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零售行业是否迎来AI时代?

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本文摘要:10年前 “大数据”这个词充满诱惑力,而如今最盛行的商业词汇一定包罗“人工智能”(AI)。无论是不是和事情有实际关联,大家谈论AI的原因是如果AI是下一个风口,毫无疑问谁都不想错过。 AI的应用领域包罗但不限于使用Alexa等语音激活助手,图像识别技术,自动驾驶汽车,这些听起来轻易就能影响我们生活的方方面面。零售行业中的AIAI是指在机械中模拟人类智能,从理论上讲,一个极端是具备自我意识的机械人可以统治世界,AI也可以只是一种平常使用的统计方法。

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10年前 “大数据”这个词充满诱惑力,而如今最盛行的商业词汇一定包罗“人工智能”(AI)。无论是不是和事情有实际关联,大家谈论AI的原因是如果AI是下一个风口,毫无疑问谁都不想错过。

AI的应用领域包罗但不限于使用Alexa等语音激活助手,图像识别技术,自动驾驶汽车,这些听起来轻易就能影响我们生活的方方面面。零售行业中的AIAI是指在机械中模拟人类智能,从理论上讲,一个极端是具备自我意识的机械人可以统治世界,AI也可以只是一种平常使用的统计方法。可是对于零售业究竟意味着什么呢?从数据科学家的角度来看,AI是一整套技术的统称,在这种技术中,以一种使机械能够自行学习的方式(所谓的“机械学习”技术)向机械馈送数据,其中包罗:·受人脑结构启发的技术,用于预测对诸如图像或语音识别(深度学习神经网络)之类的富厚而庞大的问题的响应/谜底·通过实验差别的可能性然后选择最有效的可能性(强化学习),从一系列可能的营销运动中获得最大回报的方法·搜索行为数据中模式的算法,例如将类似的主顾归为一组(无监视的集群)·……选择最优的科学技术有这么多可用的技术,哪个是解决某个特定任务的正确选择?这会因问题而异,随着时间的流逝而变化,而且并非总能事先知道哪种方法最好。

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因此,重要的是要实验尽可能多的相关技术,从中选择最适合某项特定任务的技术。数据科学家可能会犯的最大错误是,坚持自己偏爱的技术,并假定它将始终发生最佳效果。例如,深度学习在图像和语音识别方面取得了长足的进步,可是在某些情况下(例如预测月销售额),有时它的体现可能会比其他方法差。只管研究深度学习很重要,但应通过对比权衡种种方法的客观性能尺度,将该技术与替代技术举行比力,择优使用。

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数据科学家解决的问题鉴于数据科学家可以选择的技术实在太多,因此手动举行种种实验是不实际的,也是站不住脚的。使用自动化解决方案查找技术,不仅速度更快,而且能够可靠、快速地测试数千种组合。

固然并非所有事情都可以自动化,这正是数据科学家真正发挥作用的地方。以正确的方式制定技术解决方案并使用AI解决问题时,人为干预至关重要。

究竟预测了什么?塑造解决方案需要什么业务知识?如何权衡乐成?而且最重要的是,如何确保将预测变量延展到可以处置惩罚尚未发生的数据,而不仅仅是处置惩罚已经训练过的数据?只管AI在庞大性方面的诱惑力对于希望通过现代化方法解决问题的企业具有吸引力,但有时,更简朴的方法在实际使用中效果更好。支付和回报之间存在一个连续的权衡:建设庞大的模型可能会花费大量的时间、资源和精神,但这并不能总是被增加的业务收益所抵消。

通过其他人已经完成的事情,也可以节约大量时间。例如,许多研究人员已经花费了数千个小时为图像识别奠基基础,因此,除了重新开始绘制图像像素(可能需要很长时间才气发生有价值的工具)之外,还可以使用经由预先训练的图像网络(例如Resnet)来识别图像中的显着特征,然后可以用作构建图像预测模型的更强基础。零售行业是否迎来AI时代?综上所述,只管许多企业盼望加入AI的浪潮,但重要的是要相识每种技术如何以及在那边真正发挥作用,以及何时值得在庞大方法上举行投资。就像不需要用大锤开坚果一样,庞大的AI技术可能也不是解决特定业务问题的最佳方法,聘请履历富厚的数据科学家将资助确定可提供最佳效果的最佳技术,从而在努力与可能的回报之间取得平衡。


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