Co je dobrá aplikace? Nejefektivnější software AI kombinuje několik funkcí a vytváří komplexní řešení pro komplexní obchodní potřeby. Tady je několik klíčových funkcí, díky kterým jsou aplikace AI v dnešním firemním prostředí nezbytné.
Algoritmy strojového učení tvoří základ většiny aplikací AI a umožňují jim optimalizovat výkon bez explicitního programování. Tyto algoritmy identifikují vzory v datech a upravují jejich operace na základě nových informací. Například aplikace zabezpečení e-mailů používají strojové učení k průběžnému vylepšování jejich schopnosti detekovat pokusy o útoky phishing pomocí analýzy nových vzorů útoků.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) umožňuje aplikacím AI porozumět lidskému jazyku a reagovat na něj v celé jeho složitosti. Tato funkce využívá nástroje AI, jako jsou hlasoví asistenti a platformy pro analýzu obsahu, které můžou sumarizovat dokumenty nebo extrahovat klíčové informace z nestrukturovaného textu.
Počítačové zpracování obrazu umožňuje aplikacím AI interpretovat vizuální informace ze světa a porozumět jim. Maloobchodní aplikace s počítačovým zpracováním obrazu mohou analyzovat rozložení obchodů a zajistit tak optimální rozmístění produktu, zatímco systémy řízení kvality výroby dokážou identifikovat vady, které lidské oko nedokáže rozpoznat.
Funkce prediktivní analýzy umožňují aplikacím AI předpovídat budoucí výsledky na základě historických dat. Nástroje business intelligence se silnými prediktivními funkcemi mohou projektovat prodejní trendy, identifikovat potenciální přerušení dodavatelského řetězce nebo předvídat změny chování zákazníků dříve, než se projeví prostřednictvím konvenční analýzy.
Adaptivní rozhraní, která se přizpůsobují chování uživatelů, představují další cennou funkci. Aplikace AI můžou upravovat svá rozhraní podle toho, jak s nimi uživatelé pracují, a zvýrazňovat často používané funkce a zjednodušovat pracovní postupy pro jednotlivé předvolby.
Detekce anomálií pomáhá identifikovat neobvyklé vzory, které mohou indikovat příležitosti nebo problémy. Aplikace pro finanční zabezpečení používají tuto funkci k označování potenciálně podvodných transakcí, zatímco nástroje pro monitorování systému mohou identifikovat problémy s výkonem dříve, než způsobí výpadky.
Funkce průběžného učení zajišťují, že aplikace AI se v průběhu času vyvíjejí díky neustálému vystavení novým datům. Tradiční software vyžaduje ruční aktualizace pro upgradování funkcí, zatímco aplikace AI s robustními výukovými funkcemi se v průběhu času stávají užitečnější díky průběžnému vylepšování jejich možností.
Sledujte Power Platform