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Ng指出，人工智能研究人員經(jīng)常發(fā)布和分享他們的想法，并公布他們的代碼，因此我們可以很便捷地接觸到最新理念及進展。相反，稀缺資源是數(shù)據(jù)和人才，而這兩點對企業(yè)制定人工智能策略獲取競爭優(yōu)勢極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)源已經(jīng)被精確連接到了對應(yīng)的輸出信息的情況下，復(fù)制一款軟件比獲得原始數(shù)據(jù)要簡單的多。因此，具有鑒別與獲取有價值的數(shù)據(jù)并有能力根據(jù)實際情況修改軟件參數(shù)以最大化利用這些數(shù)據(jù)的人員，將是制定人工智能策略過程中關(guān)鍵而具有差異性的組成部分。
Ng指出，人工智能研究人員經(jīng)常發(fā)布和分享他們的想法，并公布他們的代碼，因此我們可以很便捷地接觸到最新理念及進展。相反，稀缺資源是數(shù)據(jù)和人才，而這兩點對企業(yè)制定人工智能策略獲取競爭優(yōu)勢極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)源已經(jīng)被精確連接到了對應(yīng)的輸出信息的情況下，復(fù)制一款軟件比獲得原始數(shù)據(jù)要簡單的多。因此，具有鑒別與獲取有價值的數(shù)據(jù)并有能力根據(jù)實際情況修改軟件參數(shù)以最大化利用這些數(shù)據(jù)的人員，將是制定人工智能策略過程中關(guān)鍵而具有差異性的組成部分。
對于那些不使用系統(tǒng)引導(dǎo)進行揀選的倉庫，機器學(xué)習(xí)提供了一個可以更好推廣最高效員工經(jīng)驗的機會，并將系統(tǒng)引導(dǎo)模式引入到所有員工的工作中。如果聯(lián)系到上文提到的監(jiān)督學(xué)習(xí)，最高效員工的揀選列表將作為人工智能應(yīng)用的輸入數(shù)據(jù);這些員工在揀選列表中貨物的順序決策即為輸出數(shù)據(jù)(基于條碼掃描或其他可獲取信息)。除了最短揀選距離這一指標(biāo)之外，避免擁擠通常是提升生產(chǎn)力的另外一個重要指標(biāo)。因為最佳揀選員工通常會同時考慮這兩個因素，因此上面的輸入輸出數(shù)據(jù)庫應(yīng)該已包含這些信息。
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