Πώς το AutoAI επεκτείνει τις δυνατότητες των επιχειρήσεων χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η επιστημονική πρόοδος που επηρεάζει διάφορους τομείς, διευκολύνοντας την πρόοδο της τεχνολογίας και των οικονομικών επιδόσεων. Ωστόσο, η διαδικασία δημιουργίας και ανάπτυξης μοντέλων με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης έχει αποδειχθεί πιο δύσκολη, γεγονός που αποτελεί σημαντική πρόκληση για πολλούς οργανισμούς.

Καλώς ήρθατε στο AutoAI – μια επαναστατική προσέγγιση που έφερε την καινοτομία για τη διευκόλυνση της δημιουργίας μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης από την αρχή έως το τέλος. Το πείραμα της AutoAI αναμένεται να δώσει στις υφιστάμενες επιχειρήσεις ίσους όρους ανταγωνισμού στην ενσωμάτωση μεθόδων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Εστιάζουμε συγκεκριμένα στα οφέλη του AutoAI ως εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στις επιχειρήσεις να έχουν δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, τη σημασία, τις χρήσεις και τις δυνατότητες του στο μέλλον.

Τι είναι το AutoAI;

Το AutoAI είναι η συντομογραφία του Automated Artificial Intelligence (αυτοματοποιημένη τεχνητή νοημοσύνη) και είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται στην IBM για να περιγράψει ένα σύνολο εργαλείων και τεχνολογιών που μπορούν να αυτοματοποιήσουν ολόκληρη τη διαδικασία δημιουργίας μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Ακόμη και σε πτυχές όπως η προετοιμασία δεδομένων, η δημιουργία χαρακτηριστικών, η επιλογή μοντέλου, η εκπαίδευση μοντέλου και η ανάπτυξη μοντέλου, όλα αντιμετωπίζονται καλά από το AutoAI, εξοικονομώντας στους επιστήμονες δεδομένων μεγάλη προσπάθεια για την ανάλυση πληροφοριών.

Αυτό ώθησε στη χρήση του AutoAI από τις επιχειρήσεις, με την οποία μπορούν να αναπτύξουν βέλτιστα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε χρόνο ρεκόρ και να τα ενσωματώσουν στη ροή εργασίας σχεδόν αμέσως.

Τα οφέλη του AutoAI για τις επιχειρήσεις

Επιταχυνόμενη ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης

Το AutoAI είναι γνωστό ότι συμβάλλει στην εξοικονόμηση σημαντικού χρόνου κατά τη δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Ο κύκλος ζωής της ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα σύνολο φάσεων από τις οποίες περνάει γενικά το παραδοσιακό παράδειγμα ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένης της συλλογής δεδομένων, της προεπεξεργασίας δεδομένων, της εξαγωγής χαρακτηριστικών, της εκπαίδευσης και της επικύρωσης μοντέλων, τα οποία μπορεί να είναι πολύ κουραστικά και υπολογιστικά εξαντλητικά.

Το AutoAI βοηθά άμεσα σε αυτές τις διαδικασίες εκτέλεσης – η εφαρμογή τους στις επιχειρήσεις έχει ως αποτέλεσμα μια πιο εκσυγχρονισμένη διαμόρφωση και ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.

Αποδοτικότητα κόστους

Η δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί συχνά τις υπηρεσίες των επιστημόνων δεδομένων, οι οποίες μπορεί να είναι δαπανηρές. Το AutoAI εξαλείφει τις περισσότερες ενδιάμεσες εισροές, όπου απαιτούνται υψηλά επίπεδα ανθρώπινης συμβολής, γεγονός που έχει ευεργετική επίδραση στο κόστος εργασίας. Επίσης, στα οφέλη των ταχύτερων χρόνων ανάπτυξης προσμετρώνται και οι αντίστοιχες εξοικονομήσεις στο προγραμματισμένο κόστος.

Ενισχυμένη ακρίβεια

Το AutoAI εισάγει επίσης άλλες βασικές έννοιες, όπως η επιλογή αλγορίθμων, οι τεχνικές και η προσαρμογή για την επίτευξη των καλύτερων αποτελεσμάτων στο μοντέλο. Το AutoAI αυτοματοποιεί τη διαδικασία ρύθμισης των υπερπαραμέτρων και την επιλογή του μοντέλου για να εγγυηθεί ότι εφαρμόζεται το καλύτερο διαθέσιμο μοντέλο, για το οποίο υπάρχουν πάντα οφέλη, όπως η υψηλή ακρίβεια σε σύγκριση με τα μοντέλα που έχουν κωδικοποιηθεί χειροκίνητα.

Επεκτασιμότητα

Οι λύσεις AutoAI είναι εύρωστες και αυτό τις διευκολύνει να αντιμετωπίσουν τα περισσότερα δεδομένα που μπορούν να παράγουν οι εταιρείες καθώς αναπτύσσονται. Αυτή η επεκτασιμότητα βοηθά στη συντήρηση τεράστιων δεδομένων και δεν αντιμετωπίζουν λειτουργικές δυσκολίες.

Προσβασιμότητα

Η προσβασιμότητα είναι ίσως ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα και κέρδη που επιφέρει το AutoAI. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελεί αποκλειστικό πεδίο για διάφορους μεγάλους ομίλους και εταιρικά σπίτια που διαθέτουν επιδέξιους επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, καθώς είναι πολύ πιθανό και προσιτό για τις επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν αυτή την τεχνολογία με απλούστερες διεπαφές και αυτοματοποιημένα μοντέλα. Αυτός ο εκδημοκρατισμός της τεχνητής νοημοσύνης ενισχύει τις πιθανότητες να απολαμβάνουν περισσότεροι οργανισμοί τα πλεονεκτήματα του σχετικού πλεονεκτήματος της τεχνητής νοημοσύνης.

Βασική αξιοποίηση του AutoAI στις επιχειρήσεις

Επιγνώριση πελατών και εξατομίκευση

Το AutoAI μπορεί εύκολα να χρησιμοποιηθεί για την εξέταση των δεδομένων που συλλέγονται από τους πελάτες για τον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων που χαρακτηρίζουν ορισμένες ομάδες που απαιτούνται για στοχευμένη διαφήμιση. Το γνωστικό προφίλ συμπεριφοράς βοηθά τις επιχειρήσεις που προσανατολίζονται στον πελάτη να κάνουν πρόσθετες προσαρμογές ώστε να ανταποκρίνονται στις συγκεκριμένες απαιτήσεις των πελατών, δημιουργώντας και διατηρώντας τελικά την ικανοποίηση και την αφοσίωση των πελατών.

Προβλεπτική συντήρηση

Τα παραδείγματα κλάδων στους οποίους η προγνωστική συντήρηση είναι πολύτιμη για τη μείωση των απωλειών που συνδέονται με απροσδόκητες στάσεις μηχανών περιλαμβάνουν τη μεταποιητική βιομηχανία και τις μεταφορές. Τα μοντέλα AutoAI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη των βλαβών του εξοπλισμού προτού συμβούν, και αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να επισκευάζουν τον εξοπλισμό πριν από τη διακοπή του, γεγονός που μπορεί να εξοικονομήσει πολλά χρήματα στην επιχείρηση μακροπρόθεσμα.

Ανίχνευση απάτης

Το AutoAI μπορεί να βοηθήσει τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και τους ιστότοπους ηλεκτρονικών αγορών να αποτρέψουν αποτελεσματικά την απάτη στη λειτουργία σάρωσης σε πραγματικό χρόνο. Τα μοντέλα AutoAI μπορούν να αναλύσουν μοτίβα συναλλαγών και να προβλέψουν εάν μια δεδομένη συναλλαγή είναι απάτης.

Βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού

Η πιο γνωστή χρήση του AutoAI σχετίζεται στενά με διάφορους κρίκους της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού, συμπεριλαμβανομένων των αποθεμάτων, της πρόβλεψης της ζήτησης και άλλων. Χρησιμοποιώντας τις μεθοδολογίες σχετικά με την πρόβλεψη της ζήτησης καθώς και τη διαχείριση των αποθεμάτων, οι διάφορες εταιρείες μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τις σπατάλες και το κόστος καθώς και να μεγιστοποιήσουν την παράδοση των προϊόντων.

Προσλήψεις, κατάρτιση και ανάπτυξη, διαχείριση επιδόσεων και ανταμοιβές

Υπάρχει η δυνατότητα ενσωμάτωσης του AutoAI σε ρόλους ανθρώπινου δυναμικού, ώστε να λειτουργεί ως βοηθός στις διάφορες σχετικές διαδικασίες, όπως η εξέταση βιογραφικών σημειωμάτων, η αξιολόγηση επιδόσεων ή ακόμη και οι συστάσεις εργαζομένων.

Έτσι, τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να επωφεληθούν σε μεγάλο βαθμό από τη χρήση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για να είναι σε θέση επομένως να διευκολύνουν τις διαδικασίες που σχετίζονται με την πρόσληψη και την επιλογή, να αναλύουν τους κορυφαίους δυνητικούς εκτελεστές και να χρησιμοποιούν τα δεδομένα για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων για την αύξηση της ικανοποίησης των εργαζομένων και του κύκλου εργασιών.

Πώς λειτουργεί το AutoAI

Το AutoAI, επομένως, είναι μια ευρεία έννοια που περιλαμβάνει διάφορες λύσεις που εδράζονται σε μια οργανωμένη διαδικασία κατασκευής και ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Ακολουθεί μια απλουστευμένη επισκόπηση του τρόπου λειτουργίας του AutoAI:

Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων

Ξεκινά με τη συλλογή δεδομένων που προέρχονται από διάφορες πηγές. Στη συνέχεια, η πλατφόρμα βελτιώνει τα δεδομένα σε μια κατάσταση που είναι πιο χρήσιμη και έτοιμη για την εκπαίδευση του μοντέλου. Αυτό το βήμα μπορεί να απαιτεί την αντιμετώπιση προφανών θορύβων και παραξενιών των δεδομένων ή απλώς ένα ή περισσότερα από τα ακόλουθα – αντιμετώπιση των ελλιπών τιμών χειρισμός αριθμητικών και κατηγορικών δεδομένων, κανονικοποίηση των δεδομένων και χαρακτηριστικά που κωδικοποιούν κατηγορικές μεταβλητές.

Μηχανική χαρακτηριστικών

Η μηχανική χαρακτηριστικών περιλαμβάνει την εξαγωγή χαρακτηριστικών, η οποία συνεπάγεται τη βελτίωση των ορισμών των χαρακτηριστικών που χρησιμοποιούνται για την αύξηση της απόδοσης του μοντέλου. Το AutoAI βοηθά σε μια τέτοια διαδικασία όπου αρχικά επιλέγονται τα προεπιλεγμένα χαρακτηριστικά και στη συνέχεια επανασχεδιάζονται για να παράγουν ακριβείς προβλέψεις.

Επιλογή μοντέλου και εκπαίδευση

Το AutoAI χρησιμοποιεί διάφορους αλγορίθμους για να αναλύσει τα διάφορα μοντέλα και να αποφασίσει ποιο παρέχει την καλύτερη απόδοση σε προκαθορισμένες παραμέτρους. Το επιλεγμένο μοντέλο εκπαιδεύεται στη συνέχεια χρησιμοποιώντας τα προεπεξεργασμένα δεδομένα που έχουν αναπτυχθεί από τις διαδικασίες καθαρισμού δεδομένων. Αυτό το βήμα μπορεί συχνά να απαιτεί τη χρήση υπερπαραμέτρων που βελτιστοποιούνται ώστε να παράγουν τα καλύτερα αποτελέσματα για το συγκεκριμένο μοντέλο.

Επικύρωση και δοκιμή του μοντέλου

Αυτό το αναπληρωμένο σύνολο δεδομένων προσφέρεται στη συνέχεια στο εκπαιδευμένο μοντέλο και η απόδοση του μοντέλου μετράται μέσω ενός συνόλου επικύρωσης. Οι πλατφόρμες AutoAI χρησιμοποιούν διάφορες αξιολογήσεις για να καθορίσουν την ποιότητα του μοντέλου και προσφέρουν πρόσθετα στατιστικά στοιχεία και οπτικοποιήσεις επιδόσεων.

Ανάπτυξη και παρακολούθηση

Μόλις το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης δοκιμαστεί, το μοντέλο τίθεται σε λειτουργία παραγωγής. Οι λύσεις AutoAI για συγκεκριμένους τομείς, κατά γενικό κανόνα, έχουν τη δυνατότητα τακτικής παρατήρησης της λειτουργίας του μοντέλου και της ικανότητάς του να κάνει σωστές προβλέψεις. Οι εταιρείες μπορούν επίσης να επανεκπαιδεύσουν τα μοντέλα εάν είναι κατά κάποιο τρόπο στρεβλά ή δεν είναι πλέον ακριβή για να χρησιμοποιηθούν ως κατευθυντήριες γραμμές.

Το μέλλον του AutoAI

Κοιτάζοντας το μέλλον, το AutoAI είναι λαμπρό και πρόκειται να γίνει ακόμη πιο προηγμένο με τις τεχνολογίες που πρόκειται να έρθουν. Ακολουθούν ορισμένες τάσεις και εξελίξεις που πρέπει να προσέξετε:

Ενσωμάτωση με άλλες τεχνολογίες

Το AutoAI αναμένεται να εφαρμοστεί με άλλες νεοτροπικές τάσεις όπως το IoT, το blockchain και το edge computing. Αυτές οι ενσωματώσεις θα ενσωματώσουν τις επιχειρήσεις σε πραγματικό χρόνο και θα βελτιώσουν επίσης τη λήψη αποφάσεων των επιχειρήσεων.

Αυξημένη προσαρμογή

Οι επερχόμενες εξελίξεις θα διαθέτουν εκλεπτυσμένες πλατφόρμες AutoAI με εναλλακτικές δυνατότητες αυτοβελτιστοποίησης και λεπτομερούς ρύθμισης προσαρμοσμένες στις ιδιαίτερες απαιτήσεις διαφόρων κλάδων. Θα παρέχει έτσι ευελιξία που θα οδηγήσει σε μεγαλύτερη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα των λύσεων τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους τομείς.

Βελτιωμένη επεξηγηματικότητα

Τα προβλήματα που συνδέονται με τη χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν το γεγονός ότι τα περισσότερα από τα μοντέλα έχουν υψηλή πολυπλοκότητα και είναι συνήθως δύσκολο να εξηγηθούν με σαφείς όρους. Οι μετέπειτα εξελίξεις στην αυτόματη τεχνητή νοημοσύνη θα είναι προς την κατεύθυνση να καταστήσουν το μοντέλο πιο ερμηνεύσιμο για τους επιχειρηματίες και να τους βοηθήσουν να κατανοήσουν γιατί το μοντέλο κατέληξε σε μια συγκεκριμένη απόφαση.

Μεγαλύτερη προσβασιμότητα

Το AutoAI είναι ακόμη έτοιμο να επεκτείνει ακόμη περισσότερο την πρόσβαση και την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, εξισώνοντας τους όρους ανταγωνισμού για όλους τους οργανισμούς. Οι προσβάσιμες διεπαφές, η απόλυτη υποστήριξη και οι οικονομικά αποδοτικές επιχειρηματικές περιπτώσεις εγγυώνται ότι περισσότεροι οργανισμοί μπορούν να επωφεληθούν από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.

Εστίαση στην ηθική τεχνητή νοημοσύνη

Με τον αυξανόμενο ρυθμό της αξιοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχει μια έκκληση για ηθικές ανησυχίες. Τα επιτυχημένα πλαίσια AutoAI είναι υποχρεωμένα να ακολουθούν τα κατάλληλα επίπεδα ηθικής τεχνητής νοημοσύνης, δηλαδή μοντέλα απαλλαγμένα από προκαταλήψεις, και η λειτουργικότητα του μοντέλου να καθίσταται ανοικτή.