Как AutoAI разширява възможностите на бизнеса благодарение на изкуствения интелект

Изкуственият интелект е научен напредък, който оказва влияние върху различни области, улеснявайки напредъка в технологиите и икономическите резултати. Процесът на създаване и внедряване на модели, използващи изкуствен интелект, обаче се оказва по-труден, което е голямо предизвикателство за много организации.

Добре дошли в AutoAI – революционен подход, който внесе иновации, за да улесни създаването на модели с изкуствен интелект от началото до края. Очаква се експериментът на AutoAI да даде на съществуващите предприятия равни условия за включване на методи, базирани на изкуствен интелект. Фокусираме се конкретно върху ползите от AutoAI като инструмент за изкуствен интелект, който дава възможност на бизнеса да разполага с възможности за изкуствен интелект, неговото значение, приложения и потенциал в бъдеще.

Какво е AutoAI?

AutoAI е абревиатура на Automated Artificial Intelligence (автоматизиран изкуствен интелект) и е термин, използван в IBM за описание на набор от инструменти и технологии, които могат да автоматизират целия процес на създаване на модели на изкуствен интелект. Дори в аспекти като подготовка на данните, създаване на характеристики, избор на модел, обучение на модели и внедряване на моделите AutoAI се справя добре с всички тях, като спестява на специалистите по данни много усилия за анализ на информацията.

Това предизвика използването на AutoAI от предприятията, чрез което те могат да разработват оптимални модели на изкуствен интелект за рекордно кратко време и да ги внедряват в работния процес почти веднага.

Предимства на AutoAI за бизнеса

Ускорено разработване на изкуствен интелект

Известно е, че AutoAI помага да се спести значително време при създаването на модели на изкуствен интелект. Жизненият цикъл на разработката на изкуствен интелект е набор от фази, през които традиционната парадигма на разработката обикновено преминава, включително събиране на данни, предварителна обработка на данни, извличане на характеристики, обучение на модели и валидиране, които могат да бъдат много досадни и изчислително изтощителни.

AutoAI помага директно в тези процедури на изпълнение – прилагането им в бизнеса води до по-рационално формулиране и внедряване на решения за изкуствен интелект.

Ефективност на разходите

Създаването на модели на изкуствен интелект често изисква услугите на специалисти по данни, което може да бъде скъпо. AutoAI елиминира повечето междинни входове, при които се изисква високо ниво на човешки принос, което има благоприятен ефект върху разходите за труд. Също така, причислими към ползите от по-краткото време за разработка, са и съответните икономии на планираните разходи.

Повишена точност

AutoAI въвежда и други съществени концепции, като избор на алгоритми, техники и настройки за постигане на най-добри резултати в модела. AutoAI автоматизира процеса на настройване на хиперпараметри и избор на модел, за да гарантира, че е внедрен най-добрият наличен модел, за който винаги има ползи като висока точност в сравнение с ръчно кодираните модели, които могат да се извлекат от него.

Мащабируемост

Решенията на AutoAI са стабилни и това ги прави лесни за работа с повечето данни, които компаниите могат да генерират с разрастването си. Тази мащабируемост помага при поддържането на огромни данни и те не изпитват оперативни затруднения.

Достъпност

Достъпността е може би една от най-големите силни страни и придобивки, донесени от AutoAI. Изкуственият интелект не е изключителна област за различни големи конгломерати и корпоративни къщи, които разполагат с умели специалисти по изкуствен интелект, тъй като е много възможно и достъпно за предприятията да използват тази технология с по-прости интерфейси и автоматизирани модели. Тази демократизация на изкуствения интелект повишава шансовете на повече организации да се възползват от предимствата на относителното предимство на изкуствения интелект.

Ключово използване на AutoAI в бизнеса

Прозрения за клиентите и персонализация

AutoAI може лесно да се използва за преглед на данни, събрани от клиенти, за да се идентифицират модели и тенденции, характерни за определени групи, необходими за таргетирана реклама. Профилирането на когнитивните нагласи помага на ориентираните към клиентите предприятия да правят допълнителни корекции, за да отговорят на специфичните изисквания на клиентите, като в крайна сметка създават и поддържат тяхната удовлетвореност и лоялност.

Предсказуема поддръжка

Примерите за индустрии, в които прогнозната поддръжка е ценна за намаляване на загубите, свързани с неочаквани спирания на машини, включват производствените и транспортните индустрии. Моделите на AutoAI могат да се използват за прогнозиране на повредите на оборудването, преди те да се случат, а това позволява на организациите да ремонтират оборудването преди да се повреди, което може да спести на бизнеса много пари в дългосрочен план.

Откриване на измами

AutoAI може да помогне на финансовите институции и сайтовете за онлайн пазаруване да предотвратяват ефективно измами в режим на сканиране в реално време. Моделите на AutoAI могат да анализират моделите на трансакциите и да прогнозират дали дадена трансакция е измама.

Оптимизиране на веригата на доставки

Най-известната употреба на AutoAI е тясно свързана с различни звена от управлението на веригата на доставки, включително инвентаризация, прогнозиране на търсенето и други. Използвайки методологиите за прогнозиране на търсенето, както и за управление на запасите, различни компании могат да минимизират загубите и разходите, както и да максимизират доставките на продукти.

Набиране на персонал, обучение и развитие, управление на изпълнението и възнаграждение

Съществува потенциал за включване на AutoAI в рамките на функциите в областта на човешките ресурси, за да работят като асистенти в различните процеси, свързани с тях, като например проверка на автобиографии, оценки на представянето или дори препоръки на служители.

По този начин отделите по човешки ресурси могат да извлекат голяма полза от използването на системи с изкуствен интелект, за да могат следователно да улеснят процесите, свързани с набирането и подбора, да анализират най-добрите потенциални изпълнители и да използват данните за вземане на информирани решения с цел повишаване на удовлетвореността и текучеството на служителите.

Как работи AutoAI

Следователно AutoAI е широко понятие, което обхваща различни решения, закрепени в организиран процес на изграждане и внедряване на изкуствен интелект. Ето един опростен преглед на това как работи AutoAI:

Събиране и предварителна обработка на данни

Започва се със събиране на данни, които са от различни източници. След това платформата прецизира данните до състояние, което е по-полезно и готово за обучение на модели. Тази стъпка може да изисква справяне с очевидни шумове и странности в данните или просто с една или повече от следните дейности – справяне с липсващи стойности, обработка на числови и категорични данни, нормализиране на данни и характеристики, кодиращи категорични променливи.

Инженеринг на признаци

Инженерингът на признаци включва извличане на признаци, което води до подобряване на дефинициите на признаците, използвани за повишаване на ефективността на модела. AutoAI помага в този процес, при който първо се избират характеристики по подразбиране и след това се преработват, за да се получат точни прогнози.

Избор на модел и обучение

AutoAI използва различни алгоритми, за да анализира различните модели и да реши кой от тях осигурява най-добра производителност по предварително зададени параметри. След това избраният модел се обучава, като се използват предварително обработените данни, които са разработени от процесите на почистване на данни. Тази стъпка често може да изисква използването на хиперпараметри, които се оптимизират, за да се получат най-добри резултати за конкретния модел.

Утвърждаване и тестване на модела

След това този допълнен набор от данни се предлага на обучения модел и ефективността на модела се измерва чрез набор за валидиране. Платформите за AutoAI използват различни оценки, за да определят качеството на модела, и предлагат допълнителни статистически данни и визуализации на ефективността.

Внедряване и наблюдение

След като моделът за изкуствен интелект е тестван, той се пуска в производство. Специфичните за домейна решения за AutoAI по правило имат възможност за редовно наблюдение на функцията на модела и способността му да прави правилни прогнози. Компаниите могат също така да преквалифицират моделите, ако по някакъв начин те са изкривени или вече не са точни, за да бъдат използвани като насоки.

Бъдещето на AutoAI

Ако погледнем към бъдещето, AutoAI е светло и ще бъде още по-напреднала с технологиите, които тепърва предстоят. Ето някои тенденции и развития, за които трябва да следите:

Интеграция с други технологии

Може да се очаква, че AutoAI ще се прилага с други неотропни тенденции като IoT, блокчейн и edge computing. Тези интеграции ще интегрират бизнеса в реално време, а също така ще подобрят вземането на решения от страна на бизнеса.

Повишена персонализация

Предстоящите постижения ще включват усъвършенствани платформи на AutoAI с алтернативни възможности за самооптимизиране и фина настройка, съобразени с характерните изисквания на различните индустрии. По този начин ще се осигури гъвкавост, която ще доведе до по-голяма точност и ефективност на решенията за изкуствен интелект в различните сектори.

Подобрена обяснителност

Проблемите, свързани с използването на моделите на изкуствения интелект, включват факта, че повечето от моделите са с висока степен на сложност и обикновено е трудно да бъдат обяснени по ясен начин. Следващият напредък в областта на AutoAI ще бъде насочен към това да направи модела по-разбираем за бизнес лидерите и да им помогне да разберат защо моделът е стигнал до определено решение.

По-голяма достъпност

AutoAI все още е на път да разшири още повече достъпа и разпространението на изкуствения интелект, изравнявайки условията на конкуренция за всички организации. Достъпните интерфейси, абсолютната поддръжка и икономически ефективните бизнес казуси гарантират, че все повече организации могат да се възползват от предимствата на използването на изкуствен интелект.

Фокус върху етичния изкуствен интелект

С нарастващия темп на използване на изкуствения интелект се появява призив за етични съображения. Успешните рамки на AutoAI са длъжни да следват съответните нива на етичен изкуствен интелект, т.е. модели, свободни от пристрастия, и функционалността на модела да е отворена.