「人工智能」和「數據分析」雙生的力量（The Twin Power: AI and Data Analytics）

雙生力量（The Twin Power）的解釋

了解「數據分析」和「人工智能（AI）」雙生的力量，就是對於任何行業，能保持競爭優勢，推動增長的關鍵，但企業必須同時地意識到「數據」和「人工智能」，正面臨來自「自身行業」和「公眾困擾」最大的挑戰。

當然，要了解內在的力量，就要了解其結構、組件以及它們兩者，如何無縫連接在一起時會發生什麼有效應。這就是我們今天的焦點 : 如何預見的共同支持和整合關係：給予雙方更多的力量，同時，如果萬一出現任何失誤混合成分時，共同增長的力量將很快變化成為最大毀滅的導火線。這就是我一直思考的問題，是時候分享我的分析和未來遠見。

「數字孿生」與「數據分析與人工智能雙生」的不同點

「數字孿生」（Digital Twin）一詞已用於「信息技術」中。「數字孿生」與「數據人工智能」雙生是不同的。雙生是雙向互動擴大和延伸權力的定義。

根據「國際商業機器公司」（IBM）給出的定義，「數字孿生」是一個對像或系統的「虛擬」，它跨越其生命週期，根據實時數據進行更新，並使用（模擬）、機器學習和推理來幫助決策。

從廣泛意義上講，數據分析/人工智能雙生不同的是結對 ; 是將兩個具有共同特徵的實體，聯繫起來以實現共同目標的伙伴關係。結對是一種利用雙方結構間夥伴關係進行同步擴展，使雙方受益的更好更加發展模式。

了解兩者的基本結構人工智能的構建模塊

了解人工智能的基本組成結構，是開發和實施技術延伸、加强两個結構。至關重要。人工智能，通常稱為 AI，是計算科學領域，專注於「開發」能夠執行通常需要人工干預的任務。最終目標是設計「模仿」人類智能和學習，隨着時間的推移適應，提高它的性能。導致了今天重大進步，這就是人工智能技術突然以驚人的速度發展和傳播的根本原因。構建模塊是：

（一）機器學習（Machine Learning ML）

「機器學習」是人工智能的一個子集，專注於「構建算法」和「統計模型」，在無需編程的情況下，提高特定任務上的性能。旨在從「數據」中學習，並根據「該數據」做出預測或決策。

機器學習分為三類型：監督學習（Supervised learning）：是根據標記數據進行訓練的。目標是根據輸入輸出對的示例學習，從輸入變量到輸出變量的映射函數（Mapping Function）。

無監督學習（Unsupervised learning）：是在未標記的數據上進行訓練。目標是發現數據中的模式或結構，而無需事先了解要查找的內容。強化學習（Reinforcement learning）：是通過與環境交互並接收獎勵或懲罰形式的反饋來學習。目標是學習一種隨著時間的推移最大化累積獎勵的策略。

機器學習是在各個行業都有廣泛應用的人工智能，分析大量數據並隨著時間的推移提高價值。優化運營和改進決策的寶貴工具。

換句話說：關鍵是最終成功或最終消亡取決於「數據的可用性」。海量的數據、完整性數據、不同類型的數據、不同來源的數據，將增加人工智能的準確性；在商業智能趨勢、預測方面的準確性更高，並添加更好的判斷。

自然語言處理（NLP）是另一個人工智能的領域，專注於使用自然語言進行人與計算機之間的交互。（Shutterstock）

（二）自然語言處理（NLP）

自然語言處理（NLP）是另一個人工智能的領域，專注於使用自然語言進行人與計算機之間的交互。它是有意義的方式分析、理解和生成人類語言數據的過程。重要性在於使機器理解和處理人類語言，在各種應用中至關重要，例如：聊天機器人和虛擬助理：創建理解和響應人類語言的聊天機器人和虛擬助理，提供更自然、直觀的用戶體驗。在情感分析方面，它使企業能夠監控客戶反饋並改進其產品和服務，例如語言翻譯工具。

（三）計算機視覺（CV）

計算機視覺（CV）是專注於能夠解釋和理解來自周圍世界的視覺信息。 CV 算法旨在分析和理解數字圖像和視頻數據，使機器能夠識別模式、物體甚至情感，以圖像分類為例，怎樣識別圖像是否包含貓或狗。又如對象檢測：怎樣檢測人群中的面部或識別自動駕駛汽車路徑中的障礙物。圖像分割則涉及將圖像劃分為多片段，並為每片段分配一個標籤，例如識別汽車發動機的不同組件。對象跟踪則涉及跟踪圖像或視頻數據序列中對象的移動，日常應用較廣泛的是通過監控攝像頭跟踪人的移動。

捕捉市場瞬息萬變不再是科企特權

假若數據分析和人工智能鏈接完美，則深入了解客戶、發展業務並優化物流的速度和質量的技術，便不再是科技公司的特權。越來越多公司正在集成此類工具，以在洶湧的競爭激烈的水域中航行並調轉船頭方向。

同時好處是巨大的: 讓企業做出明智的決策，增加正確選擇的數量。結合對團隊的授權帶來良性循環的好處，例如：更好更滿意的客戶旅程; 以各種方式改進目標 KPI; 提高競爭優勢; 更多內容，更積極的員工; 更明智的數據策略等等. 好處可以無限地應用。數據提供高質量的洞察力，有利於企業戰略規劃，捕獲額外數據提高洞察力。