适用性至关重要,AI 驱动的业务改进与许多技术密不可分。例如,在众多AI 技术中,深度学习通常最适合用于解决与视觉、语言和其他预测模型中的底层(通常是大型)数据集相关的问题。从虚拟助手到欺诈检测,深度学习正在改变我们的工作和娱乐方式。在这些场景中,传统机器学习技术可能不太有效。但AI 并不一定适用于应对每一项业务挑战或实现每一项期望成效,尽管在媒体宣传时经常会过度神化AI 的适用性。组织首先需要确定AI是适用于更广泛的战略计划,还是仅适用于解决特定的业务问题。

 


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