非结构化人工智能的真正含义 为什么它现在越来越受欢迎 结构化数据和非结构化数据之间的主要区别 为什么非结构化数据占所有数据的 80%——以及为什么这很重要 非结构化人工智能如何改变现代工业
人工智能如何将非结构化数据转化为结构化洞察 为什么人工智能在数据处理方面优于传统方法 支持非结构化 AI 的核心技术——ML、DL、NLP 等 计算机视觉、大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能等技术的主要用例和示例
自然语言处理 (NLP)：NLP 是理解和解读人类语言的关键。它使人工智能系统能够处理和分析文本、从文档中提取含义、对信息进行分类，甚至翻译语言。在客户服务等行业，NLP 用于分析客户反馈并自动响应，从而快速为企业提供切实可行的洞察。 计算机视觉：计算机视觉使人工智能能够解读和理解视觉数据。通过分析图像和视频，人工智能可以识别物体、检测模式，甚至根据视觉内容做出决策。这在医疗保健等领域尤其有用，因为人工智能可以分析医学图像（例如 X 光片、核磁共振成像）来辅助诊断。 生成式人工智能 (Generative AI)：生成式人工智能 (Generative AI) 不仅仅是分析数据，它还能基于学习到的模式创建新内容。它常用于创意产业，例如根据用户输入生成逼真的图像、视频，甚至新的文本。它还可用于数据增强，即人工智能可以生成合成数据来训练其他人工智能模型，从而提高其准确性。 大型语言模型 (LLM)：LLM，例如 OpenAI 的 GPT-3，旨在理解和生成类似人类的文本。这些模型可以处理大量非结构化文本数据，并生成与上下文相关且连贯的输出。LLM 已在聊天机器人、自动内容生成甚至客户支持领域得到应用，为企业提供更高效的客户互动和管理信息的方式。
人工智能在商业、医疗保健、教育、零售和法律领域的实际用例 非结构化人工智能如何自动执行大量任务并释放新见解 使人工智能的采用更容易、更有影响力的特定工具和技术 为什么领先行业要投资非结构化人工智能以获得长期收益
处理非结构化数据的最佳 AI 工具和平台 开源与企业级 AI 工具——哪个更适合您 评估适合您用例的 AI 平台时要考虑的关键标准
您拥有哪些类型的非结构化数据？ 您希望从数据中获得什么见解或行动？ 您想用人工智能解决哪些业务问题？
对于文本数据：自然语言处理（NLP）模型（例如，GPT，BERT）可用于情感分析、分类和文本摘要等任务。 对于图像或视频数据：计算机视觉模型（例如卷积神经网络或 CNN）专为物体检测、面部识别和图像分类而设计。 对于音频数据：语音到文本模型和情感分析工具可以处理和提取录制的对话或语音数据中的含义。
提高准确性：AI系统显著提高了诊断的准确性，尤其是在检测人类放射科医生可能忽略的早期癌症方面。AI系统能够以更高的精度检测肿瘤和其他异常情况，从而降低误诊风险。 诊断更快捷：该系统显著加快了诊断速度，使放射科医生能够在更短的时间内查看和分析更多图像。周转时间的缩短带来了更快的诊断和治疗，改善了患者的预后。 运营效率：通过自动化初始图像分析，医院能够减少放射科医生的工作量，使他们能够更加专注于复杂的病例和患者互动。
投资 AI 人才和基础设施：构建坚实的 AI 基础，始于投资合适的技术和人才。无论您是与内部数据科学家合作，还是与 AI 顾问合作，拥有合适的团队对于实施有效的 AI 解决方案至关重要。 从小规模开始，逐步扩展：先从小规模开始尝试 AI，例如自动化客户情绪分析或文档分类等特定任务。随着您对 AI 系统逐渐充满信心，再逐步扩展，以处理更大、更复杂的数据集。 将人工智能融入业务流程：确保人工智能无缝集成到您现有的业务流程中。人工智能的真正价值在于它能够补充人类的决策，并为从市场营销、销售到财务和运营等各个职能部门创造价值。 保持知情并适应：人工智能正在快速发展。及时了解人工智能技术和趋势的最新发展，确保您的企业保持竞争力。利用持续学习来优化您的人工智能模型，并抓住新的机遇。
