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künstlich - künstlich, unwirklich, unnatürlich ... Wörterbuch von Tezaurus Synonyme der russischen Rede

Künstlich, künstlich, künstlich; Künstlich, künstlich, künstlich. 1. Nur voll. So gemacht, natürlich; unnatürlich. Künstliche Zähne. Kunstblumen. Künstliche Bewässerung. 2. Zeigen, geliefert, ... ... Erläuterung Wörterbuch USHakov.

Künstlich, aya, oe; Adern, Wenna. 1. voll. Nicht natürlich, wie echt gemacht. I. Pearl. Künstliche Bewässerung. I. Satellit der Erde. Künstliche Atmung (der Prozess der Empfänge, das Atmen des Patienten wiederherzustellen, betroffen). ICH. ... ... ... Erläuterung des Wörterbuchs von ozhöhe

künstlich - künstlich, kurz. f. Künstlich (veraltetes künstliches), künstlich, künstlich, künstlich ... Wörterbuch der Schwierigkeiten der Aussprache und des Stresss im modernen Russischen

künstlich - In der Natur fehlt, wie natürlich gemacht. Themen Informationstechnologien im Allgemeinen, en künstlich ... Technisches Übersetzerverzeichnis

künstlich - AYA, OE; Venen, Wenna, venna 1) voll. f. Nicht natürlicher Herkunft, wie das Geschenk, echt gemacht. Künstliches Licht. Rayon. Künstliche Bestäubung. Künstliche Beatmung. Künstlicher Satelliten von Land. Es war schwer ... Populäres Wörterbuch der russischen Sprache

künstlich - ▲ ähnliches natürliches künstliches Analogon von natürlich; Wessen l. Aktionen, für die l. Formelles System (Sprache. Wissenschaft). Infain (# Preposition # Problem). ↓ Zivilisation, Materialkultur ... Das ideographische Wörterbuch der russischen Sprache

Das mit Kühlanlagen erhaltene Eis (siehe Kühleinheit); Siehe Eisproduktion ... Große sowjetische Enzyklopädie

I ARR. 1. Erstellt von den Händen des Menschen (anders als natürlich). 2. Ähnliches natürlich, etwas natürliches ersetzen. Ii adj. 1. A Ekel, unwirklich. 2. keine Einfachheit, Natürlichkeit; vorläufig, unaufrichtig. Gut ... ... Modernes Erklärungswörterbuch der russischen Sprache

Bücher

• , Russell Stewart, Norvig Peter. Künstliche Intelligenz ist eine Frage, die das Buch von Stewart Russell und Peter Norova "Aima" ("künstliche Intelligenz: ein modernes Ansatz") - "künstliche Intelligenz: modern ...
• Künstliche Intelligenz. Moderner Anflug, Stewart Russell, Peter Norvig. Künstliche Intelligenz ist eine Frage, in der das Buch von Stuart Russell und Peter Nors künstlicher Intellekt geführt ist. Moderner Ansatz. Das Kernthema ist die Idee von intelligenter ...

Künstliche Intelligenz. Er ist ständig in den Schlagzeilen unserer Nachrichten mit den Versprechungen des autonomen Fahrens des Autos und des Erscheinungsbildes von virtuellen Assistenten. Trotz aller Aufregung um künstliche Intelligenz (AI) versuchte niemand wirklich zu verstehen, dass dies eigentlich dies ist und welche Vorteile von dieser Firma bekommen können.

AI ist der Computer, der an dem Spiel-Quiz teilgenommen hat Gefahr? Ist ai so etwas Johnny. 5 aus dem Film " Ein kurzer schaltkreis " (Kurz Schaltkreis) Sind unsere Jobs die Autos? Technologien und Analysen dieser Region werden ernsterer - entspricht der AI-Hiotage dem, was sich um ihn herum entstand?

Die künstliche Intelligenz betrifft tatsächlich alle möglichen Bereiche, aber während die Verwirrung auf dem Markt großartig ist, und nur wenige verstehen, was es ist und wie man im Unternehmen beantragt.

Werke, die ausgeben Openai, Und die Entwicklung der AI-Industrie wird im Allgemeinen ergriffen, aber es ist wichtig, ein Verständnis dieses Themas so schnell wie möglich zu verstehen. Nachfolgend finden Sie mehrere Beispiele für künstliche Intelligenz und was es für das Geschäft bedeutet.

Künstliche Intelligenz

Viele Leute denken, dass die AI Symbiose einer Person und einem Auto ist. Solche Technologien sind auch nicht fantastisch, aber im Allgemeinen hat der Begriff AI eine breitere Interpretation, die im Allgemeinen und einfacher Sprache wie folgt formuliert werden kann: "Der Computer wirkt vernünftig." Dies ist genau die Hauptthemen in der Informatik und in einer Reihe verwandter Wissenschaften wie Robotik, Maschinenlernen, Sprachverarbeitungssysteme, Expertensysteme, globaler Intelligenz usw.

Siri. von Apfel., autos mit Autopilot von Google, Bilderkennungsprogramm von Facebook. - All dies ist Standardbeispiele für AI. Aber in der Tat gibt es viele solcher Beispiele. Preise auf Amazon, einem Empfehlungssystem von Filmen auf Netflix, identifizierende Fälle von Betrug mit Ihrer Kreditkarte - all diese Programme arbeiten auf unterschiedliche Weise, und sie haben völlig andere Ziele, aber sie sind auch ein Beispiel für künstliche Intelligenz in einem breiteren Sinne.

Seit der Sicht des Geschäfts ist das Unternehmen unwahrscheinlich, dass Sie nur eine Entscheidung über die Einführung von AI kaufen. Vielmehr muss sie mehrere interessante Bereiche zuweisen und die spezialisierte analytische Software ansehen Matlab., Sas,R, python. In dieser Domäne. Die neuen Technologien der Entwicklung von AI bringen es über den Umfang der einfachen Analyse und Statistiken hinaus - nun führt die Maschine die Analyse der geladenen Daten nicht einfach aus, es kann nach Regelmäßigkeiten suchen und herausfinden, wie das System "arbeitet". Und das alles ohne menschliche Eingriffe.

Hier lohnt es sich, eine wichtige Klarstellung zu erzielen - die Autos mit AI werden uns niemals am Arbeitsplatz ersetzen und die Person nicht drücken. Dies ist vielleicht der größte Fehler in Bezug auf künstliche Intelligenz. Alles in Verbindung mit AI enthält eine große Menge an Daten, aber eine Person in diesem System ist erforderlich, um die Ergebnisse zu verwenden, um direkt Aufgaben zu lösen. AI wird es uns ermöglichen, das zu tun, was wir früher nicht tun konnten. Dies ist ein reizvoller Moment, und lasst uns detaillierter betrachten.

Maschinelles Lernen

In den frühen Stadien sollte das AI zur Erstellung von Expertensystemen, die unter dem Schema tätig waren, schaffen, wenn ein bestimmter Zustand durchgeführt wird, dann folgt der folgende Schlussfolgerung "und imitierte das menschliche Denken und die Entscheidungsfindung. Im Moment hat der Wert solcher Systeme gesunken, da sie nicht so effektiv mit den Daten interagieren, sie erkennen keine neuen Daten alleine, sondern skalieren ihre Systeme nicht. Solche Systeme waren völlig darauf beschränkt, wie Menschen sie geschrieben haben. Bislang werden Expert-Systeme von Systemen mit maschinellem Lernen verruhrt.

Das Machine Training ist das gleiche Standardbeispiel der Einführung von AI, als Handmanipulator - ein Vorlage-Beispiel für die Einführung der Automatisierungsroboter im Unternehmen. Wenn also jemand über AI spricht, dann ist es mit einem großen Anteil an Wahrscheinlichkeit, dass es um Machine lernen, und nicht über den Aufstand von Autos. Maschinenausbildung konzentriert sich auf, basierend auf den angegebenen Daten, führen eine genaue statistische Analyse aus und machen Prognosen. Es wird nicht verwendet, um neue Daten oder Interpretation der erzielten Ergebnisse zu eröffnen, ist ein wichtiger Punkt, den wir uns etwas später ansehen werden.

Maschinenlernen-Algorithmen können beispielsweise mit verschiedenen Softwarepaketen zusammenarbeiten, beispielsweise SAS., R. und Python. Wissenschaftler, die statistische Statistiken sind, arbeiten in der Regel mit einer dieser Sprachen und wenden letztlich die erhaltenen Algorithmen an, um verschiedene Unternehmensanwendungen zu entwickeln, z. B. Programme, um den Umsatz, die E-Mail-Filterung aus Spam, die Definition des nächsten Hurricane-Platzes vorhersagen, und so weiter.

Da das Machine-Lernen ziemlich breit angelegt wird, gibt es viele Werkzeuge, die es ermöglichen, umgesetzt zu werden. Aber "Regeln" und Anlagen, die in maschinellen Lernalgorithmen gelegt werden, können jedoch noch nicht viele Geschäftsprobleme lösen. Ohne Wissenschaftler, die mit den Daten arbeiten werden, stehen wir mit dem Problem der Verarbeitung des vom Systems ausgestellten Ergebnisses mit dem Maschinenlernen - wir verstehen nicht warum ist das Ergebnis das?.

Wenn wir aufgelistet sind Vermögen. 500 Einzelhandel, wir sind nur die Anzahl der Verkäufe und Vorhersage dieser Anzahl oder nicht weniger wichtig, um zu verstehen, warum diese Zahl dies ist? Welche Art von Beziehungen spielen die Rolle, wenn genau eine solche Verkaufsnummer vorhanden ist und was wir tun können, um diese Haltung zum Besseren zu verschieben? Sollten wir momentan mehr Produkte kaufen oder die Trends besser analysieren und herausfinden, was morgen beliebt sein wird?

Wenn wir an der Produktion von Motoren beteiligt sind, ist es für uns wirklich nützlich: Um einen Bericht zu erhalten, in dem angeht, dass die Montagelinie 1% der Ehe ergibt, oder erhalten Sie einen Bericht, in dem alle Gründe sein werden gaben an, dass dies zu dieser Ehe führt und sich den Produktionsprozess verbessert, um diesen Prozent zu beseitigen?

Willkommen in der nächsten Phase von AI, was ein solches Verständnis sicherstellt.

Maschin Intellekt.

Machine Intelligence ist die neueste Kugel des AI, es ist auf das Lernen und Interpretieren von Daten ausgerichtet. Dies ist die natürliche Entwicklung von Maschinenlernen, aber im Vergleich dazu ist ein spürbarer Schritt nach vorne.

Der wichtigste Mangel an maschinellem Lernen ist die Autos selbst lernen, aber sie vermitteln uns nicht das Wissen und die identifizierten Muster, wir bekommen einfach das Ergebnis. Damit diese Daten wirklich wertvoll werden, müssen wir verstehen, wie das System zu diesem Schluss gekommen ist, wir brauchen eine Erklärung - nur so kann eine Person diese Prognose mit dem größten Vorteil und Verständnis anwenden.

Deshalb ist die Maschineninformation, die das Verständnis und die Interpretation von Daten bereitstellt, für uns so wichtig.

W. IBM. Es gibt bereits einen Versuch, ein Machine-Intelligenzsystem zu erstellen. Watson., das gleiche System, an dem angenommen wurde Gefahr, verwendet die Verarbeitung und Umwandlung einer natürlichen Sprache, um Daten zu interagieren und zu verarbeiten, und sucht dann nach Daten im Netzwerk. Watson. Hören Sie sich möglicherweise auf Anfrage, konvertieren Sie Heard-Sprache und suchen Sie nach der Suche nach allen verfügbaren Datenbanken auf der Suche nach der Tatsache, dass irgendwo die Antwort auf eine solche Frage bereits vorhanden ist. Ein solches System hat jedoch einen schwachen Ort - es gibt uns keine neuen Ideen und kann nicht die Fragen beantworten, die niemand antwortet hat. Gleiches gilt für ähnliche Maschinenlernen-Algorithmen von Microsoft.und Amazonas.die in der Lage sind, das Ergebnis auszugeben, können es jedoch nicht erklären.

Was ist, wenn wir es schaffen, Autos zu schaffen, die weiter steigen und Antworten auf die Fragen geben können, die niemand sonst antworten? Immerhin ist die Maschineninformation in der Lage, nicht nur das Ergebnis zu erteilen, sondern kann es auch interpretieren.

Machine Intelligence ist die nächste aufregende Phase der Evolution von AI: Während das Machine-Lernen Ihr Stromkonto für den nächsten Monat vorherzusagen kann, kann die Maschineninformation genau erklären, warum das Konto so sein wird: Ihr Zeitplan hat sich geändert, das Wetter wurde geändert heraus heißer als üblich, und Ihre Klimaanlage ist fehlgeschlagen. Machine Intelligence lehrt Menschen, die Gründe für das zu verstehen, was passiert, um zu verstehen warum Diese oder andere Dinge passierten, was es ermöglicht, schnelle und genaue Änderungen der Verhaltensstrategie durchzuführen. Es ist er und nicht die Verarbeitung großer Datenarrays (große Daten), die in Unternehmen benötigt wird.

Leider missverstehen viele Menschen das Wesentliche der KI. AI, und alles, was mit ihm verbunden ist, wird auf der Ebene einer höheren Idee wahrgenommen, dass das Auto so programmiert werden kann, dass es "vernünftig" ist. Maschinenlernen zeigt uns, dass Autos unabhängig voneinander studieren können, ohne zu programmieren. Und die Maschineninformation hat die Fähigkeit, nicht nur, um riesige Datenmengen zu lernen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage von ihnen zu treffen, kann uns eine klare Antwort geben und einer Person erklären, warum Die Antwort ist genau so. Somit ist die Maschinenintelligenz das erste Beispiel, wenn das Auto eine Person unterrichtet, die völlig neue Automatisierungsmöglichkeiten eröffnet.

Dies ist eine erstaunliche Zeit, in der wir kurz davor sind. Maschinenausbildung war seit Jahrzehnten in vielen Bereichen ein Panacea. Machine Intelligence wird der nächste Schritt des Fortschritts sein, um Menschen (und ganze Unternehmen) zu ermöglichen, um zu verstehen, warum alles genau den Weg passiert, und es ist notwendig, dass die Prozesse effizienter werden. Intellekt war noch nie faszinierender.

Transfer: Vyacheslav Gladkov.

Originalfoto: techCrunch, Aktivistpost.

Wie fühlst du dich über künstliche Farben? Wahrscheinlich mit einem fairen Fraktion an Skepsis. Und vergeblich. Sie sollten nicht billige künstliche Kunststoffblüten und Blumensträuße vergleichen, die praktisch in Farben hergestellt werden. Künstliche Blumen im Inneren sind mit einem Raum eingerichtet, geben ihm ein Wohnzimmer und sogar ein festlicher Blick.

Jetzt lernte es, solche Meisterwerke zu machen, die sich nicht von echten Farben mit nichts als Duft unterscheiden. Wenn keine Zeit und unnötiges Mittel zur regelmäßigen Aktualisierung von Vasen mit Blumensträulen, die nur Farben geschnitten sind,, künstliche Blumen für den Innenraum, nur ein Fund!

Wir werden nicht beweisen, dass es besser ist - ein natürliches oder künstliches Blumenstrauß, erzählen Sie einfach von den positiven Aspekten der Letzteren.

Wie jedes der Dinge und jedes Thema, in den Analogessen der lebenden Farben ihre Vorteile und ihre Nachteile.

pro Sekunde?

• blumen benötigen keine Bewässerung, Transplantation, Fütterung, definiertes Land oder Beleuchtung;
• es gibt kein Land, das ein Kind oder ein Haustier einen Topf aufnehmen kann oder sogar den Topf selbst zerschlagen kann. Sie können überall und genauso lassen, wie Sie möchten, und erleben Sie nicht, dass die Blume während Ihrer Abwesenheit verschwinden wird.
• keine gefallenen trockenen Blätter, weil eine solche Pflanze grundsätzlich nicht weh tun kann;
• kinder oder Haustiere riskieren keine Preise oder wählen Sie, ob sie versuchen, eine Pflanze zu "Zahn" versuche. Es ist kein Geheimnis, dass einige Indoor-Blumen gefährlich sind;
• diejenigen, die Allergien mit Blumenpollen haben, können Sie sich keine Sorgen machen - es wird keinen blumigen Geruch geben;
• der Fensterbrett, in dem Sie Ihre Katze liebst, sind jetzt kostenlos;
• für das neue Jahr werden Sie von den stacheligen Nadeln geliefert, ohne dass Sie mit einer lebendigen Waldschönheit versagen. Jetzt wirst du einen künstlichen Weihnachtsbaum haben, und der Waldduft kann mit zwei oder drei Nadelzweigen hinzugefügt werden, die mit einem Nadelwaren-Deodorant oder Pin zu ein paar Tröpfchen des ätherischen Öls in der Kerze spritzt.

Minuses

Aber die Analoga der Wohnfarben haben ihre eigenen Nachteile:

• um sich um sie zu kümmern, müssen Sie immer noch: von Staub reinigen und in regelmäßigen Abständen Bathtage anordnen;
• sie riechen nicht, also wird der Geschmack von Blumen im Haus definitiv nicht sein;
• legen Sie künstliche Blumen nicht auf den Fensterbank oder den Balkon unter der Sonne, sonst werden die Blütenblätter verbrennen;
• schlechte Blüten sind unangenehm und können sogar eine allergische Reaktion verursachen;
• wenn Sie beiläufig mit ihnen wenden, bricht künstliche Stamm und die Blume hockt die Bauteilelemente. Hier erhalten aber bereits Nadelwomen Material für Kreativität und erstellt von den "gefallenen" Knospen ein Bild oder passt sie in die Blütenzusammensetzung.

Jedes Haus hat mehrere VAZ. Jemand verbirgt sie im Schrank und zieht gelegentlich heraus. Und jemand hat Vasen, die immer einen zentralen Ort auf dem Tisch oder den Nachttisch besetzen. Damit die Vase nicht leer ist und den Platz auf dem Regal nicht einnimmt, ist es notwendig, ein Blumenstrauß künstlicher Farben zu setzen. Wenn jedoch die Vase hoch und eng ist, dann ein, aber die schicke Blume dekorieren und die Vase und das Innere.

Und wie wollen Sie den Flur dekorieren oder! Leider haben lebende Pflanzen jedoch eine magere Chance, drinnen zu überleben, wo wenig Licht und Luft, aber hohe Luftfeuchtigkeit ist. Ausfahrt - künstliche Blumen und Pflanzen.

Blumen produzieren unverlierend und gelockt, klein in Töpfen und großen Outdoor, einzelne Registerkarten an den Beinen und fertigen Blumensträußen, blühenden und nur dekorativen Zweigen mit Blättern. Es ist besser, mehrere verschiedene Farben zu kaufen und die Zusammensetzung von ihnen zusammenzubauen. Sie erhalten also ästhetisches Vergnügen, Schönheit zu schaffen.

Künstliche Blumen schmücken nicht nur das Interieur der Wohnung. Sie sind lange Zeit zu einem traditionellen Element von Unternehmensveranstaltungen und Feiertagen geworden, und einige Bräute auch unter der Krone kommen mit einem Blumenstrauß von Blumen aus Perlen. Oder machen Sie einen Bouquet-Dubler, um für immer die Erinnerung an die Hochzeitszeremonie für immer zu halten: Ein Live-Bouquet wird bald angehoben, und ein Blumenstrauß-Dubler aus künstlichen Blumen wird für viele Jahre des glücklichen Familienlebens frisch und romantisch aussehen. Schauen Sie, können solche Blumensträuße nicht mögen?

Künstliche Farben im Inneren können nicht nur Vasen und Brei eingerichtet werden. Sie können für andere Zwecke verwendet werden. Um beispielsweise eine Blumencollage zu erstellen. Einige exquisite Knospen im Rahmen des an der Pappe im Rahmen befestigten Rahmen des Luftgewebes werden zum Innenraum ein elegantes Bild. Sie können sich selbst machen oder einen fertigen Tischbrunnen oder Rüstung kaufen und mit künstlichen Farben verzieren. Separate Blütenblätter können in eine rechteckige oder runde transparente Vase gefaltet werden. Es stellt sich ein sehr interessantes, sanftes und helles Objekt des Dekors des Raums heraus.

Für verschiedene Räume und insbesondere für verschiedene Innenstile ist es wünschenswert, den "Ihrem" Bouquet oder Komposition "zu wählen.

Deshalb, für und der Esszimmer, sind Blumensträuße im deutschen Stil des Biedermeyer. Solche Blumensträuße sind romantisch und chic, meistens haben meistens eine runde Form. Sie können in niedrigen volumetrischen Vasen auf dem Tisch, Regal oder Fensterbank eingesetzt werden. Neben kugelförmigen Blumenstücken werden hohe Kompositionen aus klassischen Farben und dekorativen Zweigen daum sein. Sie können ihnen ein paar nicht üppige Federn hinzufügen. Die Farbe des Blumenstraußes hängt von dem Stil des Wohnzimmers oder des Esszimmers ab. Blau, Rot - für Stil, Rot, Orange - für viktorianischen oder afrikanischen Stil usw.

Im Schlafzimmer ist es besser, Blumensträuße sanfter Farbtöne zu setzen, um die berufliche Raumatmosphäre zu betonen. Zum Beispiel lila Rosa, blaue oder sanfte gelbe Blüten.

Wählen Sie für die Küche, wählen Sie Blumensträuße von Wildblumen oder hängen gelockte Pflanzen. Solche Zusammensetzungen machen die Küche mehr gemütlicher.

Für das Badezimmer und den Flur nehmen Sie Blumen aus Materialien auf, die nicht unheimlich furchtbar sind. Das Badezimmer an sich ein Zimmer mit hoher Luftfeuchtigkeit, ein Eingangshalle ist ein Ort, an dem Staub und Schmutz etabliert werden, so dass Spülblumen oft spülen müssen.

Niemand argumentiert, dass lebende Blumen und Kompositionen von ihnen besser künstlich sind und ihnen Frauen so oft wie möglich brauchen. Im Alltag sind künstliche Blumen jedoch ein Weg, um ihre Umgebung freudig und stilvoll zu machen. Warum dekorieren Sie nicht Ihr Zuhause und Ihr Leben?

Mit der Offensive des Frühlings wollen alle Mädchen eine glatte Bräune rühmen, und da es nicht aus dem Frühlingsfrühling trainiert wird, greifen viele Menschen auf Dienstleistungen von Solariyev zurück. Das Streben nach dem Bräunen zu einem beliebigen Preis und der Wunsch, in den Urlaub anzunehmen, drückte sich bereits ziemlich relativ an die Missachtung dieser Regeln, die dazu beitragen, Bräune so sicher wie möglich zu erhalten.

Befolgen Sie immer den folgenden Regeln, und Sie müssen nicht an Konsequenzen leiden. In der Regel werden Vorsichtsmaßnahmen in einem prominenten Ort und in medizinischen Einrichtungen und Schönheitssalons platziert, in denen darunter Suolatorien angeboten werden.

1) Seien Sie nicht schüchtern, um die Lampen eines Solariums zu überprüfen. Wir wählen die "Arbeitslampe" und lernen, wie lange Lampenänderungen sich ändern.

2) Tragen Sie einen Hut für Haare und Gläser (Aufkleber auf den Brustwarzen, wenn Sie topless brennen), bevor Sie in die Kapsel eintreten.

3) Der erste Besuch sollte auf 3 Minuten begrenzt sein. Um das Invall des Aufenthalts im Solarium zu steigern, kann die Zeit in der Kapsel auf 15 Minuten erhöht werden.

4) Besuchen Sie das Solarium nicht oft, da die "künstliche Sonne" das Hautkollagen zerstört, das für ihre Jugend und Elastizität verantwortlich ist.

5) Es ist notwendig, auf den fördernden oder misstrauisch billigen Sorloa-Vorschlägen zu verzichten, da dies in einigen Fällen bedeuten kann, dass die Lebensdauer der Lampe zu Ende kommt oder lange abgelaufen ist.

6) Verwenden Sie immer Körpercreme oder Feuchtigkeitscreme, die die Produktion von Melanin unterstützen.

Es ist erwähnenswert, dass die Ärzte in einer Stimme den Bräunen der fragwürdigen Schönheit betrachten, die nicht die Opfer wert ist und überzeugt ist, ein Solarium zu besuchen. Wenn Sie jedoch immer noch beschlossen haben, mit Hilfe von ultravioletten Lampen schnell aufzuwärmen, ist es besser, alle notwendigen "Ausrüstung" zu kaufen. Im Laden von Sigma-Honig können Sie auf den Brüsten und Maulwürdigkeiten, Hausschuhen und Flip-Flops, Körpercreme usw. ausgleichen

Die Beliebtheit der künstlichen Intelligenztechnologien in E-Commerce ist nicht überraschend: Die Anzahl der Käufer wächst, ihre Anforderungen und Anforderungen sind kompliziert, und die Zufriedenheit erhöht sich sehr langsam. Modernisierung und Automatisierung der meisten E-Commerce-Prozesse sind zu einer Notwendigkeit geworden.

Im Jahr 2017, Ocado, der weltweit größte Online-Supermarkt, planmäßige Investitionen von 232 Millionen US-Dollar in künstlicher Intelligenz und Automatisierung. Amazon beabsichtigt, 5 Milliarden US-Dollar in technische Entwicklungen in Indien zu investieren. Die Alibaba Corporation plant, in den nächsten drei Jahren 15 Milliarden Dollar in der Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz auszugeben. Forrester Research deuten darauf hin, dass die Investition in künstliche Intelligenz im Jahr 2017 um 300% steigen wird, und Unternehmen, die mit ihrer Entwicklung verbunden sind, werden bis 2020 1,2 Billionen Dollar pro Jahr verdienen.

In diesem Artikel werden wir ansehen, welchen AI-Lösungen die führenden E-Commerce-Unternehmen verwenden und wie sie den Workflow beeinflussen.

Amazonas.

Im Jahr 2012 kaufte Einzelhändler KIVA-Systeme, die sofort zu Amazon-Robotik umgewandelt wurden. Eine Tochtergesellschaft entwickelt Roboter, indem sie an dem Machine lernen, Anerkennung von Objekten und Computervisionen arbeiten. Amazon-Lösungen gilt in ihren Arbeitslagern.

Amazon-Benutzer bieten Blöcke mit empfohlenen Waren auf allen Seiten der Site bis zum vollständigen Kauf an. Trotz der Tatsache, dass das Empfehlungssystem von Amazon-Produkten unvollkommen ist (Laut der University of Toronto beträgt die Richtigkeit der Annahmen der künstlichen Intelligenz nur 5%), im dritten Quartal 2017 stieg der Amazon-Umsatz im dritten Quartal 2017 um 34% und belief sich an 43,7 Milliarden US-Dollar.

Da das Unternehmen immer mehr Daten zu seinen Käufern erhält, kann die Genauigkeit der Prognosen dazu führen, dass Amazon Menschen den Menschen an Menschen liefern, bevor sie sie bestellen.

Kämpfen mit gefälschten Bewertungen und Bewertungen

Im Jahr 2015 reichte Amazon-Führungskräfte an das Unternehmen an Unternehmen, die für die Buchung positives Feedback auf der Einzelhändler-Website bezahlt wurden. Um mit der Verteilung gefälschter Kritiken umzugehen, startete Amazon einen speziellen Algorithmus für das Machine lernen.

Im April 2017 kündigte Amazon das Echo-Look-Projekt an, ein persönlicher Assistent, der auf dem Maschinenlernen basiert. Benutzer können Alexa, Voice Assistant Amazon Amazon, machen Sie ein Foto oder schießen Sie ein Foto von ihrem Outfit und posten Sie es auf sozialen Netzwerken, oder verwenden Sie in sozialen Netzwerken, oder verwenden Sie die Datenprüfdaten, mit denen Sie Ihr Outfit mit anderen vergleichen können.

Das Wall Street Journal verbrachte ein kleines Experiment mit einladendem Stylisten und vergleicht ihre Meinung und Alexa. Um zu überraschen, fiel es praktisch zusammen.

Die Maschinentraining ermöglicht es unseren Algorithmen, Benutzeranfragen vorherzusagen, die Suche nach Waren zu verbessern, persönliche Empfehlungen zu klären, personenbezogene Verkaufspunkte zu gestalten, Betrüger zu ermitteln, Korrekturübersetzungen und viel mehr zu ermitteln, Jeff Bezos, CEO des Unternehmens.

Wir verwenden künstliche Intelligenz, um eine Reihe von Problemen zu lösen: Spracherkennung, Verständnis der natürlichen Sprache, Antworten auf Fragen, Gebäudedialoge, Warenempfehlungen, - Rajiv-Ruten, Leiter der AI-Anweisungen.

Amazon-Webservices, die Cloud-Plattform des Unternehmens, implementierte dies in Form der folgenden Projekte:

• Amazon Lex - Chat Bot, sodass Sie Dialogschnittstellen erstellen können,
• Amazon Polly - Cloud Service zum Umwandeln von Text in Sprache,
• Amazon-Anerkennung - Bildanalyse-Technologie.

Zusammen mit Microsoft arbeitet das Unternehmen am Gluon-Projekt, eine Schnittstelle für Entwickler, die an Bildungsalgorithmen und neuronalen Netzwerkmodellen arbeitet.

Alibaba.

Der führende Einzelhändler von China investiert in die AI-Technologie, um seinen eigenen Service zu verbessern.

Das Unternehmen verfügt über eine eigene Technologieempfehlung - E-Commerce-Gehirn. Predictive-Modelle werden auf den in Echtzeit erhaltenen Daten (von dem vom Benutzerinhalt, dem Einkäufen) erhaltenen Daten) erstellt, sowie die Daten, die vom gesamten Alibaba-Ökosystem, beispielsweise Alipay, Autonavi, Youku und UCWEB, erhalten.

Die künstliche Intelligenz hilft auch, den Verkäufern auf der Alibaba-Plattform, die virtuelle Showcases mit Waren erstellen, die an dem Käufer interessiert sind. Die Technologie unter anderem berücksichtigt unter anderem die Geschichte der Käufe des Benutzers, die anfänglichen Daten an ihm und seinem Standort. Laut Alibaba, dank dieser Technologie im Jahr 2016, auf dem jährlichen Verkauf im November, stieg die Umrechnung um 20%.

Eine weitere AI-Entwicklung des Unternehmens - Dian Xiaomi, Text-Chat Bot, der den Verkäufer hilft, virtuelle Shop-Fenster zu erstellen und zu verwalten, sowie auf Benutzeranfragen zu reagieren und ihre Probleme zu lösen.

Intelligente Lieferkette.

Die Ali Smart Supply Chain-Plattform verwendet künstliche Intelligenz, um Online- und Offline-Verkäufer zu unterstützen, um sich ändernde Einkaufsanfragen vorherzusagen, eine geeignete Preispolitik auszuwählen, um geeignete Produkte und Möglichkeiten zu bieten, um sie zu liefern.

Lieferung

70% der China-Lieferungen (42 Millionen Pakete täglich) werden von der Cainiao-Technologie bereitgestellt. Sie nimmt den schnellsten Lieferort auf, der den Transportnutzen um 10% verringert, und der Versandpfad selbst beträgt 30%.

Chat-Bots

Die künstliche Intelligenz hilft dem Unternehmen, Benutzerdaten zu verarbeiten, Schlüsselprobleme zu erkennen und Clientanforderungsmanagementkanäle zu verbessern. Nun verarbeitet AI 100% der Benutzerabfragen in Bezug auf den Status der Bestellungen und löst erfolgreich mehr als die Hälfte von ihnen.

Im Oktober 2017 erklärte der technische Direktor des Unternehmens, dass Alibaba in den nächsten drei Jahren 15 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz investieren wird. Das Unternehmen wird sieben Forschungslabors bauen, in denen sie an AI, Maschinenlernen, Reproduktion einer natürlichen Sprache arbeiten werden.

ebay.

Das Unternehmen investiert in das Studium von Prädiktivenmodellen, um die Zeit, die die Benutzer auf der Suche nach geeigneten Gütern seien, investiert. Um mit Amazon zu konkurrieren, erwarb 2016 das Unternehmen den SalesPredict- und ExpertMaker-Startups, die an dem Machine lernen.

Die Möglichkeiten der Vorhersageanalyse und des maschinellen Lernens helfen unseren Kunden, besser zu verstehen, was die Produkte in Bezug auf Kosten unterscheiden, und die Verkäufer können die Wahrscheinlichkeit des Verkaufs von Waren zu einem bestimmten Preis ermitteln, - Amit Menipas, eBay-Vize Präsident.

eBAY investiert auch in Machine-Lernen und große Daten im Rahmen des eBay-Forschungsprojekts und sponsert Forschung und Konferenzen, die mit ihnen zusammenhängen. Im Jahr 2017 stellte das Unternehmen die Bildsuche ein und findet sie bei eBay, die über das Foto des Benutzers die auf der Website verkaufte Waren auswählen. Tiefe Lern- und Computeransicht-Technologien wurden zur Entwicklung von Anwendungen verwendet.

Eine andere Unternehmensentwicklung - eBay Shopbot arbeitet auf Facebook Messanger und führt die Funktionen eines persönlichen Assistenten aus, an den der Benutzer eine Suchanforderung in Form von Text, Sprachnachricht oder Bildern senden kann.

Rakuten.

Der größte E-Commerce-Standort in Japan verwendet künstliche Intelligenz, um Benutzeranfragen besser vorherzusagen. Nach Angaben des Unternehmens ermöglichen die Daten für 200 Millionen Produkte es möglich, den Verkauf bestimmter Dinge mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, und die in Echtzeit erhaltenen Informationen dienen zur Segmentkäufer.

Eine der AI-Entwicklungen des Unternehmens ist der Rakuten passt für mich App, das die Bilderkennungs-Technologie verwendet.

Von den 70 Diensten, die wir haben, werden bis Ende 2017 etwa 30 mit AI-Chat-Bots ausgestattet. Unsere Ziele sollen die Befriedigung der Benutzer erheblich verbessern, was den Umsatz sofort beeinträchtigen, - Sanil Gopinat, Generaldirektor von Rakuten Indien.

Flipkart.

Die Führung des größten E-Commerce-Standorts in Indien ist zuversichtlich: Die künstliche Intelligenz hilft den Kundenanfragen genauer auf Kundenwunsch.

Die Kaufanwendung, die als Projekt MIRA innerhalb des Unternehmens bezeichnet wird, wird verwendet, um 50% der Anwendersucherabfragen zu behandeln, und dadurch werden Benutzer in den Warenkorb um 12% mehr als mehr zusätzliche Produkte.

Arbeiten an künstlicher Intelligenz, die laut der Gesellschaft nach dem Unternehmen den Kundenservice erheblich verbessert. Im vergangenen Jahr stieg die Anzahl der Benutzer, die ein Unternehmen empfehlen, um 14% zu erhöhen, und die Anzahl unzufriedener Kunden sank um 25%. Ein solches Ergebnis stellte nach der Flipkart-Führung als Chat-Bot heraus.

ASOS.

Einer der größten Online-Händler von Großbritannien entwickelt Spracherkennungssysteme, um das Verhalten von Käufern zu beeinflussen. Das Unternehmen entwickelt auch Bilderkennungs-Technologien, indem Benutzer eine visuelle Suche anbieten, mit der die Anwendung das vom Benutzer geladene Bild mit Waren auf dem Gelände aufstellen kann.

Das Unternehmen entwickelt auch einen mobilen virtuellen Assistenten namens AVA, der den Benutzern dabei hilft, nach benötigten Waren mit Daten über die Kundeneinstellungen zu suchen.

Fazit

Die künstliche Intelligenz für den Einzelhandel ist nicht mehr nur eine Hommage an Mode, sondern ein wirksames Kommunikationsmittel mit Käufern, die Interaktion mit ihnen verbessert, um das Problem der Auswahl eines Produkts und seiner Lieferung zu lösen.

Trotz der Tatsache, dass die Entwicklung der Entwicklung solcher Lösungen vorerst nur die größten E-Commerce-Projekte in der zukünftigen, effektiven Lösungen wahrscheinlich verfügbar und kleine Online-Shops scheinen.