AutoAI 如何利用人工智能扩展企业能力

人工智能是影响各个领域的科学进步，促进了技术和经济表现的进步。然而，事实证明，利用人工智能创建和部署模型的过程较为困难，这一直是许多组织面临的一大挑战。

欢迎AutoAI–一种带来创新的革命性方法，自始至终促进人工智能模型的创建。AutoAI 的实验有望为现有企业在采用基于人工智能的方法时提供公平的竞争环境。我们特别关注 AutoAI 作为人工智能工具的优势，它使企业具备人工智能能力、其重要性、用途和未来潜力。

什么是 AutoAI？

AutoAI 是 Automated Artificial Intelligence（自动化人工智能）的缩写，是 IBM 用来描述一系列工具和技术的术语，这些工具和技术可以自动完成整个人工智能模型创建过程。即使是在数据准备、特征创建、模型选择、模型训练和模型部署等方面，AutoAI 都能很好地解决，为数据科学家的信息分析节省大量精力。

这促使企业开始使用 AutoAI，从而可以在最短时间内开发出最佳人工智能模型，并几乎立即将其嵌入到工作流程中。

AutoAI 为企业带来的好处

加速人工智能开发

众所周知，AutoAI 可以帮助企业在创建人工智能模型时节省大量时间。人工智能开发生命周期是传统开发范式通常要经历的一系列阶段，包括数据收集、数据预处理、特征提取、模型训练和验证，这些过程都可能非常繁琐且耗费大量计算资源。

AutoAI 可直接帮助这些执行程序–在企业中应用这些程序可使人工智能解决方案的制定和部署更加简化。

成本效益

创建人工智能模型通常需要数据科学家提供服务，这可能会花费不菲。AutoAI 可省去大部分需要大量人工投入的中间投入，从而对劳动力成本产生有利影响。此外，在加快开发时间的同时，还可相应节省计划成本。

提高准确性

AutoAI 还引入了其他基本概念，如算法选择、技术和调整，以实现模型的最佳效果。AutoAI 将超参数调整和模型选择过程自动化，以确保实现最佳可用模型，与手动编码模型相比，AutoAI 总是能带来高精确度等优势。

可扩展性

AutoAI 解决方案非常强大，因此可以轻松处理公司发展过程中产生的大部分数据。这种可扩展性有助于维护庞大的数据，而且不会遇到操作上的麻烦。

可访问性

可访问性可能是 AutoAI 带来的最大优势和收益之一。人工智能并不是拥有高技能人工智能专业人员的大型企业集团和公司的专属领域，因为企业完全可以通过更简单的界面和自动化模型来利用这项技术。人工智能的民主化提高了更多组织享受人工智能相对优势的机会。

AutoAI 在企业中的主要应用

客户洞察和个性化

AutoAI 可轻松用于审查从客户处收集的数据，以识别特定群体的模式和趋势特征，从而进行有针对性的广告宣传。认知态度分析有助于以客户为导向的企业做出额外调整，以满足特定客户的要求，最终创造并维持客户满意度和忠诚度。

预测性维护

预测性维护对于减少机器意外停机造成的损失非常有价值，例如制造业和运输业。AutoAI 模型可用于在设备故障发生前对其进行预测，从而使企业能够在设备发生故障前对其进行检修，从长远来看可为企业节省大量资金。

欺诈检测

在实时扫描模式下，AutoAI 可以帮助金融机构和在线购物网站有效预防欺诈。AutoAI 模型可以分析交易模式，并预测特定交易是否存在欺诈行为。

供应链优化

AutoAI 最著名的用途与供应链管理的各个环节密切相关，包括库存、需求预测等。利用需求预测和库存管理方法，不同公司可以最大限度地减少浪费和成本，并最大限度地提高产品交付。

招聘、培训与发展、绩效管理和奖励

有可能将 AutoAI 纳入人力资源角色，作为筛选简历、绩效评估甚至员工推荐等各种相关流程的助手。

因此，人力资源部门可以从利用人工智能系统中受益匪浅，从而简化与招聘和选拔相关的流程，分析最有潜力的表现者，并利用数据做出明智决策，以提高员工满意度和营业额。

AutoAI 如何工作

因此，AutoAI 是一个宽泛的概念，它包含了各种解决方案，并以构建和部署人工智能的有序流程为基础。以下是 AutoAI 工作原理的简要概述：

数据收集和预处理

首先要从各种来源获取数据。然后，平台将数据提炼到更有用的状态，为模型训练做好准备。这一步可能需要处理明显的数据噪声和怪异之处，或者只需要处理以下一项或多项工作–处理缺失值、处理数字和分类数据、对数据进行归一化处理以及对分类变量进行特征编码。

特征工程

特征工程包括特征提取，这需要增强用于提高模型性能的特征的定义。在此过程中，AutoAI 会首先选择默认特征，然后重新设计以生成精确预测。

模型选择和训练

AutoAI 采用各种算法分析各种模型，并决定哪个模型在预定参数上性能最佳。然后使用数据清理过程中开发的预处理数据对选定的模型进行训练。这一步骤可能经常需要使用超参数，这些参数经过优化，可为特定模型产生最佳结果。

模型验证和测试

然后将补充数据集提供给训练有素的模型，并通过验证集来衡量模型的性能。AutoAI 平台使用各种评估来确定模型的质量，并提供额外的性能统计和可视化。

部署和监控

人工智能模型经过测试后，即可投入生产。一般来说，特定领域的 AutoAI 解决方案可以定期观察模型的功能及其做出正确预测的能力。如果模型在某种程度上出现偏差或不再准确，公司还可以重新训练模型，将其用作指导。

AutoAI 的未来

展望未来，AutoAI 的前景一片光明，随着技术的不断发展，它将变得更加先进。以下是一些值得关注的趋势和发展：

与其他技术相结合

预计 AutoAI 将与物联网、区块链和边缘计算等其他新趋势结合应用。这些集成将实时整合业务，并改善企业的决策。

增强定制化

即将到来的进步将以完善的 AutoAI 平台为特色，这些平台具有根据不同行业的独特要求进行自我优化和微调的替代功能。因此，它将提供灵活性，从而提高不同行业人工智能解决方案的准确性和效率。

增强可解释性

与使用人工智能模型相关的问题包括，大多数模型都非常复杂，通常难以用清晰的语言解释。AutoAI 的后续发展将使模型更容易为企业领导者所解释，并帮助他们理解模型得出特定决策的原因。

更大的可访问性

AutoAI 还将进一步扩大人工智能的使用和普及范围，为所有组织创造公平的竞争环境。可访问的界面、绝对的支持和具有成本效益的商业案例保证了更多组织能够利用人工智能。

关注人工智能伦理

随着人工智能利用率的不断提高，人们开始关注道德问题。成功的 AutoAI 框架必须遵循适当的人工智能道德标准，即模型不带偏见，模型功能公开。