人工智能(AI)从根本上改变了所有行业的企业的运营(包括制造业，医疗健康，信息技术和运输业)。在过去的十年中，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，改变客户体验和产品差异化的机会。Google 和亚马逊这样的 AI 先行者已经采用这些新技术来创造日益增长的竞争优势，我们看到了他们的 AI 战略带来的的好处。虽然企业级 AI 的采用仍处于初级阶段，但把握住 A I带来的机会需要管理层进行更多的讨论，增加对AI及其生态系统的理解，了解行业巨头如何采取措施，从而获得差异化的竞争优势。 理解 AI AI 是计算机科学的一个分支，旨在创造能够实现智能行为的机器。 AI 内有多种技术和细分，机器学习(ML)是其中规模最大，增长最快的领域之一。

机器学习算法从实例和经验中学习，而不是依赖于预定义的规则或算法。在机器学习中，还有其他细分，如深度学习，其重点是深度神经网络结构。今天，AI 准备从几项技术创新和更广泛的专业知识的融合中受益，特别是：可负担的云计算基础设施，可用的大型数据集和算法优化的飞跃。这些进步，加上人工智能研究的投入增加，为人类发展创造了一个可持续发展的环境，并将继续影响到未来的企业和社会。 机器学习有何特别之处? 

最近 AI 的兴起主要是由于机器学习的进步。 这些进展导致了自然语言处理(苹果的Siri，Google Translate)，推荐系统(亚马逊的推荐引擎，音乐推荐服务 Pandora)和图像识别(诊断工具，自动驾驶汽车)的突破。机器学习大致分为两种学习方法：

1、监督学习，其使用已知数据集基于标记的输入和输出数据进行推理。

2、无监督学习，从包含没有标记输出的数据集中得出推论。今天工作中最流行的方法是监督学习，无监督学习对于更广泛的应用来说具有更大的前景。在每种学习方法中，有多种算法类型可供选择。根据问题的类型和所需的结果进行不同的选择。在机器学习工作流程中，流程的每个部分都需要特定类型的专业知识和资源。虽然领域专业知识对工作流程的预处理/功能部分工作很重要，但训练阶段需要独立的AI专业知识，领域知识较少。从基础设施的角度来看，资源最密集的阶段是数据处理时的模型训练阶段。然后是构建ML模型时，理解和权衡各种方法和正在解决的问题的类型变得很重要。 掌握AI需要的技术栈 AI技术栈是运行AI模型所需的基础架构，包括优化组件、存数据处理和分析数据。组件：CPU、CPU、FPGA和专用ASIC是AI技术栈的基础组件。

虽然 CPU 是普遍存在的，但在机器学习的资源密集型训练阶段中使用的 GPU 和 FPGA 已经在深度学习中取得了巨大进步。对于需要较少资源的推理部分，传统的 CPU 或超低功耗 FPGA 或 ASIC 是最常见的选项。

存储：随着机器学习所需的大量数据，特别是在特征工程阶段，数据存储至关重要。 Hadoop 集群和云对象存储的出现显着提高了数据存储容量，以支持 AI 使用案例。AI 技术栈依赖于公有云供应商和开源项目提供的服务。云计算巨头(如谷歌，亚马逊，Facebook，微软和百度)投入 AI 服务已经有助于从拥有技术栈的专有厂商转移。总而言之，将开放源码作为公认标准在整个 AI 生态系统中引起了更快的发展。谷歌的开放源码 TensorFlow 库体现了这一观念，TensorFlow 可以让任何对机器学习感兴趣的人开发模型，而不必从头开始构建库和算法。