CXO正在應對管理AI和ML部署的挑戰，並確定他們可以向業務帶來哪些好處。這本電子書，基於最新的ZDNET/TechRepublic特別功能，深入了解企業如何接近人工智能和機器學習的複雜性和可能性。
從電子書中：
您很可能厭倦了聽到人工智能（AI）以及如何改變您的業務。但是，除了營銷炒作之外，有明顯的理由開始研究AI如何使您的公司受益。
理解大驚小怪的第一步，將信號與噪聲分開的是拋棄術語AI。雖然“ AI”描述了一個專門研究如何構建智能機器的學術領域，但它是一個寬鬆的術語，為不道德的供應商提供了空間，可以通過將AI投入銷售推銷來重塑品牌遺產軟件。
沃里克商學院副教授Panos Constantinides博士說：“在使用AI的人們使用AI來描述幾乎所有內容的情況下，這就是炒作的來源。”他補充說：“炒作圍繞缺乏人工智能的意思。”
為了避開這種困惑，最好更具體：當談論AI是機器學習（ML）時，大多數技術供應商今天的含義。
機器學習是AI的子集，它描述了計算機學習如何通過分析大量數據來執行各種任務的過程，而不是遵循程序員在軟件中製定的指令。
由於最近在計算機視覺，語音識別和自然語言理解等領域的突破，對機器學習的興趣爆炸了。推動這些進步的推動是進行機器學習的新方法，例如深度學習，而現代處理器的力量和組織現在可以收集的大量數據也使它成為可能。