您的应用程序必须具备的AI功能是什么？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-03
某些经过验证的方法和用例对于帮助产品团队了解如何在应用中实施AI来重现和增强现有成功至关重要
例如在股票交易AI的情况下，产品经理现在意识到AI算法所需的数据必须包括用于情感分析的人类情感训练数据，事实证明，情绪反应是股票市场行为的重要变量！ 为您的应用内AI开发正确的数据模型现在是编程的关键分支，因为正确准备的数据对于算法模型至关重要，随之而来的是，数据科学家突然成为构建嵌入式AI组件的组成部分。
一些已经实现了较高性能的AI组件包括医疗保健中的X射线和症状诊断
股票交易应用程序中的人类情感模式识别以及软件系统中的创新病毒和恶意软件检测，我们将探索许多这些用例，以从防病毒软件的创新开始，概述当今AI组件的状态，保护软件和用户：网络安全应用程序中的AI，当今激动人心的AI用例之一是在网络安全领域，其中AI方法现在通常用于检测嵌入在文件中的恶意软件和恶意病毒代码，以免对系统造成损害，实际上去年当研究人员成功地使用自组织增量神经网络识别恶意软件和病毒代码时，人工智能安全性研究取得了突破，可将二进制文件转换为可视化表示，从而在检测被病毒感染的文件方面已达到94％以上的准确性！SOINN可能成为AI的标准用法，用于检测安全应用程序中的病毒。通过使用代码的直观表示形式，可以检测到病毒代码，而无需运行代码并危及测试系统，以前基于机器学习的恶意软件检测算法存在问题。
他们依靠虚拟环境来分析样品
这不仅影响它们的运行时性能，而且还因为需要执行样本而危及整个系统，此外恶意软件使行为适应执行环境的能力，每个样本需要提取的功能过多以及所报告的大量恶意软件实例，都降低了准确检测的机会，像这样的突破-改变了主题的基本表示方式-无疑将重塑并扩展我们的AI概念，同时提供新的好处。
自然语言处理：教授AI说话
自然语言处理通过面向人的基于AI的界面统一了AI的许多其他分支，通过在特定的专家知识领域（例如症状诊断）中对应用程序进行培训，NLP性能将得到显着改善，这是因为专用上下文会缩小用于训练对话算法的训练数据的范围，数据科学的一个直接相关分支，称为自然语言查询，致力于使用实现特定目标。
到期信用：了解AI信用代理商
NLP和NLQ的一个特殊用例包括帮助贷款代理评估没有信用记录的传统借款人的潜在信誉，这是贷款决策的传统基础，NLP现在可以使用替代数据源上经过训练的模式来挖掘大量多样的数据存储，这些数据可以帮助指示可靠的还款可能性，例如大多数信贷申请人使用智能手机，人工智能可以检查其互联网浏览模式，并查看它们与可靠客户的匹配程度。这种监督学习需要大量数据准备，相关算法的重要因素包括潜在借款人的社交媒体活动，地理位置数据，博客贡献，同伴网络以及关系强度和持续时间，实际上针对这些信誉度算法的训练指标可能会利用数千个变量来生成替代的信用评分，并预测其自身的准确性。
预测分析AI提升Web应用程序性能
由于基于AI和机器学习（ML）的模式识别的成功，访问者和日志分析等各种应用程序的非凡进步。让我们看一些这样的应用程序及其AI组件，并发现如何从它们的用例中受益：
Web应用访问者分析： BI见解来自访问者统计数据和指标的ML分析，并通过数据可视化显示
日志分析：通过检测应用程序性能问题并通过电子邮件和Slack对重要的用户关注点进行智能警报，可以提高传统错误日志的有效性
在预测分析的所有领域中
当AI模型可以在实时交易期间更新其神经网络时，AI组件的性能。这意味着可以将客户当前的偏好动态地输入到训练数据中，诸如推荐器之类的AI网络应用程序是实时监督训练模型的明显示例，该模型随每笔新交易而更新，从而使用户可以实际看到正在进行的系统学习，而且基于AI的推荐程序可以在每次交易中更新自己的神经网络，从而通过以下应用为用户带来更加生动的体验：
个性化拼写建议
拼车应用的建议目的地和路线（地理位置）
喜欢的音乐推荐者
AI诊断可为医疗保健带来好处
具有NLP功能的聊天机器人具有特定领域的专业知识
可以在与患者进行Q＆A对话后诊断疾病，诊断的下一个层次是由AI驱动的应用程序，该应用程序还从患者身上采集组织样本，并将实验室输出与医疗记录和对话结合使用，以诊断包括癌症在内的疾病，AI的这一惊人的生物技术应用程序结合了基因组测序和神经网络来诊断疾病，超越了传统诊断方法的功能，该应用程序将患者的组织样本作为输入，然后将其与每种已知病原体（超过37,000个测序的基因组！）的数据库进行比较，结果是可能疾病的综合诊断报告。
用AI保护航空枢纽
对于我们这些对在机场登机口过长的安全线感到沮丧的人来说，新的AI应用程序可以自动识别随身行李中的违禁物品，将是一项令人耳目一新的变化，以加快缓慢的人工程序，人工智能也在情感识别和情感分析领域迅速发展，这将改变预防性安全的范围，使其包括构成潜在威胁的乘客的生物特征。
应用程序中的AI：今天是未来
例如在股票交易AI的情况下，产品经理现在意识到AI算法所需的数据必须包括用于情感分析的人类情感训练数据，事实证明，情绪反应是股票市场行为的重要变量！ 为您的应用内AI开发正确的数据模型现在是编程的关键分支，因为正确准备的数据对于算法模型至关重要，随之而来的是，数据科学家突然成为构建嵌入式AI组件的组成部分。
一些已经实现了较高性能的AI组件包括医疗保健中的X射线和症状诊断
股票交易应用程序中的人类情感模式识别以及软件系统中的创新病毒和恶意软件检测，我们将探索许多这些用例，以从防病毒软件的创新开始，概述当今AI组件的状态，保护软件和用户：网络安全应用程序中的AI，当今激动人心的AI用例之一是在网络安全领域，其中AI方法现在通常用于检测嵌入在文件中的恶意软件和恶意病毒代码，以免对系统造成损害，实际上去年当研究人员成功地使用自组织增量神经网络识别恶意软件和病毒代码时，人工智能安全性研究取得了突破，可将二进制文件转换为可视化表示，从而在检测被病毒感染的文件方面已达到94％以上的准确性！SOINN可能成为AI的标准用法，用于检测安全应用程序中的病毒。通过使用代码的直观表示形式，可以检测到病毒代码，而无需运行代码并危及测试系统，以前基于机器学习的恶意软件检测算法存在问题。
他们依靠虚拟环境来分析样品
这不仅影响它们的运行时性能，而且还因为需要执行样本而危及整个系统，此外恶意软件使行为适应执行环境的能力，每个样本需要提取的功能过多以及所报告的大量恶意软件实例，都降低了准确检测的机会，像这样的突破-改变了主题的基本表示方式-无疑将重塑并扩展我们的AI概念，同时提供新的好处。
自然语言处理：教授AI说话
自然语言处理通过面向人的基于AI的界面统一了AI的许多其他分支，通过在特定的专家知识领域（例如症状诊断）中对应用程序进行培训，NLP性能将得到显着改善，这是因为专用上下文会缩小用于训练对话算法的训练数据的范围，数据科学的一个直接相关分支，称为自然语言查询，致力于使用实现特定目标。
到期信用：了解AI信用代理商
NLP和NLQ的一个特殊用例包括帮助贷款代理评估没有信用记录的传统借款人的潜在信誉，这是贷款决策的传统基础，NLP现在可以使用替代数据源上经过训练的模式来挖掘大量多样的数据存储，这些数据可以帮助指示可靠的还款可能性，例如大多数信贷申请人使用智能手机，人工智能可以检查其互联网浏览模式，并查看它们与可靠客户的匹配程度。这种监督学习需要大量数据准备，相关算法的重要因素包括潜在借款人的社交媒体活动，地理位置数据，博客贡献，同伴网络以及关系强度和持续时间，实际上针对这些信誉度算法的训练指标可能会利用数千个变量来生成替代的信用评分，并预测其自身的准确性。
预测分析AI提升Web应用程序性能
由于基于AI和机器学习（ML）的模式识别的成功，访问者和日志分析等各种应用程序的非凡进步。让我们看一些这样的应用程序及其AI组件，并发现如何从它们的用例中受益：
Web应用访问者分析： BI见解来自访问者统计数据和指标的ML分析，并通过数据可视化显示
日志分析：通过检测应用程序性能问题并通过电子邮件和Slack对重要的用户关注点进行智能警报，可以提高传统错误日志的有效性
自动化测试：使用计算机视觉确定新的应用程序版本中的错误，以确定页面渲染的完整性
应用程序行为和访客活动数据存储的潜在用途仅受数据工程师的性约束
像这样的分析和BI平台可以立即提供数据可视化和有关访客活动问题的警报，通过识别路由器问题以及部署和发布故障，同样提高了传统的错误日志记录，以提供AI驱动的应用程序测试自动化，应用于数据的创意可以实现任何目标！
在预测分析的所有领域中
当AI模型可以在实时交易期间更新其神经网络时，AI组件的性能。这意味着可以将客户当前的偏好动态地输入到训练数据中，诸如推荐器之类的AI网络应用程序是实时监督训练模型的明显示例，该模型随每笔新交易而更新，从而使用户可以实际看到正在进行的系统学习，而且基于AI的推荐程序可以在每次交易中更新自己的神经网络，从而通过以下应用为用户带来更加生动的体验：
个性化拼写建议
拼车应用的建议目的地和路线（地理位置）
喜欢的音乐推荐者
AI诊断可为医疗保健带来好处
具有NLP功能的聊天机器人具有特定领域的专业知识
可以在与患者进行Q＆A对话后诊断疾病，诊断的下一个层次是由AI驱动的应用程序，该应用程序还从患者身上采集组织样本，并将实验室输出与医疗记录和对话结合使用，以诊断包括癌症在内的疾病，AI的这一惊人的生物技术应用程序结合了基因组测序和神经网络来诊断疾病，超越了传统诊断方法的功能，该应用程序将患者的组织样本作为输入，然后将其与每种已知病原体（超过37,000个测序的基因组！）的数据库进行比较，结果是可能疾病的综合诊断报告。
用AI保护航空枢纽
对于我们这些对在机场登机口过长的安全线感到沮丧的人来说，新的AI应用程序可以自动识别随身行李中的违禁物品，将是一项令人耳目一新的变化，以加快缓慢的人工程序，人工智能也在情感识别和情感分析领域迅速发展，这将改变预防性安全的范围，使其包括构成潜在威胁的乘客的生物特征。
应用程序中的AI：今天是未来
人工智能应用程序是未来，在每一个视野中我们都可以看到自动化系统已准备好致力于我们的安全，保障和舒适，目前这些系统之间是相互隔离的，因为AI应用程序的数据准备工作是一个疯狂的领域，并且没有相互理解的AI系统彼此共享结果的标准，然而正如传输控制数据协议朝着标准发展一样，数据争夺终将演变为AI系统相互学习而不是互斥数据集的标准，发生这种情况时，我们将目睹AI处于起步阶段时其能力呈指数级增长。这是一个令人兴奋的领域，它有望为所有人带来惊人的收益，不断检查，以便为您带来来自新兴AI领域的更多见解。
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