隨著技術(shù)的發(fā)展，智能自動化已成為 2020 年許多高管的首要任務(wù)。Forrester 預測該行業(yè)將從 2016 年的 2.5 億美元繼續(xù)增長到 2023 年的 120 億美元。隨著越來越多的公司識別和實施人工智能 （AI） 和機器學習（ML），企業(yè)正在逐步重塑。

全球各行各業(yè)將 AI 和 ML 與企業(yè)相結(jié)合，以實現(xiàn)對營銷、客戶關(guān)系和管理、產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)和分銷、質(zhì)量檢查、訂單履行、資源管理等關(guān)鍵流程的快速更改。人工智能包括機器學習、深度學習（DL）、光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）、語音識別等廣泛的技術(shù)，為跨多個工業(yè)領(lǐng)域的組織創(chuàng)造智能自動化與機器人技術(shù)相結(jié)合。

讓我們看看其中一些技術(shù)如何幫助全球行業(yè)實現(xiàn)自動化。

機器學習異常檢測

機器學習最近已被應(yīng)用于檢測制造過程中的異常情況。使用機器學習，設(shè)備的健康監(jiān)測可以自動化，其中傳感器設(shè)備的數(shù)據(jù)的特性，如振動、聲音、溫度等，可以通過訓練從收集的數(shù)據(jù)中學習。

這對于識別設(shè)備的早期磨損和避免災(zāi)難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯過的最小缺陷?？梢愿鶕?jù)提取特征所需的屬性類型來選擇技術(shù)，并且可以根據(jù)特征應(yīng)用各種機器學習算法來檢測異常。

汽車深度學習

自動駕駛汽車中任何機器學習算法的主要任務(wù)之一是連續(xù)渲染周圍環(huán)境并預測這些環(huán)境可能發(fā)生的變化。無論是白天還是黑夜，自動駕駛汽車都必須識別道路上的物體??或行人。為了自動駕駛汽車的成功，汽車公司將高級駕駛員輔助系統(tǒng) （ADAS） 與熱成像相結(jié)合。

通過對熱像儀捕獲的圖像數(shù)據(jù)集執(zhí)行深度學習算法，可以在任何天氣條件下識別行人。它可以根據(jù)距離覆蓋圖像的較大或較小部分。很少有像 Fast R-CNN 或 YOLO 這樣的深度學習算法可以幫助實現(xiàn)這種自動化，使自動駕駛汽車在道路上更安全、更高效。

使用 OCR 進行自動驗證

OCR 是另一種使用深度學習來識別字符的技術(shù)。它在制造過程中非常有用，可以使由于疲勞或隨意行為而容易出現(xiàn)人為錯誤的過程自動化。這些活動包括驗證批號、批次代碼、到期日期等。各種 CNN 架構(gòu)（如 LeNet、Alexnet 等）可用于這種自動化，也可以對其進行定制以達到所需的準確性。

金融和銀行業(yè)的機器學習

貸款對于金融機構(gòu)來說是一項巨大的業(yè)務(wù)。貸款的價值和批準完全取決于個人或企業(yè)能夠償還的可能性。確定信譽度是該業(yè)務(wù)成功的最重要決定。除了信用評分，還考慮了各種其他參數(shù)來做出這樣的決定，這使得整個過程非常復雜和耗時。

為了節(jié)省時間并加快流程，訓練有素的機器學習算法可用于預測和分類申請人的信譽。這可以簡化申請人的分類并改進貸款制裁的決策。

AI 和 ML 正在創(chuàng)造人機協(xié)作的新愿景，并將企業(yè)提升到新的水平。機器學習幫助各個工業(yè)領(lǐng)域的組織開發(fā)基于專有或開源算法/框架的智能解決方案，這些算法/框架處理數(shù)據(jù)并在云和邊緣上運行復雜的算法。機器學習模型可以使用最新的工具和技術(shù)來構(gòu)建、訓練、驗證、優(yōu)化、部署和測試。這確保了更快的決策制定、更高的生產(chǎn)力、業(yè)務(wù)流程自動化和更快的業(yè)務(wù)異常檢測。

審核編輯：郭婷