导读 数据科学和供应链管理已经整合。它是由商业智能的提高和大数据的利用以及对人工智能日益增长的兴趣所驱动的。人工智能有望提供新的洞察力、
数据科学和供应链管理已经整合。它是由商业智能的提高和大数据的利用以及对人工智能日益增长的兴趣所驱动的。人工智能有望提供新的洞察力、操作智能和自动化水平，这是传统技术或个人无法单独实现的。相反，人工智能可以补充和扩展您的供应链组织的功能。这是一个让你的业务与众不同并为之辩护的机会，这在吴恩达的《哈佛商业评论》中有所提及。
像任何新兴技术一样，组织的问题从哪里开始？在许多情况下，就像日常员工一样，这个问题可能会针对您供应链中的数据科学团队。Ng指出，这并不容易，尤其是对传统企业而言。
在本文中，我们为尚未开始有效实施人工智能的成熟和成功的组织提供了一条战略路径。为了建立持久的人工智能功能，我们采用了分层的方法。它由四层组成，类似于一个倒置的沙锥。
从第1层开始，旧的组织可以建立持久的人工智能功能，并将其累积到第4层。在每个级别，组织通过仔细的微调和逐项学习来建立自己的能力。第4层的功能是累积的，它们的基础是在下面所示的层中开发的功能。根据从第1层到第4层数据的性质，我们提出了一系列关于认知技术的能力建设序列，范围从数字到文本到图像到高级数据，如语音和视频。
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