Hvordan AutoAI udvider virksomhedernes muligheder takket være kunstig intelligens

Kunstig intelligens er et videnskabeligt fremskridt, der påvirker forskellige områder og fremmer fremskridt inden for teknologi og økonomi. Men processen med at skabe og implementere modeller ved hjælp af kunstig intelligens har vist sig at være mere vanskelig, hvilket har været en stor udfordring for mange organisationer.

Velkommen til AutoAI – en revolutionerende tilgang, der med innovation gør det lettere at skabe modeller med kunstig intelligens fra start til slut. AutoAI’s eksperiment forventes at give eksisterende virksomheder lige vilkår for at indarbejde metoder baseret på kunstig intelligens. Vi fokuserer specifikt på fordelene ved AutoAI som et kunstigt intelligensværktøj, der gør det muligt for virksomheder at få kunstig intelligens, dets betydning, anvendelser og potentiale i fremtiden.

Hvad er AutoAI?

AutoAI er en forkortelse af Automated Artificial Intelligence og er et udtryk, der bruges hos IBM til at beskrive et sæt værktøjer og teknologier, der kan automatisere hele processen med at skabe modeller for kunstig intelligens. Selv aspekter som dataforberedelse, oprettelse af funktioner, modeludvælgelse, modeltræning og modeludrulning håndteres af AutoAI, hvilket sparer dataforskere for en stor indsats i forbindelse med informationsanalyse.

Det har fået virksomheder til at bruge AutoAI, så de kan udvikle optimale modeller med kunstig intelligens på rekordtid og integrere dem i arbejdsgangen næsten med det samme.

Fordelene ved AutoAI for virksomheder

Hurtigere udvikling af kunstig intelligens

AutoAI er kendt for at hjælpe med at spare en betydelig mængde tid, når man skaber modeller for kunstig intelligens. Livscyklus for udvikling af kunstig intelligens er et sæt faser, som det traditionelle udviklingsparadigme generelt gennemgår, herunder dataindsamling, forbehandling af data, udtrækning af funktioner, modeltræning og validering, som alle kan være meget kedelige og beregningsmæssigt udtømmende.

AutoAI hjælper direkte med sådanne udførelsesprocedurer – når de anvendes i virksomheder, resulterer det i en mere strømlinet formulering og implementering af løsninger med kunstig intelligens.

Omkostningseffektivitet

Oprettelsen af kunstige intelligensmodeller kræver ofte dataforskernes tjenester, hvilket kan være dyrt. AutoAI eliminerer de fleste mellemliggende input, hvor der kræves et højt niveau af menneskeligt input, hvilket har en gavnlig effekt på lønomkostningerne. Fordelene ved hurtigere udviklingstider er også de tilsvarende besparelser i de planlagte omkostninger.

Forbedret nøjagtighed

AutoAI introducerer også andre vigtige begreber som algoritmevalg, teknikker og tilpasning for at opnå de bedste resultater i modellen. AutoAI automatiserer processen med hyperparameterindstilling og modelvalg for at garantere, at den bedste tilgængelige model implementeres, hvilket altid giver fordele som f.eks. høj nøjagtighed sammenlignet med manuelt kodede modeller.

Skalerbarhed

AutoAI-løsninger er robuste, og det gør det nemt for dem at håndtere de fleste af de data, som virksomheder kan generere, efterhånden som de vokser. Denne skalerbarhed hjælper med at vedligeholde enorme data, og de oplever ikke driftsmæssige problemer.

Tilgængelighed

Tilgængelighed er måske en af de største styrker og gevinster ved AutoAI. Kunstig intelligens er ikke et eksklusivt domæne for forskellige store konglomerater og virksomheder, der har dygtige fagfolk inden for kunstig intelligens, da det i høj grad er muligt og tilgængeligt for virksomheder at bruge denne teknologi med enklere grænseflader og automatiserede modeller. Denne demokratisering af kunstig intelligens øger chancerne for, at flere organisationer får glæde af fordelene ved kunstig intelligens.

Nøgleudnyttelse af AutoAI i erhvervslivet

Kundeindsigt og personalisering

AutoAI kan nemt bruges til at gennemgå data indsamlet fra kunder for at identificere mønstre og tendenser, der er karakteristiske for bestemte grupper, og som er nødvendige for målrettet annoncering. Kognitiv holdningsprofilering hjælper kundeorienterede virksomheder med at foretage yderligere justeringer for at opfylde specifikke kundekrav, hvilket i sidste ende skaber og opretholder kundetilfredshed og loyalitet.

Forudsigende vedligeholdelse

Eksempler på brancher, hvor forudsigelig vedligeholdelse er værdifuld for at reducere tab i forbindelse med uventede maskinstop, omfatter fremstillings- og transportbranchen. AutoAI-modeller kan bruges til at forudsige udstyrsfejl, før de sker, og det gør det muligt for organisationer at efterse udstyr, før det går i stykker, hvilket kan spare virksomheden for mange penge i det lange løb.

Opdagelse af svindel

AutoAI kan hjælpe finansielle institutioner og onlineshoppingsider med at forhindre svindel effektivt i realtidsscanning. AutoAI-modeller kan analysere transaktionsmønstre og forudsige, om en given transaktion er svindel.

Optimering af forsyningskæden

Den mest kendte anvendelse af AutoAI er tæt forbundet med forskellige led i supply chain management, herunder lagerbeholdning, efterspørgselsprognoser og andet. Ved hjælp af metoderne til efterspørgselsprognoser og lagerstyring kan forskellige virksomheder minimere spild og omkostninger samt maksimere leveringen af produkter.

Rekruttering, uddannelse og udvikling, præstationsstyring og belønning

Der er potentiale for at indarbejde AutoAI i HR-roller, så de kan fungere som assistenter i de forskellige processer, der er involveret, såsom screening af CV’er, præstationsevalueringer eller endda medarbejderhenvisninger.

Derfor kan personaleafdelinger have stor gavn af at bruge systemer med kunstig intelligens til at lette processer i forbindelse med rekruttering og udvælgelse, analysere potentielle top-performere og bruge data til at træffe informerede beslutninger for at øge medarbejdertilfredsheden og -omsætningen.

Sådan fungerer AutoAI

AutoAI er derfor et bredt begreb, som omfatter forskellige løsninger, der er forankret i en organiseret proces med opbygning og anvendelse af kunstig intelligens. Her er en forenklet oversigt over, hvordan AutoAI fungerer:

Dataindsamling og forbehandling

Det starter med dataindsamling fra en række forskellige kilder. Platformen forædler derefter dataene til en tilstand, der er mere brugbar og klar til modeltræning. Dette trin kan kræve håndtering af åbenlys datastøj og mærkværdigheder eller blot et eller flere af følgende – håndtering af manglende værdier, håndtering af numeriske og kategoriske data, normalisering af data og funktioner, der koder for kategoriske variabler.

Konstruktion af funktioner

Feature engineering indebærer feature-ekstraktion, som indebærer en forbedring af definitionerne af de features, der bruges til at øge modellens ydeevne. AutoAI hjælper med en sådan proces, hvor standardfunktioner først vælges og derefter redesignes for at give præcise forudsigelser.

Valg af model og træning

AutoAI anvender forskellige algoritmer til at analysere de forskellige modeller og beslutte, hvilken der giver den bedste ydeevne ud fra forudbestemte parametre. Den valgte model trænes derefter ved hjælp af de forbehandlede data, der er udviklet fra datarensningsprocesserne. Dette trin kan ofte kræve brug af hyperparametre, der er optimeret til at give de bedste resultater for den pågældende model.

Modelvalidering og -testning

Dette genopfyldte datasæt tilbydes derefter til den trænede model, og modellens ydeevne måles gennem et valideringssæt. AutoAI-platforme bruger forskellige vurderinger til at definere modellens kvalitet og tilbyder yderligere præstationsstatistikker og visualiseringer.

Implementering og overvågning

Når den kunstige intelligensmodel er blevet testet, sættes den i produktion. Domænespecifikke AutoAI-løsninger har som regel mulighed for regelmæssigt at observere modellens funktion og dens evne til at komme med korrekte forudsigelser. Virksomheder kan også omskole modeller, hvis de på en eller anden måde er skæve eller ikke længere er nøjagtige nok til at blive brugt som retningslinjer.

Fremtiden for AutoAI

Når vi ser på fremtiden, ser AutoAI lys ud og vil blive endnu mere avanceret med de teknologier, der endnu ikke er kommet. Her er nogle tendenser og udviklinger, du skal holde øje med:

Integration med andre teknologier

AutoAI kan forventes at blive anvendt sammen med andre neotropiske tendenser som IoT, blockchain og edge computing. Disse integrationer vil integrere virksomheder i realtid og også forbedre virksomhedernes beslutningstagning.

Øget tilpasning

Kommende fremskridt vil indeholde raffinerede AutoAI-platforme med alternative muligheder for selvoptimering og finjustering, der er skræddersyet til de særlige krav i forskellige brancher. Det vil således give fleksibilitet, der vil føre til bedre nøjagtighed og effektivitet i løsninger med kunstig intelligens inden for forskellige sektorer.

Forbedret forklarlighed

De problemer, der er forbundet med brugen af kunstig intelligens-modeller, omfatter det faktum, at de fleste modeller er meget indviklede og normalt er svære at forklare i klare vendinger. Efterfølgende fremskridt inden for AutoAI vil gå i retning af at gøre modellen mere fortolkelig for virksomhedsledere og hjælpe dem med at forstå, hvorfor modellen er nået frem til en bestemt beslutning.

Større tilgængelighed

AutoAI er stadig klar til at udvide adgangen til og udbredelsen af kunstig intelligens endnu mere og skabe lige vilkår for alle organisationer. Tilgængelige grænseflader, absolut support og omkostningseffektive business cases garanterer, at flere organisationer kan drage fordel af at bruge kunstig intelligens.

Fokus på etisk kunstig intelligens

Med det stigende tempo i brugen af kunstig intelligens er der brug for etiske overvejelser. Succesfulde AutoAI-rammer er nødt til at følge passende niveauer af etisk kunstig intelligens, det vil sige modeller, der er fri for bias, og modellens funktionalitet, der er gjort åben.