中山网络公司 在过去几年中，人工智能(AI)技术已经得到一定发展，许多行业分析师认为，AI将在不久的将来对企业IT产生显著影响。人工智能早已不是一个新名词，它的发展历史已经有几十年。 他补充说：“对人工智能的认知和理解，这项技术能给企业带来的增长机会，将是大多数企业考虑人工智能的因素，而因为AI造成的数字化转型的中断将是致命的。”
在学习方面，最重要的算法是神经网络，但由于模型过于强大，没有足够的数据支持，导致不是很成功。除了能够为网络安全提供帮助，AI还可以帮助监控网络和其他基础架构。 比如Dynatrace平台，它提供基于AI的全栈监控，它集成了机器学习和大数据分析功能，为IT专业人员提供智能监控功能，使他们更轻松地完成工作。 该领域的其他供应商还有Spunk和SumoLogic，他们的产品更广泛地集中在分析各种机器数据，但可用于网络监控。
在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。专家们花费了大量时间去创建边缘计算，彩色型材，N-gram语言模型，语法树等，不料所获成绩平平。人们已经习惯了Cortana和Siri等智能助手，客户服务聊天室也变得越来越普遍。很快，AI将可以接管这些自助帮助的职责。IPSoft已经创建了一个名为Amelia 的AI，可以执行一些相关功能。 像IBM的沃森(Watson)这样的平台也提供了类似的功能，可以帮助减轻一些IT负担，为他们所服务的组织提供支持。
中山网站优化从80年代早期开始，当时计算机科学家设计出可以学习和模仿人类行为的算法。然而，在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。机器学习的一个主要障碍是这个特征工程步骤，它要求领域专家在进入培训过程之前识别重要的信号。 特征工程步骤非常手工，需要大量的领域专门知识，因此成为当今大多数机器学习任务的主要瓶颈。换句话说，如果我们没有足够的处理能力和足够的数据，那么我们必须使用低功耗/简单的模型，这需要我们花大量的时间和精力来创建适当的输入特性。这是大多数数据科学家花时间做的事情。
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