Hoe AutoAI de mogelijkheden van bedrijven vergroot dankzij kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is de wetenschappelijke vooruitgang die invloed heeft op verschillende gebieden en die vooruitgang in technologie en economische prestaties mogelijk maakt. Het proces van het maken en inzetten van modellen met behulp van kunstmatige intelligentie is echter moeilijker gebleken, wat voor veel organisaties een grote uitdaging is geweest.

Welkom AutoAI – een revolutionaire aanpak die innovatie brengt om het creëren van kunstmatige intelligentie modellen van begin tot eind te vergemakkelijken. Het experiment van AutoAI zal naar verwachting bestaande bedrijven een gelijk speelveld geven bij het incorporeren van op kunstmatige intelligentie gebaseerde methoden. We richten ons specifiek op de voordelen van AutoAI als hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie dat bedrijven in staat stelt te beschikken over kunstmatige intelligentiecapaciteiten, het belang, de toepassingen en het potentieel ervan in de toekomst.

Wat is AutoAI?

AutoAI is een afkorting van Automated Artificial Intelligence en is een term die bij IBM wordt gebruikt om een reeks tools en technologieën te beschrijven die het hele proces van het maken van kunstmatige intelligentiemodellen kunnen automatiseren. Zelfs aspecten als datavoorbereiding, het maken van features, modelselectie, modeltraining en modelimplementatie worden allemaal goed aangepakt door AutoAI, waardoor datawetenschappers veel moeite besparen bij het analyseren van informatie.

Dit heeft ertoe geleid dat bedrijven AutoAI zijn gaan gebruiken om in recordtijd optimale kunstmatige intelligentiemodellen te ontwikkelen en deze vrijwel direct in de workflow te integreren.

De voordelen van AutoAI voor bedrijven

Versnelde ontwikkeling van kunstmatige intelligentie

AutoAI staat erom bekend dat het helpt om een aanzienlijke hoeveelheid tijd te besparen bij het maken van kunstmatige intelligentie modellen. De levenscyclus van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie bestaat uit een aantal fasen die het traditionele ontwikkelparadigma doorgaans doorloopt, waaronder gegevensverzameling, gegevensvoorbewerking, kenmerkextractie, modeltraining en validatie, die allemaal erg vervelend en rekenkundig uitputtend kunnen zijn.

AutoAI helpt direct bij dergelijke uitvoeringsprocedures – het toepassen ervan in bedrijven resulteert in een meer gestroomlijnde formulering en inzet van kunstmatige intelligentie-oplossingen.

Kostenefficiëntie

Voor het maken van kunstmatige intelligentiemodellen zijn vaak de diensten van datawetenschappers nodig, wat duur kan zijn. AutoAI elimineert de meeste tussenproducten, waar veel menselijke input voor nodig is, wat een gunstig effect heeft op de arbeidskosten. Naast de voordelen van snellere ontwikkelingstijden zijn er ook besparingen op de geplande kosten.

Verbeterde nauwkeurigheid

AutoAI introduceert ook andere essentiële concepten zoals algoritmeselectie, technieken en tweaking om de beste resultaten in het model te bereiken. AutoAI automatiseert het proces van hyperparameter tuning en modelselectie om te garanderen dat het best beschikbare model wordt geïmplementeerd, wat altijd voordelen heeft zoals een hoge nauwkeurigheid in vergelijking met handmatig gecodeerde modellen.

Schaalbaarheid

AutoAI-oplossingen zijn robuust en daardoor kunnen ze gemakkelijk omgaan met de meeste gegevens die bedrijven kunnen genereren naarmate ze groeien. Deze schaalbaarheid helpt bij het onderhouden van enorme hoeveelheden gegevens en geeft geen operationele problemen.

Toegankelijkheid

Toegankelijkheid is misschien wel een van de grootste voordelen van AutoAI. Kunstmatige intelligentie is geen exclusief domein voor verschillende grote conglomeraten en bedrijven die beschikken over kundige kunstmatige intelligentie professionals, want het is heel goed mogelijk en toegankelijk voor bedrijven om deze technologie te gebruiken met eenvoudigere interfaces en geautomatiseerde modellen. Deze democratisering van kunstmatige intelligentie verhoogt de kans dat meer organisaties genieten van de voordelen van kunstmatige intelligentie relatief voordeel.

Belangrijkste gebruik van AutoAI in het bedrijfsleven

Inzicht in klanten en personalisatie

AutoAI kan eenvoudig worden gebruikt om verzamelde gegevens van klanten te bekijken om patronen en trends te identificeren die kenmerkend zijn voor bepaalde groepen die nodig zijn voor gerichte reclame. Cognitieve attitudeprofilering helpt klantgerichte bedrijven om extra aanpassingen te doen om aan specifieke klantvereisten te voldoen, waardoor uiteindelijk klanttevredenheid en -loyaliteit worden gecreëerd en behouden.

Voorspellend onderhoud

Voorbeelden van industrieën waar voorspellend onderhoud waardevol is voor het verminderen van verliezen door onverwachte machinestops zijn productie- en transportindustrieën. AutoAI-modellen kunnen worden gebruikt om storingen in apparatuur te voorspellen voordat ze zich voordoen, en dat stelt organisaties in staat om apparatuur te reviseren voordat ze kapot gaan, wat het bedrijf op de lange termijn veel geld kan besparen.

Fraudedetectie

AutoAI kan financiële instellingen en online winkelsites helpen om fraude effectief te voorkomen in de real-time scanmodus. AutoAI-modellen kunnen transactiepatronen analyseren en voorspellen of een bepaalde transactie fraude is.

Optimalisatie van de toeleveringsketen

Het bekendste gebruik van AutoAI is nauw verbonden met verschillende schakels van supply chain management, waaronder voorraadbeheer, vraagvoorspelling en andere. Met behulp van de methodologieën voor vraagvoorspelling en voorraadbeheer kunnen verschillende bedrijven verspilling en kosten minimaliseren en de levering van producten maximaliseren.

Werving, training & ontwikkeling, prestatiemanagement en beloning

AutoAI kan in human resources functies worden geïntegreerd als assistent voor de verschillende processen, zoals het screenen van cv’s, prestatie-evaluaties en zelfs het doorverwijzen van werknemers.

HR-afdelingen kunnen dus veel baat hebben bij het gebruik van kunstmatige intelligentiesystemen om processen met betrekking tot werving en selectie te vereenvoudigen, potentiële toppresteerders te analyseren en gegevens te gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen om de tevredenheid en omzet van werknemers te verhogen.

Hoe AutoAI werkt

AutoAI is daarom een breed concept dat verschillende oplossingen omvat die zijn verankerd in een georganiseerd proces van het bouwen en inzetten van kunstmatige intelligentie. Hier volgt een vereenvoudigd overzicht van hoe AutoAI werkt:

Gegevensverzameling en voorbewerking

Het begint met het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen. Vervolgens verfijnt het platform de gegevens tot ze bruikbaarder zijn en klaar voor modeltraining. Deze stap kan inhouden dat er moet worden omgegaan met voor de hand liggende ruis en onregelmatigheden in de gegevens of gewoon een of meer van de volgende zaken: omgaan met ontbrekende waarden, omgaan met numerieke en categorische gegevens, normaliseren van gegevens en kenmerken die categorische variabelen coderen.

Feature engineering

Feature engineering houdt feature-extractie in, waarbij de definities van de gebruikte features worden verbeterd om de prestaties van het model te verhogen. AutoAI helpt bij een dergelijk proces waarbij eerst standaardkenmerken worden geselecteerd en vervolgens opnieuw worden ontworpen om nauwkeurige voorspellingen te produceren.

Modelselectie en training

AutoAI gebruikt verschillende algoritmen om de verschillende modellen te analyseren en te beslissen welk model de beste prestaties levert op vooraf bepaalde parameters. Het geselecteerde model wordt vervolgens getraind met behulp van de voorbewerkte gegevens die zijn ontwikkeld tijdens het opschonen van de gegevens. Deze stap vereist vaak het gebruik van hyperparameters die worden geoptimaliseerd om de beste resultaten voor het specifieke model te verkrijgen.

Modelvalidatie en testen

Deze aangevulde dataset wordt vervolgens aangeboden aan het getrainde model en de prestaties van het model worden gemeten door middel van een validatieset. AutoAI-platforms gebruiken verschillende beoordelingen om de kwaliteit van het model te bepalen en bieden aanvullende prestatiestatistieken en visualisaties.

Inzet en bewaking

Zodra het model voor kunstmatige intelligentie is getest, wordt het in productie genomen. Domeinspecifieke AutoAI-oplossingen hebben over het algemeen de mogelijkheid om regelmatig de werking van het model en het vermogen om correcte voorspellingen te doen te observeren. Bedrijven kunnen modellen ook hertrainen als ze op de een of andere manier scheef of niet meer nauwkeurig zijn om als richtlijn te worden gebruikt.

De toekomst van AutoAI

Als we naar de toekomst kijken, ziet AutoAI er rooskleurig uit en zal het nog geavanceerder worden met de technologieën die nog moeten komen. Hier zijn enkele trends en ontwikkelingen om in de gaten te houden:

Integratie met andere technologieën

AutoAI zal naar verwachting worden toegepast met andere neotropische trends zoals IoT, blockchain en edge computing. Deze integraties zullen bedrijven in realtime integreren en ook de besluitvorming van de bedrijven verbeteren.

Meer maatwerk

Aankomende ontwikkelingen zullen verfijnde AutoAI-platforms bevatten met alternatieve mogelijkheden voor zelfoptimalisatie en fijnafstemming op maat van de specifieke vereisten van verschillende industrieën. Het zal dus flexibiliteit bieden die zal leiden tot betere nauwkeurigheid en efficiëntie van kunstmatige intelligentie-oplossingen binnen verschillende sectoren.

Verbeterde uitlegbaarheid

De problemen die gepaard gaan met het gebruik van kunstmatige intelligentie modellen zijn onder andere het feit dat de meeste modellen zeer ingewikkeld zijn en normaal gesproken moeilijk uit te leggen in duidelijke termen. Latere ontwikkelingen in AutoAI zullen erop gericht zijn om het model beter interpreteerbaar te maken voor bedrijfsleiders en hen te helpen begrijpen waarom het model tot een bepaalde beslissing is gekomen.

Grotere toegankelijkheid

AutoAI is nog steeds klaar om de toegankelijkheid en acceptatie van kunstmatige intelligentie nog verder uit te breiden, zodat het speelveld voor alle organisaties gelijk wordt. Toegankelijke interfaces, absolute ondersteuning en kosteneffectieve business cases garanderen dat meer organisaties kunnen profiteren van het gebruik van kunstmatige intelligentie.

Focus op ethische kunstmatige intelligentie

Met het stijgende tempo van het gebruik van kunstmatige intelligentie is er een roep om ethische aandachtspunten. Succesvolle AutoAI raamwerken zijn gebonden aan de juiste niveaus van ethische kunstmatige intelligentie, dat wil zeggen modellen die vrij zijn van vooringenomenheid en de functionaliteit van het model moet open zijn.