AI 系统的的模式识别能够解决哪些商业问题？

1. 分类，AI 可以将数据划分为相似的类型。比如，放射科 AI 将图片划分为阳性和阴性两个类别。在一个制造业工厂中，可以使用类似的方法进行外观检验和质量检查，或在一个水果包装厂进行水果完好度和成熟度的识别。

2. 聚类，营销专家利用聚类算法将消费者划分为一个个具有相似特征—购买习惯、收入层次以及需求或欲望—的细分市场。推荐引擎使用的也是聚类。流媒体音乐服务平台 Spotify 通过分析历史听歌数据向你推荐你可能喜欢的歌曲。聚类算法可以发现歌曲和听歌者之间的复杂关系。聚类算法可能了解到我喜欢歌曲 A、B、C，而你喜欢歌曲 B、C、D。它就可以得出㐀论，你可能会喜欢歌曲 A，而我可能喜欢歌曲 D。聚类有助于提供个性化体验。

3. 回归分析，能够发现不同数据之间关系描述的模式。比如，回归分析可能观察到，如果事件 A 发生，大部分时间事件 B 会紧接着发生。它也可能发现更错综复杂的关系，例如“如果数据点 A 低于一定阈值，而且事件 B 和事件 C没有发生，那么事件 D 发生的可能性高于 46%。”预测分析工具也被用于对未来进行预测。比如沃尔玛使用回归分析预测某些食物商品的销量如何受特定天气条件的影响。

4. 序列标注，是一种用于语音识别、手写体识别以及手势识别的模式识别方法。序列标注可被用于将句子分解为词组和短语，并通过获取上下文的方式对它们做出标注。比如，序列标注判定哪个词是名词、动词和专有名词。词语置于一个内容更为丰富的上下文中才能得到最好的解释。序列标注算法通过检查其所处的上下文，对句子中的词语或者对手写体中的手写字母进行分类。

5. 时间序列预测，可用于天气预报、股票市场预测和灾难预测。这些算法分析一系列的历史数据点，并且用它来预测某序列中接下来可能出现的数据点。

以上信息摘自《创新之巅：未来十年重构商业的六大战略性技术》，这本电子书收录于开发者藏经阁，下载地址：https://developer.aliyun.com/ebook/download/7469