هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در سال‌های اخیر به طور فزاینده‌ای رایج شده‌اند و طیف گسترده‌ای از ابزارها و فناوری‌ها برای پشتیبانی از استفاده از آنها توسعه یافته‌اند. در حالی که بسیاری از ابزارهای شناخته شده و پرکاربرد هوش مصنوعی و ML وجود دارد، تعدادی از گزینه های دست کم گرفته شده نیز وجود دارند که شایسته توجه بیشتر هستند. در این مقاله، ما پنج نوع دست کم‌گرفته شده از ابزارهای اتوماسیون هوش مصنوعی و ابزارهای تست ML را برجسته می‌کنیم که می‌توانند به ویژه برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از قدرت این فناوری‌ها هستند، مفید باشند.
ابزارهای AI منبع باز: در حالی که بسیاری از ابزارهای AI و ML اختصاصی هستند و کاربران را ملزم به پرداخت هزینه برای دسترسی می‌کنند، تعدادی گزینه منبع باز نیز در دسترس هستند. این ابزارها می‌توانند به ویژه برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی با بودجه‌های محدود مفید باشند، زیرا به کاربران اجازه می‌دهند بدون نیاز به پرداخت هزینه مجوز به قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی و ML دسترسی داشته باشند. برخی از نمونه‌های ابزارهای AI منبع باز عبارتند از TensorFlow، PyTorch و scikit-learn. علاوه بر این، ما ابزارهای کمی در زمینه آزمایش داریم که می تواند به ما در تقویت اتوماسیون تست ما با کمک هوش مصنوعی و ML کمک کند.
ربات‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی: چت‌بات‌ها سیستم‌های خودکاری هستند که برای تقلید از مکالمات انسانی طراحی شده‌اند و برای خدمات و پشتیبانی مشتریان به طور فزاینده‌ای محبوب می‌شوند. بسیاری از ربات‌های چت از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند که به آنها اجازه می‌دهد پرس و جوها و درخواست‌های پیچیده را بفهمند و به آنها پاسخ دهند. این ابزارها می توانند به ویژه برای مشاغلی که حجم بالایی از سوالات مشتری را دریافت می کنند مفید باشند، زیرا می توانند به کاهش بار کاری تیم های خدمات مشتری و بهبود زمان پاسخگویی کمک کنند.
ابزارهای ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی: تعدادی ابزار در دسترس هستند که از هوش مصنوعی برای کمک به کسب و کارها برای ایجاد محتوا مانند پست های وبلاگ، پست های رسانه های اجتماعی و خبرنامه های ایمیل استفاده می کنند. این ابزارها می‌توانند محتوای موجود یک شرکت را تجزیه و تحلیل کنند و از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تولید محتوای جدید و منحصربه‌فرد که برای یک مخاطب خاص طراحی شده است استفاده کنند. این می تواند به ویژه برای مشاغلی که نیاز به ایجاد حجم زیادی از محتوا به طور منظم دارند مفید باشد، زیرا می تواند به ساده سازی فرآیند تولید محتوا و صرفه جویی در زمان کمک کند.
ابزارهای مدیریت پروژه مبتنی بر ML: ابزارهای مدیریت پروژه که از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند می توانند به بهبود کارایی و اثربخشی برنامه ریزی و اجرای پروژه کمک کنند. این ابزارها می‌توانند داده‌های مربوط به پروژه‌های گذشته را برای شناسایی الگوها و روندها تجزیه و تحلیل کنند و از این اطلاعات برای پیش‌بینی در مورد احتمال پیشرفت پروژه‌های آینده استفاده کنند. این می تواند به ویژه برای مشاغلی که نیاز به مدیریت پروژه های بزرگ و پیچیده با قطعات متحرک زیادی دارند مفید باشد، زیرا می تواند به شناسایی تنگناها و عوامل خطر احتمالی قبل از وقوع آنها کمک کند.
ابزارهای تجسم داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: ابزارهای تجسم داده‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند می‌توانند به کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک کنند تا مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را آسان‌تر درک و تفسیر کنند. این ابزارها می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و نمودارها، نمودارها و سایر تجسم‌های جذاب بصری تولید کنند که می‌توانند به داده‌ها در دسترس‌تر و قابل فهم‌تر شوند. این می تواند به ویژه برای مشاغلی که نیاز به تصمیم گیری مبتنی بر داده دارند مفید باشد، زیرا می تواند به شناسایی روندها و الگوهایی که ممکن است بلافاصله از داده های خام آشکار نشوند کمک کند.
در نتیجه، تعدادی از ابزارهای AI و ML دست کم گرفته شده وجود دارد که می تواند به ویژه برای مشاغل و سازمان هایی که به دنبال استفاده از قدرت این فناوری ها هستند مفید باشد. ابزارهای AI منبع باز، ربات‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارهای ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارهای مدیریت پروژه مبتنی بر ML، و ابزارهای تجسم داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارهای اتوماسیون تست مبتنی بر هوش مصنوعی، همگی نمونه‌هایی از ابزارهایی هستند که شایسته توجه بیشتر هستند. احتمالاً در سال های آینده اهمیت فزاینده ای پیدا خواهد کرد.
به شما توصیه می کنم مقاله زیر را نیز مطالعه بفرمایید:
دیدگاهتان را بنویسید