隨著技術的發展，智能自動化已成為 2020 年許多高管的首要任務。Forrester 預測該行業將從 2016 年的 2.5 億美元繼續增長到 2023 年的 120 億美元。隨著越來越多的公司識別和實施人工智能 （AI） 和機器學習（ML），企業正在逐步重塑。

全球各行各業將 AI 和 ML 與企業相結合，以實現對營銷、客戶關系和管理、產品開發、生產和分銷、質量檢查、訂單履行、資源管理等關鍵流程的快速更改。人工智能包括機器學習、深度學習（DL）、光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）、語音識別等廣泛的技術，為跨多個工業領域的組織創造智能自動化與機器人技術相結合。

讓我們看看其中一些技術如何幫助全球行業實現自動化。

機器學習異常檢測

機器學習最近已被應用于檢測制造過程中的異常情況。使用機器學習，設備的健康監測可以自動化，其中傳感器設備的數據的特性，如振動、聲音、溫度等，可以通過訓練從收集的數據中學習。

這對于識別設備的早期磨損和避免災難性損壞非常有用。它可以捕捉到人眼可能錯過的最小缺陷。可以根據提取特征所需的屬性類型來選擇技術，并且可以根據特征應用各種機器學習算法來檢測異常。

汽車深度學習

自動駕駛汽車中任何機器學習算法的主要任務之一是連續渲染周圍環境并預測這些環境可能發生的變化。無論是白天還是黑夜，自動駕駛汽車都必須識別道路上的物體??或行人。為了自動駕駛汽車的成功，汽車公司將高級駕駛員輔助系統 （ADAS） 與熱成像相結合。

通過對熱像儀捕獲的圖像數據集執行深度學習算法，可以在任何天氣條件下識別行人。它可以根據距離覆蓋圖像的較大或較小部分。很少有像 Fast R-CNN 或 YOLO 這樣的深度學習算法可以幫助實現這種自動化，使自動駕駛汽車在道路上更安全、更高效。

使用 OCR 進行自動驗證

OCR 是另一種使用深度學習來識別字符的技術。它在制造過程中非常有用，可以使由于疲勞或隨意行為而容易出現人為錯誤的過程自動化。這些活動包括驗證批號、批次代碼、到期日期等。各種 CNN 架構（如 LeNet、Alexnet 等）可用于這種自動化，也可以對其進行定制以達到所需的準確性。

金融和銀行業的機器學習

貸款對于金融機構來說是一項巨大的業務。貸款的價值和批準完全取決于個人或企業能夠償還的可能性。確定信譽度是該業務成功的最重要決定。除了信用評分，還考慮了各種其他參數來做出這樣的決定，這使得整個過程非常復雜和耗時。

為了節省時間并加快流程，訓練有素的機器學習算法可用于預測和分類申請人的信譽。這可以簡化申請人的分類并改進貸款制裁的決策。

AI 和 ML 正在創造人機協作的新愿景，并將企業提升到新的水平。機器學習幫助各個工業領域的組織開發基于專有或開源算法/框架的智能解決方案，這些算法/框架處理數據并在云和邊緣上運行復雜的算法。機器學習模型可以使用最新的工具和技術來構建、訓練、驗證、優化、部署和測試。這確保了更快的決策制定、更高的生產力、業務流程自動化和更快的業務異常檢測。

審核編輯：郭婷