AI、机器学习和深度学习是 OEM 的主要市场

人工智能(AI)正在迅速改变全球行业参与者的经营方式。随着人工智能在商业和商业领域的广泛应用，我们看到了从更智能的产品到专注于聚焦客户服务的一切演变。人工智能正在从根本上改变供应商、制造商和客户的交互和协作方式。

那么，这对原始设备制造商(OEM)意味着什么?简而言之，他们有两个选择。他们可以通过整合AI驱动的业务功能来调整他们的解决方案，或者在这个不断发展的竞争环境中面临被其他专注于AI的先进原始设备制造商淘汰的局面。

显而易见，人工智能(AI)如今无处不在。它已在某些细分市场应用中变得系统化，尤其是在制药和医疗保健行业以及零售领域。但是，对于OEM来说，至关重要的大规模机会发挥作用的地方是OEM可以创建可重复使用的AI解决方案，并将其转移到多个市场和行业。为了成功地做到这一点，OEM必须了解人工智能的两个关键子集以及它们在开发这些基础广泛的行业解决方案中所扮演的角色，这一点至关重要。这两个子集是机器学习和深度学习。

机器学习是核心

机器学习本质上是AI的组成部分。机器学习是一种系统，具有不断更新和修改自身的功能，可以为它提供新的或附加的信息。由于机器学习本身就是一个动态过程，因此它使计算机网络无需编程即可学习。这样，由于这些系统不需要人工干预，因此完全是自给自足的。无需人工参与，机器学习系统可以处理它们收集的数据，以便在不到一秒的时间内做出决定。机器学习系统可以在几秒钟内破译以前可能需要花费数周时间才能进行人类分析和处理的内容。最终，机器学习程序的最终目标是很大程度地提高其预测的准确性，同时消除错误。

深度学习是下一个关键阶段

虽然机器学习是AI的组成部分，但深度学习可以看作是机器学习的子集。描述深度学习的最简单方法是，理想情况下，其功能类似于人脑的虚拟版本。深度学习与众不同的一个关键领域是它可以构建神经网络。与机器学习所提供的结果相比，这些神经网络通常会导致更准确的结果。深度学习还具有从非结构化数据中学习的能力。深度学习系统在吸收每轮新数据时，通过将其结果逐层构建在其系统上而闻名。与机器学习不同，因为深度学习可以利用他们的神经网络，这使他们能够做出越来越复杂的决策，而无需人工输入。