快速学习和运用机器学习技术需要这些技巧

　　在人工智能这样的时代，机器学习、自然语言处理(NLP)和认知搜索技术正在以高速率被采用的事情已经不足为奇。随着组织努力创造价值、增强客户体验、遵守严格的规定并使得自己与竞争对手区分开，他们也逐渐对知识型员工提出了其他非同寻常的要求。通常，他们需要的数据和知识是孤立的、分割的和断裂的。因此，很难在正确的时间显示正确的信息并发现数据中的复杂模式。
　　经过精心设计的NLP、机器学习和搜索技术的组合使这些组织能够以前所未有的方式来迎接挑战并利用企业数据。这项技术有效地为比以往更快、更准确、更周到的新一代信息访问提供支持。成功通过后，企业将获得真正的信息驱动，从而优化每个员工和客户体验。这一转变正在成为新的竞争优势，因为它重新定义了专业人士、企业和行业的运作方式。但企业是如何成功采用这些技术的呢?
　　1.与用户目标对齐
　　为了推动这些类型的技术的采用，实施必须与每个用户的个人需求保持一致。虽然看起来很明显需要提取正确的数据以满足特定的用户需求，但数据也必须以直观和及时的方式呈现，以便与用户的目标相关。数据驱动的时代正在让位于信息驱动的经济，在这种经济背景下，从数据中获得有用的洞察力至关重要。满足用户需求意味着收集数据，以正确的方式丰富数据，进一步使用不仅是行业而且是用户组织的本地语言将其进行上下文化，并以与用户目标相一致的方式呈现结果信息。
　　由于每个用户的目标和需求会有所不同，因此不存在一成不变的局面。例如，在客户服务领域，客户服务代表(CSR)日益需要以知识为导向，以满足甚至取悦客户的需求。与此同时，在制造业或药物开发行业，研究人员需要成为专业人员，因为他们很容易与专家联系。而这一切都始于信息驱动。
　　2.开展简单工作
　　对于组织来说，通过在企业数据中整合上下文来开展简单工作非常重要。这使得知识工作者更容易找到并发现与当前任务相关的信息。合并上下文表示在分散的存储库中的相关数据之间建立连接，并承认语言可以表达的所有不同方式，包括考虑缩写词和同义词。
　　在数据中，特别是非结构化数据中，有机会通过自然语言处理(NLP)和人为推理添加更多的上下文。这些由现代技术实现的技术可以丰富数据并建立有意义的连接。管理非结构化数据的方面变得更少了，更多的是关于如何利用它的问题，但是会是以更有价值的方式。组织可以通过各种各样的选择去追求信息驱动。

　　3.将技术融入你的商业环境
　　与沉浸在技术中的用户相反，像认知搜索这样的技术应该融入到用户的商业环境中。认知搜索等技术必须利用绝大多数企业数据源，包括所有类型的内部和外部数据，无论是内部部署还是云中。因此，该系统必须具有高度可扩展性。与像Salesforce这样需要将数据加载或输入到单个系统的软件包相反，身临其境的解决方案以安全且可扩展的方式利用分散存储库中的数据。这又反过来简化了业务流程，使知识型员工可以将更少的时间花在日常工作上，而更多的时间专注于重要问题。
　　通过在现有知识的基础上学习并随着时间的推移变得更加智能，这种转变为组织在解决未来挑战方面带来了惊人的优势。