提供先进技术无疑是一份令人兴 利用人工智能 奋的工作。然而，利用人工智能 (AI) 为迄今为止仅属于人类的难题提供解决方案也存在弊端。
一个不可避免的烦恼就是我们所说的“过高期望的诅咒”。处于炒作的前沿会导致与那些对“可能性的艺术”抱有不切实际看法的公司打交道。
对于当今最常见的人工智能实现——自动学习领域来说，情况尤其如此。鉴于近年来我们看到的技术突破，我们很容易相信深度学习可以解决任何问题，而且作为一种基于数据的自动方法，你只需输入数据并按下按钮即可。完美无缺、毫不费力。但事实并非如此。
银弹许多公司
非常愿意花费数月时间在众所周知的任务上，例如启动 目标电话号码或电话营销数据 电子商务网站，他们也非常乐意制定为期一年的 ERP 采用计划。但是，他们可能不愿意花费大量时间来自动化重要的文档分析流程。每个人都见过这样的演示：您只需上传一堆带注释的文档（即您已经知道预期结果），训练系统，几分钟后，奇迹就会发生。
但许多现实世界的文本分析问题要复杂得多，需要深厚的人类专业知识和技能，并且通常需要大量可能根本不存在的训练数据。
在 expert.ai，我们经常遇到这些问题。我们知道有些情况只要正确实施正确的机器学习模型就可以解决，但这些并不是企业面临的大多数知识管理问题。
膨胀预期的诅咒让公司认为某人已经发明了灵丹妙药；现在你所要做的就是装上子弹并发射它。
超越期望的秘诀
expert.ai 技术是一个大型平台，包含多种工具和组件，可作为知识工程师、数据科学家和集成商解决所有类型文本分析问题的工具包。说到有效性，使用正确的工具是关键因素。
这就是为什么 ex在多个组件中利用自动学 巴哈马商业指南 习模型和技术，但它远不只是一个集成库和框架的简单 AI 工具包。核心技术利用 eI 引擎和每种语言的大型知识图谱进行真正的词义消歧，使 exp 领先于目前市场上的其他技术许多步。强大的尖端技术工具组合是解决复杂企业用例的唯一方法。
最后，有很多方法可以利用自动学习的功能来进行文档的知识管理。我们通常利用多种学习技术：
- 扩展或自定义知识图谱
- 将文档归类到自定义分类法中
- 从文档中提取自定义概念、实体和关系
我们将在后续的文章中描述上述每种技术
此外，e平台还开放接入新的 AI 模型和技术，以支持、强化或 比特币电子邮件列表 取代现有的模型和技术。明天，我们将拥有比今天更好的工具，我们希望以最强大、最有效的技术套件将它们推向市场。