Kaip AutoAI dėl dirbtinio intelekto išplečia įmonių galimybes

Dirbtinis intelektas – tai mokslo pažanga, daranti įtaką įvairioms sritims, padedanti tobulinti technologijas ir ekonominius rezultatus. Tačiau modelių, naudojančių dirbtinį intelektą, kūrimo ir diegimo procesas pasirodė esąs sudėtingesnis, o tai buvo didelis iššūkis daugeliui organizacijų.

Sveiki atvykę į AutoAI – revoliucinį požiūrį, kuris atnešė naujovių, palengvinančių dirbtinio intelekto modelių kūrimą nuo pradžios iki pabaigos. Tikimasi, kad AutoAI eksperimentas suteiks esamoms įmonėms vienodas sąlygas diegti dirbtiniu intelektu pagrįstus metodus. Konkrečiai koncentruojamės į AutoAI, kaip dirbtinio intelekto priemonės, suteikiančios įmonėms galimybę turėti dirbtinio intelekto galimybių, naudą, jos svarbą, panaudojimą ir potencialą ateityje.

Kas yra AutoAI?

AutoAI yra automatizuoto dirbtinio intelekto santrumpa ir yra IBM terminas, kuriuo apibūdinamas įrankių ir technologijų rinkinys, galintis automatizuoti visą dirbtinio intelekto modelio kūrimo procesą. Net ir tokiais aspektais kaip duomenų paruošimas, požymių kūrimas, modelio parinkimas, modelio mokymas ir modelio diegimas AutoAI puikiai susitvarko, todėl duomenų mokslininkai sutaupo daug pastangų informacijos analizei.

Tai paskatino įmones naudoti AutoAI, kuriomis jos gali per rekordiškai trumpą laiką sukurti optimalius dirbtinio intelekto modelius ir beveik iš karto juos įterpti į darbo procesą.

AutoAI nauda įmonėms

Spartesnis dirbtinio intelekto kūrimas

Žinoma, kad AutoAI padeda sutaupyti daug laiko kuriant dirbtinio intelekto modelius. Dirbtinio intelekto kūrimo gyvavimo ciklas – tai visuma etapų, kuriuos paprastai pereina tradicinė kūrimo paradigma, įskaitant duomenų rinkimą, išankstinį duomenų apdorojimą, požymių išskyrimą, modelio mokymą ir patvirtinimą, kurie gali būti labai varginantys ir reikalaujantys daug skaičiavimų.

AutoAI tiesiogiai padeda atlikti tokias vykdymo procedūras – jas taikant įmonėse gaunamas racionalesnis dirbtinio intelekto sprendimų formulavimas ir diegimas.

Sąnaudų efektyvumas

Kuriant dirbtinio intelekto modelius dažnai prireikia duomenų mokslininkų paslaugų, kurios gali būti brangios. AutoAI pašalina daugumą tarpinių įvesties duomenų, kai reikalingas didelis žmogaus indėlis, o tai teigiamai veikia darbo sąnaudas. Be to, skaičiuojant prie greitesnio kūrimo laiko privalumų, atitinkamai sutaupoma planuojamų išlaidų.

Didesnis tikslumas

AutoAI taip pat pristato kitas esmines sąvokas, tokias kaip algoritmų parinkimas, metodai ir derinimas, siekiant geriausių modelio rezultatų. AutoAI automatizuoja hiperparametrų derinimo ir modelio parinkimo procesą, kad būtų užtikrinta, jog bus įgyvendintas geriausias turimas modelis, kurio nauda, pavyzdžiui, didelis tikslumas, palyginti su rankiniu būdu koduojamais modeliais, visada yra naudinga.

Mastelio keitimas

AutoAI sprendimai yra tvirti, todėl jiems nesunku susidoroti su dauguma duomenų, kuriuos įmonės gali generuoti augdamos. Šis masteliškumas padeda tvarkyti didžiulius duomenis ir jie nepatiria veiklos sunkumų.

Prieinamumas

Prieinamumas yra bene vienas didžiausių privalumų ir laimėjimų, kuriuos atnešė AutoAI. Dirbtinis intelektas nėra išskirtinė įvairių didelių konglomeratų ir korporacijų, turinčių įgudusių dirbtinio intelekto specialistų, sritis, nes įmonėms labai įmanoma ir prieinama naudoti šią technologiją su paprastesnėmis sąsajomis ir automatizuotais modeliais. Toks dirbtinio intelekto demokratizavimas didina tikimybę, kad daugiau organizacijų pasinaudos santykiniais dirbtinio intelekto privalumais.

Pagrindiniai AutoAI panaudojimo versle būdai

Klientų įžvalgos ir personalizavimas

AutoAI galima lengvai naudoti iš klientų surinktiems duomenims peržiūrėti, kad būtų galima nustatyti tam tikroms grupėms būdingus modelius ir tendencijas, kurių reikia tikslinei reklamai. Kognityvinis požiūrio profiliavimas padeda į klientus orientuotoms įmonėms atlikti papildomus pakeitimus, kad būtų patenkinti konkretūs klientų reikalavimai, galiausiai sukuriant ir palaikant klientų pasitenkinimą ir lojalumą.

Prognozuojama priežiūra

Pramonės šakų, kuriose numatoma techninė priežiūra vertinga siekiant sumažinti nuostolius, susijusius su netikėtais mašinų sustojimais, pavyzdžiai – gamybos ir transporto pramonė. AutoAI modeliai gali būti naudojami įrangos gedimams prognozuoti prieš jiems įvykstant, o tai leidžia organizacijoms atlikti kapitalinį įrangos remontą prieš jai sugendant, o tai ilgainiui gali padėti įmonei sutaupyti daug pinigų.

Sukčiavimo aptikimas

AutoAI gali padėti finansų įstaigoms ir internetinių parduotuvių svetainėms veiksmingai užkirsti kelią sukčiavimui realaus laiko skenavimo režimu. AutoAI modeliai gali analizuoti sandorių modelius ir numatyti, ar tam tikras sandoris yra sukčiavimo.

Tiekimo grandinės optimizavimas

Geriausiai žinomas AutoAI panaudojimas yra glaudžiai susijęs su įvairiomis tiekimo grandinės valdymo grandimis, įskaitant atsargas, paklausos prognozavimą ir kt. Naudodamos paklausos prognozavimo, taip pat atsargų valdymo metodikas, įvairios įmonės gali sumažinti nuostolius ir sąnaudas bei maksimaliai padidinti produktų pristatymą.

Įdarbinimas, mokymas ir tobulinimas, veiklos valdymas ir atlygis

Yra galimybė įtraukti AutoAI į žmogiškųjų išteklių funkcijas, kad jos dirbtų kaip įvairių procesų, pavyzdžiui, gyvenimo aprašymų atrankos, veiklos vertinimo ar net darbuotojų rekomendacijų, asistentės.

Taigi žmogiškųjų išteklių skyriams gali būti labai naudinga naudoti dirbtinio intelekto sistemas, kad būtų galima palengvinti su įdarbinimu ir atranka susijusius procesus, analizuoti geriausius potencialius darbuotojus ir naudoti duomenis priimant pagrįstus sprendimus, siekiant padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir apyvartą.

Kaip veikia AutoAI

Todėl AutoAI yra plati sąvoka, apimanti įvairius sprendimus, įtvirtintus organizuotame dirbtinio intelekto kūrimo ir diegimo procese. Toliau pateikiama supaprastinta AutoAI veikimo apžvalga:

Duomenų rinkimas ir pirminis apdorojimas

Pradedama nuo duomenų, kurie gaunami iš įvairių šaltinių, rinkimo. Tuomet platforma patobulina duomenis iki tokios būsenos, kuri yra naudingesnė ir paruošta modelio mokymui. Šiame etape gali prireikti kovoti su akivaizdžiais duomenų triukšmais ir keistenybėmis arba tiesiog su vienu ar keliais iš toliau išvardytų veiksnių – trūkstamų reikšmių tvarkymas tvarkant skaitinius ir kategorinius duomenis, duomenų normalizavimas ir kategorinius kintamuosius koduojantys požymiai.

Požymių inžinerija

Požymių inžinerija apima požymių išskyrimą, t. y. požymių apibrėžčių tobulinimą, siekiant padidinti modelio našumą. AutoAI padeda tokiame procese, kai pirmiausia atrenkami numatytieji požymiai, o paskui jie pertvarkomi, kad būtų gaunamos tikslios prognozės.

Modelio parinkimas ir mokymas

AutoAI naudoja įvairius algoritmus, kad išanalizuotų įvairius modelius ir nuspręstų, kuris iš jų pagal iš anksto nustatytus parametrus užtikrina geriausius rezultatus. Tada pasirinktas modelis apmokomas naudojant iš anksto apdorotus duomenis, kurie buvo sukurti atliekant duomenų valymo procesus. Šiame etape dažnai gali prireikti naudoti hiperparametrus, kurie optimizuojami taip, kad būtų pasiekti geriausi konkretaus modelio rezultatai.

Modelio patvirtinimas ir testavimas

Tada šis papildytas duomenų rinkinys pasiūlomas apmokytam modeliui, o modelio našumas vertinamas naudojant patvirtinimo rinkinį. AutoAI platformos naudoja įvairius vertinimus modelio kokybei apibrėžti ir siūlo papildomus našumo statistinius duomenis bei vizualizacijas.

Diegimas ir stebėjimas

Išbandžius dirbtinio intelekto modelį, modelis paleidžiamas į gamybą. Su konkrečia sritimi susiję AutoAI sprendimai paprastai turi galimybę reguliariai stebėti modelio veikimą ir jo gebėjimą teisingai prognozuoti. Įmonės taip pat gali perkvalifikuoti modelius, jei jie kaip nors iškraipomi arba nebėra tikslūs, kad būtų galima juos naudoti kaip gaires.

AutoAI ateitis

Žvelgiant į ateitį, AutoAI laukia šviesi ateitis, kuri bus dar pažangesnė dėl dar tik atsirasiančių technologijų. Štai keletas tendencijų ir pokyčių, į kuriuos reikėtų atkreipti dėmesį:

Integracija su kitomis technologijomis

Galima tikėtis, kad AutoAI bus taikomos kartu su kitomis neotropinėmis tendencijomis, tokiomis kaip daiktų internetas, blokų grandinė ir kraštinė kompiuterija. Šios integracijos leis integruoti įmones realiuoju laiku, taip pat pagerins įmonių sprendimų priėmimą.

Didesnis pritaikymas

Būsimieji pasiekimai pasižymės ištobulintomis AutoAI platformomis su alternatyviomis savęs optimizavimo ir derinimo galimybėmis, pritaikytomis prie išskirtinių įvairių pramonės šakų reikalavimų. Taip bus užtikrintas lankstumas, kuris lems didesnį dirbtinio intelekto sprendimų tikslumą ir efektyvumą įvairiuose sektoriuose.

Geresnis paaiškinamumas

Su dirbtinio intelekto modelių naudojimu susijusios problemos apima tai, kad dauguma modelių yra labai sudėtingi ir paprastai juos sunku aiškiai paaiškinti. Vėlesni AutoAI pasiekimai bus nukreipti į tai, kad modelis būtų aiškesnis verslo vadovams ir padėtų jiems suprasti, kodėl modelis priėmė tam tikrą sprendimą.

Didesnis prieinamumas

AutoAI vis dar gali dar labiau išplėsti dirbtinio intelekto prieinamumą ir paplitimą, suvienodindama visų organizacijų galimybes. Prieinamos sąsajos, absoliutus palaikymas ir ekonomiškai efektyvūs verslo atvejai garantuoja, kad daugiau organizacijų galės pasinaudoti dirbtinio intelekto naudojimo privalumais.

Dėmesys etiškam dirbtiniam intelektui

Didėjant dirbtinio intelekto panaudojimo tempui, kyla poreikis susirūpinti etika. Sėkmingos AutoAI sistemos privalo laikytis tinkamo lygio etiško dirbtinio intelekto, t. y. modeliai turi būti be šališkumo, o modelio funkcionalumas – atviras.