AI 技术栈：企业如何利用 AI 推动创新 (2024)

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探索顶级公司如何在 2024 年利用 AI 技术堆栈来提高效率、节约成本和改善客户体验。

2024 年，人工智能技术堆栈将重塑行业，从医疗保健诊断准确率提高 40% 到金融 欺诈检测速度提高 60%。本文深入探讨了现实世界的案例研究，展示了 IBM、PayPal 和沃尔玛等领先公司如何利用人工智能转变运营方式、增强客户体验并实现显著的成本节约。

预计 到 2025 年，人工智能市场规模将超过 5000 亿美元，请在本博客中了解企业如何利用这项强大的技术推动创新！



AI 技术栈概述
什么是 AI 技术栈？
AI 技术栈是 用于开发、部署和管理人工智能 (AI) 应用程序的工具、技术和 以色列 whatsapp 框架套件。它包括各个层，每个层都有特定的用途，它们共同支持 AI 项目的整个生命周期 - 从数据收集和处理到模型训练、部署和维护。

什么是AI技术栈？

那么，精心选择的 AI 技术堆栈的魔力是什么？一切都与能力、速度和协调有关。使用正确的堆栈，您可以简化整个 AI 开发流程。它使一切保持一致和可扩展，并使团队免于处理不匹配工具的噩梦。

简而言之，坚实的 AI 技术堆栈为您构建不仅功能齐全而且卓越的 AI 应用程序奠定了基础。

人工智能技术栈的层次
以下是 AI 技术栈的构成要素：

AI 技术堆栈的层次

应用层：

应用层是 用户体验真正实现的地方。可以将其视为用户和 AI 系统之间的桥梁，连接从 Web 应用程序到 API的所有内容，使数据在客户端（面向用户）端和服务器端之间顺畅流动。此层负责使交互变得轻松无缝。

它的工作原理如下：当用户输入数据时（可能是通过填写表格或单击按钮），应用层会通过用户友好界面 (UI) 捕获这些输入。然后，它将请求发送到后台运行的 AI 模型，将其路由到正确的位置，同时处理数据验证和用户身份验证等任务。

模型层：

模型层就像 AI 系统的大脑，所有复杂的决策和数据处理都在这里进行。TensorFlow 和 PyTorch 等强大工具在这里发挥作用。它们提供机器学习任务所需的一切，无论是理解语言、识别图像还是预测趋势。

要构建 AI 模型，您需要一些关键工具。TensorFlow 和 PyTorch等 框架提供了构建模块，而 训练环境可帮助您在海量数据集上训练模型，通常使用 GPU 和 TPU 等增强型硬件。 超参数调整就像调整设置以获得最佳性能，而 模型评估可帮助您衡量模型的运行情况。

基础设施层：

基础设施层通过管理 CPU、GPU 和 TPU 等重型计算资源来支持模型训练和实时 AI。借助 Kubernetes 等用于容器管理的工具以及 AWS EC2 和 Azure AI 加速器等云服务，该层可确保平稳扩展和稳定性。但这一层不仅仅是被动地处理请求 - 它还主动分配资源、平衡负载、管理数据存储并减少网络延迟以防止速度变慢，从而为 AI 系统提供高效运行所需的性能。