机器学习的商业应用就是把真实的场景，真实的商业应用的经验凝练成对每个数据分析师都有价值的功能，逐渐放到产品中。 本期精编版嘉宾演讲为IBM中国开发中心技术总监&首席架构师Alex Yang带来的分享，看了他讲的内容你会发现，原来机器学习的商业应用已经深入我们生活中的的每一个角落…… 现场纪实 很高兴今天来到CDA 我现在是IBM研发中心的技术总监，大部分时间处理跟AI有关的项目上，试图把真实的场景，真实的商业应用的经验能凝练成对每个数据分析师都有价值的功能，逐渐放到产品里面去。 这个过程中就是数据的理解成带有业务价值的信息，把对数据的信息和业务价值关联起来，这是一个非常重要的，从IBM角度来看是如何指导各行各业来利用AI，利用机器学习来更准确的指导商业活动。 刚才谈到AI平台，AI平台从IBM角度来看，这样一个AI平台是实现支撑认知计算的一个最根本的、最基础的一个要求。如果没有这样一个平台的话我们很难往下推进。
于是2018年，宜远智能推出了PaaS形式的AI开放平台（api.yimei.ai)，侧重对面部皮肤图像进行AI分析，主要服务从皮肤病到生活美容再到整形的美业机构。 医疗行业AI诊断落地难 逐渐成熟的人工智能技术和政策红利造就了医疗AI的火热，在多个细分领域，AI医疗呈现勃勃的的发展态势。 “从西医体系来看，检测已经成为医疗服务的标准入口了。 聚焦万亿级美业市场中庞大的商用客户，宜远智能构建了ToB的AI开放平台，主打皮肤病、生活美容、医美整形三大相关领域。通过运用AI能力去服务软硬件合作方，提供云端AI支持。 对于AI赋能美业，除了AI皮肤分析技术难度较高以外，吴博表示目前行业标准还未统一。 像我们这样比较专注于提供基础AI服务的还很少。未来AI皮肤检测普及，还是需要软硬件厂商以及消费者的共同努力。”吴博说道。 长按二维码，关注雷锋网「AI掘金志」
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根据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》数据显示，2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿人民币融资，但其中商业落地前100强公司累计营收却不足100亿人民币，绝大多数年营收不足两亿， 目前，在一些行业应用场景中已经表明，AI技术在业务中得到应用之后，将大幅提升业务效率，还能降低成本和各种风险。大多数企业与组织都渴望能够将AI技术广泛融入到业务之中。 此外，78%的企业领导者相信人工智能将大大增强企业竞争力；到2021年，积极应用人工智能技术的企业，其竞争力将提升超过2.4倍。 但是，“渴望而不可及”就是AI应用落地的现状。 目前，微软逐渐摸索出一套完善的AI商业价值落地的步骤，为用户的AI落地提供了极具价值的参考。 1 首先是BI+分析，从已经在大量企业中得到使用的BI（商业智能）入手，通过数据驱动、商业分析和搜索来完成AI对传统BI和分析的升级，这也是企业最容易也最基础的AI落地领域； 2 其次是SaaS With
分享一些在AI领域作为一名商业产品经理的心得，希望尽可能系统化。适合对AI感兴趣的人群，无需产品和算法/研发背景知识。 前言 明镜所以照形，古事所以知今。 AI发展的三大浪潮 事物发展总是有周期的，大到一个国家/朝代的发展变更，小到一个月总有那么三十几天不想上班。AI也是一样。 所以，大数据的出现对AI的推动作用是非常大的。大数据是另外一个很相关的领域，目前机器学习甚至可以被理解为大数据的一种应用。 不过此时的AI已经能做的确很多很多。 结语 AI作为已存在数十年的概念和行业，最近因算力和算法的突破又重获新生。本文简要陈述了AI的三次浪潮发展及对应的主流技术原理。感谢您的阅读。 可应用于智慧零售、智慧社区、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。点击体验国内最佳人脸识别服务。欢迎留言讨论。
AI发展的三大浪潮 事物发展总是有周期的，大到一个国家/朝代的发展变更，小到一个月总有那么三十几天不想上班。AI也是一样。 作为一个从上世纪50年代才发展起的技术/学科，一般大家讲AI的发展历史，总是会总结成三大浪潮。幸运的是，目前看起来，AI还是总体符合波浪式前进、螺旋式上升的趋势，值得广大有志青年来投身于此。 所以，大数据的出现对AI的推动作用是非常大的。大数据是另外一个很相关的领域，目前机器学习甚至可以被理解为大数据的一种应用。 不过此时的AI已经能做的确很多很多。 结语 AI作为已存在数十年的概念和行业，最近因算力和算法的突破又重获新生。本文简要陈述了AI的三次浪潮发展及对应的主流技术原理。感谢您的阅读。 可应用于智慧零售、智慧社区、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。点击体验国内最佳人脸识别服务。欢迎留言讨论。
AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 在投融资方面，资本对AI的青睐持续火爆，而在AI的商业化应用方面，2017年起开始涌现了大批头部企业、头部应用，在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等方面走向落地。 本次TVP AI闭门会，将带你跨过概念鸿沟，探索AI商业落地。 为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力，在互联网、办公自动化、金融等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。 语音语义技术目前发展到了哪个阶段？NLP技术在企业日常业务中能发挥怎样的作用？ 在十亿级别日活的微信端有何应用案例？在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样的助力？ 参会规则 此次“跨过概念鸿沟，探索AI落地” TVP AI技术闭门会采用线上会议形式，限量名额开放。
应用疲劳 以iPhone带动的智能手机的普及风潮，让移动应用开发成为了一波软件淘金热，经过9年的高速发展，现在各个应用市场已充斥了数百万款各式各样的应用。 当所有淘金热都退去之后，移动应用生态圈开始呈现出一种“应用疲劳”的状态。 我们来看两组数据： ? 消息应用的深度平台化 相比其它移动应用的疲劳状，消息类应用（微信、Facebook Messenger、WhatsApp等）却呈现出完全不同的状态。我们看看下面的两组数据： ? 图4 KPCB报告：全球使用率最高的移动应用 图4展示了使用率最高的移动应用，前10名中有6款是消息应用。即消息应用不仅拥有最巨量的用户，还占据着最多的用户时间。 Snapchat,WhatsApp等其他的消息应用也都在规划着自己开放平台计划。 消息应用的深度平台化让其逐渐变成一种新的应用分发和运行平台。 ?
cv2.imwrite('watchgray.png',img)使用OpenCV的真实世界项目和工具让我们来看看一些现实世界中OpenCV的例子，这些例子被用来让你了解这个令人难以置信的工具可以用来的不同应用
首先，每个应用都基于大数据——极大数量的、格式不同的快速数据。第二，每个案例中，机器学习都揭示出了新的洞察，并驱动了价值的增长。 旧的分析方法已经不适用于今天的商业环境。 机器学习技术 目前，世界上共有几百种不同的机器学习算法。最近，仅在分类方面，有一篇论文就测试了超过150个算法。 现在有许多不同的聚类算法，应用最广泛的是k-均值算法。 异常检测：这是一种识别意外事件或结果的过程。在安全和防欺诈领域，不可能对每一次交易都进行调查；我们需要系统对那些最可疑的交易做出标记。 机器学习实战 在工业和商业领域，企业们都在使用机器学习来提升收入和降低成本，因为在许多任务上它们比人类更加高效。下面就是7个例子，证明机器学习的多功能性和广泛的适用性。 成功的预测模型需要数据科学家和商业用户进行合作，因此，你的机器学习软件应该为你的商业用户提供相应的工具，便于他们对预测模型的特性和各类特征进行可视化评估。
【新智元导读】哈佛商业周刊最新的一篇评论文章指出，和人类参与不同工作有不同胜任标准一样，机器何时可以从内部训练转为在真实工作环境中学习的标准也不一样。 我们一般不这么想，但其实商业飞行员也是这样。 AI 应用是基于预测的。传统的编程算法遵循指定步骤处理数据，输出结果。但机器学习不同。作为当今 AI 技术的主要方法，机器学习算法会在学习过程中持续进化。 例如，Google 的Inbox 应用程序读取你的电子邮件，并使用AI 来预测你对某封邮件将作何反应，然后生成三个简短的响应选项供用户选择。 即使有70％的错误率（即AI 生成的响应仅在30％的时间内有用），许多用户还是声称自己很喜欢使用这一应用程序。这种高容忍度的原因在于，减少撰写邮件和打字之利超过了响应预测错误时浪费的屏幕空间之弊。
这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API，本项目适合刚入门的同学练手，熟悉整个框架，整体实现如下：
在资本泡沫、技术泡沫、商业泡沫逐个被击破的时候，如何让人工智能技术真正商业化落地，成为众多AI公司2019年最大的课题。 对于AI公司来说，找到切实际的需求是商业化进程的首要战略任务。 麦肯锡全球研究所在2017年发布了研究报告，展示出欧美地区各行业对于AI技术的应用情况：数字化程度越高的行业，越快地在其更多业务环节中应用了AI，例如IT、电信、汽车制造、金融业等。 //AI商业化的破局 在AI创业的路上，视觉公司们对于技术、需求、行业的看法都逐渐趋于一致，但对于如何打破商业化的瓶颈，大家给出了不同答案。 而垂直行业应用的AI公司不断在从传统企业挖人，带来行业经验，构筑行业壁垒。
三、切片应用 切片可以应用在警务、智能制造、车联网、智慧医疗等行业应用场景，助力垂直行业应用的发展。切片也可以应用在直播应急、视频、游戏等公众用户场景下，满足个性业务使用需求。 在特殊情况下，聚集性活动中成千上万公众用户可能将公众用户彻底或部分拥塞，警用切片不受影响，警务应用可继续流畅使用。 2、无线网和终端关于切片标准还没明确，限制了业务发展 核心网切片技术相对完善，但无线网切片实现缺乏标准，终端也暂不支持多切片，导致切片应用受限。目前，仅支持专用终端。 具体有效应用还需要逐步探索和试验。 五、切片业务发展思路 1、 要把5G SA特色业务的应用和发展作为企业的社会责任 切片业务还在开展初期，全球无成熟模式和应用可以借照参考，中国运营商的探索和业务实施，将为整个国内5G产业链的发展起到牵引作用
通过更好的数据提高患者身体素质 近年来，随着健身，健康和健康监控应用程序的成功，患者对跟踪健康统计信息越来越熟悉和自在。他们也越来越成为“医疗保健消费者”，对从其提供者那里获得最佳服务和价值感兴趣。 未来，由于认知AI系统能够提供细微的，上下文相关的见解以及筛选大量数据的能力，期望认知AI系统能够越来越多地帮助医疗保健提供者进行决策。
随着AI技术的发展，让不少IT工程师看到了解决这个问题的曙光。 应用性能管理（APM） APM是近几年增长非常快的市场，主要解决应用性能管理问题，主要分为数字体验监控、应用自发现/追踪和诊断、以及应用层的AIOps三大部分。 Splunk最近通过一系列收购扩展其产品线与功能，已经开始使用AI、业务分析等手段，帮助客户快速做出业务决策，加速创新。 ? 并且将AI作为Splunk底层能力，融入了每款产品中。 ? 但是这类厂商的产品AI能力通常较弱，更多的还是需要依赖原有的功能给客户提供服务，AI扩展能力普遍不足。
使用Web Components，您可以创建自己声明的API来定义UI，从而创建您自己的商业化应用程序。 本文介绍了Web组件技术及其在新一代纯前端控件集 WijmoJS 中的应用。 Web组件的商业化应用 无论是使用纯Java还是使用框架实现应用程序，都可以从Web组件的使用中受益。 当然，这种支持很快会应用到实际使用版本中。 葡萄城公司成立于 1980 年，是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。 葡萄城的控件和软件产品在国内外屡获殊荣，在全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。
据研究人员称，这降低了利用买家印象的效率，并威胁到商业环境。 但是，通过强化学习，可以在提高平台利润、减少欺诈活动的同时，完善平台的印象分配机制。 在关于AI和DS的进展和趋势的文章中，我们讨论了另一个RL用例实时投标策略优化。它允许企业动态分配广告活动预算在所有可用印象的基础上，即时和未来的奖励。 来源： Google AI Blog 这种新颖的方法使得在700次测试中，对先前看不见的物体进行抓取的成功率达到96%。专家们之前使用的基于监督学习的方法显示成功率为78%。 5.在商业中实施强化学习的挑战 应用RL解决业务问题可能会带来严重的挑战。这是因为这种技术本质上是探索性的。智能体在运行中收集数据，因为没有标记或未标记的数据来指导它实现任务目标。 计算机科学家、企业家Andrew Ng在2017年旧金山人工智能大会上发表演讲时表示，要将这一理念应用到商业和实践中，还有很多工作要做。
人们一般认为，AI创业公司与之前兴起的云/SaaS一样，其商业模式并无差异。与AI一样，云软件创业公司最初的商业模式也让客户和投资者感到困惑。 AI商业模式一：附加 这一类AI解决方案的模式非常类似于SaaS公司的产品，而且商业模型几乎可以互换。这些AI解决方案将无缝地附加于其他的系统之上，如CRM产品或ERP系统。 AI将访问流经这些系统的数据，并随着时间的推移推动商业改进。 AI商业模式二：流程强化 尽管作用在流程，但在AI第二类的商业模型中，全新的AI产品根本不会改变现有的工作流程;它只是通过集成AI来提高当前工作流的效率。 就像AI的潜力一样，这个模型的ROI可能是无限的。 AI商业模式三: 让机器独立 在第三个AI商业模式中，AI技术会通过引入智能，来帮助客户以更好的方式完成业务流程，从而改变了整个工作流程。
而工业机器人也不再只蜗居在工厂的角落，他们走出工厂，走向了更广阔的领域，例如ABB工业机器人就是首先被用于商业，走向舞台的工业机器人之一，预计在未来几年，机器人在娱乐行业中的需求将大幅增长。 在装配应用中，一个双臂机器人和一个安装在移动平台上的机器人与操作员协同完成测试工作。 理想的模式是我们可以从各种制造商中获取不同知识、从小公司到大企业、航空航天到消费类产品等各种行业应用，这能帮助我们真正了解每个领域。” 娱乐机器人 一旦工业机器人离开工厂被用于商业，他们便进入了专业的服务机器人领域。 ABB机器人是走向舞台的工业机器人之一。 RoboScreen? 自动化、计算与AI以及机器人技术，将接管我们某些工作，它可以弥补我们做不好的那部分。这样我们可以专注我们更擅长的工作并把它们做的更好。”
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