Jak AutoAI rozszerza możliwości firm dzięki sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to postęp naukowy wpływający na różne dziedziny, ułatwiający postęp technologiczny i gospodarczy. Jednak proces tworzenia i wdrażania modeli wykorzystujących sztuczną inteligencję okazał się trudniejszy, co stanowiło poważne wyzwanie dla wielu organizacji.

Witamy AutoAI – rewolucyjne podejście, które wprowadziło innowacje ułatwiające tworzenie modeli sztucznej inteligencji od początku do końca. Oczekuje się, że eksperyment AutoAI zapewni istniejącym firmom równe szanse we wdrażaniu metod opartych na sztucznej inteligencji. Skupiamy się w szczególności na korzyściach AutoAI jako narzędzia sztucznej inteligencji, które umożliwia firmom posiadanie możliwości sztucznej inteligencji, jej znaczenia, zastosowań i potencjału w przyszłości.

Czym jest AutoAI?

AutoAI jest skrótem od Automated Artificial Intelligence i jest terminem używanym w IBM do opisania zestawu narzędzi i technologii, które mogą zautomatyzować cały proces tworzenia modeli sztucznej inteligencji. Nawet w takich aspektach, jak przygotowanie danych, tworzenie funkcji, wybór modelu, szkolenie modelu i wdrażanie modelu, AutoAI dobrze sobie radzi, oszczędzając naukowcom zajmującym się danymi wiele wysiłku związanego z analizą informacji.

Skłoniło to firmy do korzystania z AutoAI, dzięki czemu mogą opracowywać optymalne modele sztucznej inteligencji w rekordowym czasie i niemal natychmiast osadzać je w przepływie pracy.

Korzyści z AutoAI dla firm

Przyspieszony rozwój sztucznej inteligencji

AutoAI pomaga zaoszczędzić znaczną ilość czasu podczas tworzenia modeli sztucznej inteligencji. Cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji to zestaw faz, przez które zwykle przechodzi tradycyjny paradygmat rozwoju, w tym gromadzenie danych, wstępne przetwarzanie danych, ekstrakcja cech, szkolenie i walidacja modelu, co może być bardzo żmudne i wyczerpujące obliczeniowo.

AutoAI pomaga bezpośrednio w takich procedurach wykonawczych – zastosowanie ich w przedsiębiorstwach skutkuje bardziej usprawnionym formułowaniem i wdrażaniem rozwiązań sztucznej inteligencji.

Efektywność kosztowa

Tworzenie modeli sztucznej inteligencji często wymaga usług naukowców zajmujących się danymi, co może być kosztowne. AutoAI eliminuje większość pośrednich danych wejściowych, gdzie wymagany jest wysoki poziom wkładu ludzkiego, co ma korzystny wpływ na koszty pracy. Ponadto, do korzyści płynących z szybszego czasu rozwoju można zaliczyć odpowiednie oszczędności w zaplanowanych kosztach.

Zwiększona dokładność

AutoAI wprowadza również inne istotne koncepcje, takie jak wybór algorytmu, techniki i poprawki w celu osiągnięcia najlepszych wyników w modelu. AutoAI automatyzuje proces dostrajania hiperparametrów i wyboru modelu, aby zagwarantować wdrożenie najlepszego dostępnego modelu, co zawsze przynosi korzyści, takie jak wysoka dokładność w porównaniu z modelami kodowanymi ręcznie.

Skalowalność

Rozwiązania AutoAI są solidne, co ułatwia im radzenie sobie z większością danych, które firmy mogą generować w miarę ich rozwoju. Ta skalowalność pomaga w utrzymaniu ogromnych ilości danych i nie powoduje kłopotów operacyjnych.

Dostępność

Dostępność jest prawdopodobnie jedną z największych zalet i korzyści, jakie przynosi AutoAI. Sztuczna inteligencja nie jest wyłączną domeną różnych dużych konglomeratów i korporacji, które mają wykwalifikowanych specjalistów od sztucznej inteligencji, ponieważ wykorzystanie tej technologii z prostszymi interfejsami i zautomatyzowanymi modelami jest bardzo możliwe i dostępne dla firm. Ta demokratyzacja sztucznej inteligencji zwiększa szanse większej liczby organizacji korzystających z zalet sztucznej inteligencji.

Kluczowe wykorzystanie AutoAI w biznesie

Wgląd w opinie klientów i personalizacja

AutoAI można łatwo wykorzystać do przeglądu danych zebranych od klientów w celu zidentyfikowania wzorców i trendów charakterystycznych dla określonych grup potrzebnych do ukierunkowanej reklamy. Kognitywne profilowanie postaw pomaga firmom zorientowanym na klienta w dokonywaniu dodatkowych dostosowań w celu spełnienia określonych wymagań klientów, ostatecznie tworząc i utrzymując satysfakcję i lojalność klientów.

Konserwacja predykcyjna

Przykłady branż, w których konserwacja predykcyjna jest cenna dla zmniejszenia strat związanych z nieoczekiwanymi przestojami maszyn, obejmują przemysł wytwórczy i transportowy. Modele AutoAI mogą być wykorzystywane do prognozowania awarii sprzętu przed ich wystąpieniem, co umożliwia organizacjom remont sprzętu przed jego awarią, co może zaoszczędzić firmie dużo pieniędzy w dłuższej perspektywie.

Wykrywanie oszustw

AutoAI może pomóc instytucjom finansowym i sklepom internetowym w skutecznym zapobieganiu oszustwom w trybie skanowania w czasie rzeczywistym. Modele AutoAI mogą analizować wzorce transakcji i przewidywać, czy dana transakcja jest oszustwem.

Optymalizacja łańcucha dostaw

Najbardziej znane zastosowanie AutoAI jest ściśle związane z różnymi ogniwami zarządzania łańcuchem dostaw, w tym zapasami, prognozowaniem popytu i innymi. Korzystając z metodologii prognozowania popytu, a także zarządzania zapasami, różne firmy mogą minimalizować straty i koszty, a także maksymalizować dostawy produktów.

Rekrutacja, szkolenia i rozwój, zarządzanie wydajnością i nagradzanie

Istnieje potencjał włączenia AutoAI do ról związanych z zasobami ludzkimi, aby pracować jako asystenci w różnych zaangażowanych procesach, takich jak sprawdzanie CV, oceny wyników, a nawet polecenia pracowników.

W ten sposób działy zasobów ludzkich mogą odnieść znaczne korzyści z wykorzystania systemów sztucznej inteligencji, aby móc ułatwić procesy związane z rekrutacją i selekcją, analizować najlepszych potencjalnych pracowników i wykorzystywać dane do podejmowania świadomych decyzji w celu zwiększenia satysfakcji i rotacji pracowników.

Jak działa AutoAI

AutoAI jest zatem szerokim pojęciem, które obejmuje różne rozwiązania zakotwiczone w zorganizowanym procesie budowania i wdrażania sztucznej inteligencji. Oto uproszczony przegląd tego, jak działa AutoAI:

Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych

Zaczyna się od pozyskiwania danych z różnych źródeł. Następnie platforma udoskonala dane do stanu, który jest bardziej użyteczny i gotowy do szkolenia modelu. Ten krok może wymagać radzenia sobie z oczywistym szumem danych i dziwactwami lub po prostu jednego lub więcej z poniższych – radzenia sobie z brakującymi wartościami, obsługi danych numerycznych i kategorycznych, normalizacji danych i cech kodujących zmienne kategoryczne.

Inżynieria cech

Inżynieria cech obejmuje ekstrakcję cech, co pociąga za sobą ulepszenie definicji cech używanych do zwiększenia wydajności modelu. AutoAI pomaga w takim procesie, w którym domyślne funkcje są najpierw wybierane, a następnie przeprojektowywane w celu uzyskania precyzyjnych prognoz.

Wybór modelu i szkolenie

AutoAI wykorzystuje różne algorytmy do analizy różnych modeli i decyduje, który z nich zapewnia najlepszą wydajność przy wcześniej określonych parametrach. Wybrany model jest następnie trenowany przy użyciu wstępnie przetworzonych danych, które zostały opracowane w procesie czyszczenia danych. Ten krok może często wymagać użycia hiperparametrów, które są zoptymalizowane w celu uzyskania najlepszych wyników dla konkretnego modelu.

Walidacja i testowanie modelu

Uzupełniony zestaw danych jest następnie oferowany wyszkolonemu modelowi, a wydajność modelu jest mierzona za pomocą zestawu walidacyjnego. Platformy AutoAI wykorzystują różne oceny do definiowania jakości modelu i oferują dodatkowe statystyki wydajności i wizualizacje.

Wdrożenie i monitorowanie

Po przetestowaniu modelu sztucznej inteligencji jest on wdrażany do produkcji. Rozwiązania AutoAI specyficzne dla danej domeny, co do zasady, mają możliwość regularnego obserwowania funkcji modelu i jego zdolności do dokonywania prawidłowych prognoz. Firmy mogą również przekwalifikować modele, jeśli są one w jakiś sposób wypaczone lub nie są już dokładne, aby mogły być używane jako wytyczne.

Przyszłość AutoAI

Patrząc w przyszłość, AutoAI jest jasne i będzie jeszcze bardziej zaawansowane dzięki technologiom, które dopiero nadejdą. Oto kilka trendów i zmian, na które należy zwrócić uwagę:

Integracja z innymi technologiami

Można oczekiwać, że AutoAI będzie stosowane z innymi trendami neotropowymi, takimi jak IoT, blockchain i edge computing. Integracje te zintegrują firmy w czasie rzeczywistym, a także usprawnią podejmowanie decyzji przez firmy.

Zwiększona personalizacja

Nadchodzące postępy będą obejmować udoskonalone platformy AutoAI z alternatywnymi możliwościami samooptymalizacji i dostrajania dostosowanymi do specyficznych wymagań różnych branż. Zapewni to elastyczność, która doprowadzi do większej dokładności i wydajności rozwiązań sztucznej inteligencji w różnych sektorach.

Większa zrozumiałość

Problemy związane z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji obejmują fakt, że większość modeli jest bardzo skomplikowana i zwykle trudno je wyjaśnić w jasny sposób. Późniejsze postępy w AutoAI będą miały na celu uczynienie modelu bardziej zrozumiałym dla liderów biznesu i pomóc im zrozumieć, dlaczego model doszedł do określonej decyzji.

Większa dostępność

AutoAI wciąż ma szansę jeszcze bardziej rozszerzyć dostęp i wykorzystanie sztucznej inteligencji, wyrównując szanse wszystkich organizacji. Przystępne interfejsy, absolutne wsparcie i opłacalne przypadki biznesowe gwarantują, że więcej organizacji może czerpać korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji.

Koncentracja na etycznej sztucznej inteligencji

Wraz z rosnącym tempem wykorzystania sztucznej inteligencji, pojawia się zapotrzebowanie na kwestie etyczne. Skuteczne ramy AutoAI muszą przestrzegać odpowiednich poziomów etycznej sztucznej inteligencji, to znaczy modeli wolnych od uprzedzeń, a funkcjonalność modelu jest otwarta.