Как предиктивная аналитика уже сегодня экономит деньги промышленникам
ИИ — довольно широкое понятие. И сейчас модно называть искусственным интеллектом все подряд. Но громкие заявления и расплывчатые формулировки не добавляют очков непонятным в применении технологиям для бизнеса, которому они могли бы пригодиться.
Я буду вести речь о таких ИИ-технологиях как машинное обучение, нейронные сети и компьютерное зрение. Но это, если перевести на обычный язык, всего лишь инструменты для быстрой и гибкой обработки большого количества разрозненных данных (с датчиков, видеокамер, производственного оборудования, can-шины транспортных средств и т.п.).
Бизнесу, то есть руководителям, которые принимают решения, по большому счету все равно, как это называется и как устроены решения с технологической точки зрения — компаниями ведь далеко не всегда руководят специалисты из области ИТ. Значение имеет результат. Его дают инструменты, один из которых — предиктивная аналитика. Так называют прогнозы на основе статистически значимых и объективных данных. Именно такая аналитика позволяет строить точные производственные планы, видеть слабые места, где «проседают» операционка и бюджет.
В будущее возьмут не всех
Мы наблюдаем трансформацию в сфере применения технологий машинного обучения, компьютерного зрения и нейронных сетей. Еще недавно все вертелось вокруг внешних признаков человека: его идентифицировали, определяли пол и возраст, ему примеряли маски котят и грим Джокера, с ним делали фейковые видео. Сегодня все меняется.