKinsey: إن حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2021 تدعم هذا البيان جيدًا. "تشير النتائج من استطلاع 2021 إلى أن تبني الذكاء الاصطناعي يواصل ارتفاعه المطرد: 56 بالمائة من جميع المشاركين في الاستطلاع يعتمدون الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل ، ارتفاعًا من 50 بالمائة في عام 2020".

لذلك ، لكي تكون جزءًا من ثورة العصر الجديد ، تحتاج الشركات إلى دعم البيانات للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن أن يساعدك المحترفون الاستشاريون أو التعاون مع الشركات ذات الخبرة في الحصول على مجموعات بيانات ذات علامات عالية الجودة باستمرار. لذا ، هذا هو الوقت المناسب للعمل!