9个机器学习成功案例的内部视角

例如，如果员工的工资在几周内下降，Calibre公司区域经理可以确保他们获得更多的汽车进行维修。相反，如果员工看起来工作负担过重，该公司可以将一些工作重新分配给他的同事。其结果是，Calibre公司每年可节省多达100万美元。

关键建议：采用机器学习算法避免问题以节省资金是一种实用的方法。

9.人工智能作为产品和业务的推动者

在2018年麻省理工学院首席信息官斯隆研讨会上，Adobe Systems首席信息官Cynthia Stoddard表示，该公司正在利用机器学习分析帮助台记录的系统故障趋势，然后在问题导致重大停机之前积极解决问题。

如果该系统发现可能发生中断的事件，可以主动在引发故障之前消除或减轻这些故障。

该工具称为HAAS，用于“修复即服务”，可以捕获并修复从Adobe公司的ERP集成失败到针对该公司各种分析系统的错误数据源。Stoddard说，HAAS将人工手动执行的30分钟的修复时间减少到1分钟。她估计在过去的几个月中已经节省了330小时的修复时间。使用详细说明问题的报告，Adobe公司工程师可以创建永久性修复程序。

Stoddard说，“如果知道必须修复一些东西，而且知道如何解决它，那么可以实现自动化。这是一个巨大的好处。”这项工作建立在Stoddard团队于2017年创建的基于机器学习的诊断测试框架之上。

关键建议：使用机器学习识别模式是创建自我修复功能的关键。Stoddard说，“如果知道如何修复，可以在其中放置一个自我修复的组件，就省去了工作人员的工作。”

（编辑：西安站长网）

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