企業可通過讓機器利用多種**(比如、文件、物聯網裝置等等)的大資料進行學習，進入新的機器學習時代，著手應用這項技術。這些機器不僅能實現那些耗時、重複性工作的自動化，還能用來**新資料的結果。
企業應用機器學習的第一步，應當是了解它的性質和應用範圍。免費的opensap課程能夠幫助提供相關知識。
第二步是複雜環境下的資料準備。資訊筒倉的時代已經過去，企業必須從多處**收集資料，比如客戶、合作夥伴和**商。然後，必須讓機器學習演算法能夠自由訪問那些資料，這樣它們才能學習和演化。公司的首席資料官可以負責監督機器學習的整合過程。
從一開始就建立機器學習的全新用例並非易事，需要對相應課題有深入了解，並且擁有足夠高的專業水平。對很多企業來說，一種更好的切入方法，便是借助於已經整合進標準軟體的機器學習解決方案。如此便能與無縫結合現有的業務流程即刻開始創造價值。
最後，企業應該開始為人工智慧產品的開發創造必要條件，其中包括能夠處理大量多**資料的雲平台。除了技術和流程以外，所涉人員在這一環節中的作用也很重要。畢竟，屆時負責測試最新數字技術和機器學習技術的，就是他們。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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1 大資料基礎設施建設階段 這個階段的重點是把大資料存起來，管起來，能用起來，同時要考慮大資料平台和原有業務系統的互通聯合問題。一句話，做好全域性資料整合解決資料孤島問題！要完成大資料基礎設施系統建設開發，需要明確資料採集 儲存和分析各層核心元件的選型和使用，搭建穩定的大資料集群，或選擇私有雲方案的...
智慧型工廠體系，主要劃分為哪五個層級？
1 基礎設施層 2 智慧型裝備層 智慧型裝備是智慧型工廠運作的重要手段和工具。智慧型裝備主要包含智慧型生產裝置 智慧型檢測裝置和智慧型物流裝置。製造裝備在經歷了機械裝備到數控裝備後，目前正在逐步向智慧型裝備發展。智慧型化的加工中心具有誤差補償 溫度補償等功能，能夠實現邊檢測 邊加工。工業機械人通過整...
企業構建雲計算，主要劃分為哪幾步？
步驟1 根據業務目標設定雲計算目標 構建專為企業設計的私有雲必須從業務討論開始。如果企業的基礎結構團隊正在啟動乙個沒有開發人員的雲專案，請中止它們。這需要與開發人員和使用者溝通，更重要的是面向產品，營銷和銷售經理的對外團隊。讓所有利益相關者參與討論雲計算如何加速業務流程或轉變業務提供方式。並在業務方...