很多企业使用人工智能和机器学习技术深入研究数据，以推动更好的决策、成本优势和预测，从而避免能源灾难和代价高昂的停机时间。人工智能增强型软件平台和智能工具可以挖掘能源数据，以预测潜在的停电和设备故障，并使能源公司更高效、更有利地运营。本文介绍

很多企业如今在人工智能技术方面获得了一些成功，IT团队面临着更快扩展人工智能项目的压力。人工智能和机器学习工作最好针对特定用例，它可能需要更广泛的生态系统才能实现，尤其是在人工智能和机器学习人才匮乏的情况下。

为了深入了解创建人工智能和机器学习模型所需的技能集，需要了解模型创建过程，这是由机器学习软件逐步学习完成的，以及生成符合预定义成功标准的模型所面临的挑战。

数据分析和机器人等基于人工智能的应用程序越来越受欢迎，很多企业使用这些技术来节省成本。本文介绍了可以增加企业业务收入的人工智能策略。

本文将对RPA如何改变人们的工作方式进行深入探讨。RPA采用人工智能和深度机器学习协议，使“机器人”能够从头到尾处理几乎任何后端流程。

通过控制和利用大量的数据，保险公司的高管可以从检测和补救思维转变为预测和预防理念，减少保险事项中的猜测，以做出准确的、数据驱动的决策，并为保险公司获得竞争优势。

人工智能如今被广泛用于根据消费者先前的搜索和购买以及其他在线活动，为消费者提供定制建议。在商业应用中，人工智能在产品优化、库存规划和物流等方面发挥着关键作用。

本文介绍了Kubernetes帮助优化人工智能项目的性能和成本的两个实际用例。

机器学习可以通过整理并分析数据来帮助企业解决日常问题。机器学习是人工智能的一部分。通过机器学习使用正确的算法处理数据可以节省大量时间。