人工智能集成是指将人工智能功能直接嵌 人工智能技术的 入到现有产品和应用中，而不是将人工智能用作外部工具。这需要对各种类型的人工智能技术有透彻的了解。
以下是人工智能在商业应用中所使用的最重要的技术列表：
1.机器学习
机器学习 (ML)是人工智能的另一个子集，其基于这样的概念：机器可以通过训练从数据中学习、发现模式并在很少的人为干预的情况下做出决策。
ML 可自动构建分析模型，并依靠统计技术识别数据中的模式，从而随着时间的推移提高性能。与传统编程不同，ML 算法并非明确编码以执行特定任务。
- 监督学习：这种方法在具有已知输入 专用数据库 输出对的标记数据集上训练算法。它通常用于分类（例如，垃圾邮件检测）。
- 无监督学习：算法无需明确指令即可处理数据，识别隐藏的模式或结构。此方法对于聚类（例如客户细分）等任务很有帮助。
- 强化学习：这种方法通过奖励和惩罚系统训练算法，使其在需要一系列决策的动态环境（例如游戏）中有效。
2.深度学习
人工智能（AI）中的深度学习使计算机能够以受人类大脑启发的方式处理数据。
深度学习模型可以识别图像、文本、声音和其他数据中的复杂模式，并随着时间的推移产生准确的见解和预测——就像人类大脑从经验中学习的方式一样。
深度学习的例子包括 Alexa 和 Siri 等虚拟助手、语音电视遥控器和 CT 扫描分析。
3.自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是一种人工智能技术，使机器 设计应用程序以实现可扩展性 能够理解、解释和生成人类语言。NLP 有利于涉及人机交互和文本数据分析的应用程序。
NLP 的一个重要用途是像 Google Translate 这样的翻译工具，它促进了不同语言的个人之间的即时交流。
NLP 在情绪分析方面也很有用，情绪分析涉及分析文本以判断所传达的情绪或感觉。这样，您就可以在社交媒体平台上跟踪客户对您业务的看法。
4.计算机视觉
计算机视觉让计算机解释和分析视觉数据，如图片和视频。
它在人工智能应用中使用机器学习模型，其主要 电话号码业务线索 要求是处理和分析从摄像机、安全系统、智能手机等收集的视觉数据。
它可用于农业领域，以查找有缺陷的农作物并分析土壤质量。它还可以用于文档处理，通过分析文档中的签名、徽标和印章等视觉元素。
5.机器人过程自动化
RPA，即机器人流程自动化，使用软件机器人来自动执行通常由人类处理的重复性任务。
例如，RPA 可自动执行数据输入和管理任务，如数据提取、表单填写和系统间数据迁移。这些任务由于具有重复性，因此容易出错。RPA 可减少人为错误的可能性并节省这些流程的时间。
在财务领域，RPA 擅长处理发票处理、工资单和对账等交易处理任务。它还通过管理查询和请求、加快响应速度和提高客户满意度来简化客户服务工作流程。