Как AutoAI расширяет возможности предприятий благодаря искусственному интеллекту

Искусственный интеллект — это научное достижение, влияющее на различные сферы, способствующее развитию технологий и экономических показателей. Однако процесс создания и внедрения моделей с использованием искусственного интеллекта оказался сложнее, что стало серьезной проблемой для многих организаций.

Добро пожаловать в AutoAI — революционный подход, который принес инновации, облегчающие создание моделей искусственного интеллекта от начала и до конца. Ожидается, что эксперимент AutoAI даст существующим компаниям равные условия для внедрения методов искусственного интеллекта. Мы сосредоточимся на преимуществах AutoAI как инструмента искусственного интеллекта, который позволяет предприятиям иметь возможности искусственного интеллекта, его важности, использовании и потенциале в будущем.

Что такое AutoAI?

AutoAI — это сокращение от Automated Artificial Intelligence и термин, используемый в IBM для описания набора инструментов и технологий, которые позволяют автоматизировать весь процесс создания моделей искусственного интеллекта. Даже такие аспекты, как подготовка данных, создание функций, выбор модели, обучение модели и развертывание модели, хорошо решаются с помощью AutoAI, что позволяет ученым, занимающимся анализом данных, сэкономить значительные усилия для анализа информации.

Это послужило толчком к использованию AutoAI предприятиями, которые могут разрабатывать оптимальные модели искусственного интеллекта в рекордные сроки и практически сразу же внедрять их в рабочий процесс.

Преимущества AutoAI для бизнеса

Ускоренная разработка искусственного интеллекта

Известно, что AutoAI помогает сэкономить значительное количество времени при создании моделей искусственного интеллекта. Жизненный цикл разработки искусственного интеллекта — это набор этапов, через которые обычно проходит традиционная парадигма разработки, включая сбор данных, их предварительную обработку, извлечение признаков, обучение и проверку модели, что может быть очень утомительным и вычислительно трудоемким процессом.

AutoAI непосредственно помогает в выполнении таких процедур — их применение в бизнесе приводит к более рациональному формулированию и развертыванию решений на основе искусственного интеллекта.

Экономическая эффективность

Для создания моделей искусственного интеллекта часто требуются услуги специалистов по изучению данных, что может быть дорогостоящим. AutoAI исключает большинство промежуточных этапов, где требуется высокий уровень человеческого вклада, что благотворно сказывается на стоимости рабочей силы. Кроме того, к преимуществам ускорения сроков разработки можно отнести и соответствующую экономию на плановых расходах.

Повышенная точность

AutoAI также знакомит с другими важными понятиями, такими как выбор алгоритма, техники и настройка для достижения наилучших результатов в модели. AutoAI автоматизирует процесс настройки гиперпараметров и выбора модели, чтобы гарантировать, что будет реализована наилучшая из доступных моделей, что всегда дает такие преимущества, как высокая точность по сравнению с моделями, закодированными вручную.

Масштабируемость

Решения AutoAI отличаются надежностью, что позволяет им легко работать с большинством данных, которые компании могут генерировать по мере своего развития. Масштабируемость помогает обслуживать огромные данные и не испытывать затруднений в работе.

Доступность

Доступность — это, пожалуй, одно из самых больших достоинств и преимуществ AutoAI. Искусственный интеллект не является исключительной сферой деятельности различных крупных конгломератов и корпораций, в которых работают квалифицированные специалисты по искусственному интеллекту, поскольку предприятиям вполне возможно и доступно использовать эту технологию с более простыми интерфейсами и автоматизированными моделями. Такая демократизация искусственного интеллекта повышает шансы на то, что все больше организаций смогут воспользоваться относительными преимуществами искусственного интеллекта.

Основные направления использования AutoAI в бизнесе

Понимание клиентов и персонализация

AutoAI можно легко использовать для анализа данных, собранных от клиентов, чтобы выявить закономерности и тенденции, характерные для определенных групп, необходимые для целевой рекламы. Когнитивное профилирование отношения к клиентам помогает клиентоориентированным компаниям вносить дополнительные коррективы, чтобы удовлетворить конкретные требования клиентов, что в конечном итоге создает и поддерживает удовлетворенность и лояльность клиентов.

Предиктивное техническое обслуживание

К числу отраслей, где предиктивное техническое обслуживание позволяет сократить потери, связанные с неожиданными остановками оборудования, относятся обрабатывающая и транспортная промышленность. Модели AutoAI могут быть использованы для прогнозирования отказов оборудования до их возникновения, что позволяет организациям проводить капитальный ремонт оборудования до его выхода из строя, что в конечном итоге может сэкономить предприятию значительные средства.

Обнаружение мошенничества

AutoAI может помочь финансовым учреждениям и сайтам интернет-магазинов эффективно предотвращать мошенничество в режиме сканирования в реальном времени. Модели AutoAI могут анализировать шаблоны транзакций и предсказывать, является ли данная транзакция мошеннической.

Оптимизация цепочек поставок

Наиболее известное применение AutoAI тесно связано с различными звеньями управления цепочками поставок, включая инвентаризацию, прогнозирование спроса и другие. Используя методики прогнозирования спроса, а также управления запасами, различные компании могут минимизировать отходы и затраты, а также максимизировать доставку продукции.

Набор, обучение и развитие, управление эффективностью и вознаграждение

Существует возможность внедрения AutoAI в отделы кадров для работы в качестве помощников в различных процессах, таких как отбор резюме, оценка эффективности и даже направление сотрудников на работу.

Таким образом, отделы кадров могут извлечь большую выгоду из использования систем искусственного интеллекта, чтобы облегчить процессы, связанные с наймом и отбором персонала, анализировать лучших потенциальных исполнителей и использовать данные для принятия обоснованных решений, чтобы повысить уровень удовлетворенности сотрудников и текучесть кадров.

Как работает AutoAI

Таким образом, AutoAI — это широкое понятие, которое включает в себя различные решения, основанные на организованном процессе создания и внедрения искусственного интеллекта. Вот упрощенный обзор того, как работает AutoAI:

Сбор и предварительная обработка данных

Все начинается со сбора данных из различных источников. Затем платформа дорабатывает данные до состояния, которое является более полезным и готовым для обучения модели. Этот этап может потребовать устранения очевидных шумов и странностей в данных или просто одного или нескольких из следующих действий — устранение недостающих значений при обработке числовых и категориальных данных, нормализация данных и признаков, кодирующих категориальные переменные.

Инжиниринг признаков

Инженерия признаков подразумевает извлечение признаков, что влечет за собой улучшение определений признаков, используемых для повышения эффективности модели. AutoAI помогает в этом процессе, когда сначала выбираются стандартные признаки, а затем они перерабатываются для получения точных прогнозов.

Выбор и обучение модели

AutoAI использует различные алгоритмы для анализа различных моделей и принятия решения о том, какая из них обеспечивает наилучшую производительность по заранее заданным параметрам. Затем выбранная модель обучается на предварительно обработанных данных, полученных в результате процесса очистки данных. На этом этапе часто требуется использование гиперпараметров, которые оптимизируются для получения наилучших результатов для конкретной модели.

Валидация и тестирование модели

Этот пополненный набор данных затем предлагается обученной модели, и производительность модели измеряется с помощью валидационного набора. Платформы AutoAI используют различные оценки для определения качества модели и предлагают дополнительную статистику и визуализацию производительности.

Развертывание и мониторинг

После того как модель искусственного интеллекта протестирована, она запускается в производство. Решения AutoAI для конкретных областей, как правило, имеют возможность регулярного наблюдения за функционированием модели и ее способностью делать правильные прогнозы. Компании также могут переобучать модели, если они каким-то образом искажаются или перестают быть точными, чтобы использовать их в качестве ориентиров.

Будущее AutoAI

Если смотреть в будущее, то у AutoAI есть все шансы стать еще более продвинутым благодаря технологиям, которые еще только предстоят. Вот некоторые тенденции и разработки, за которыми стоит следить:

Интеграция с другими технологиями

Можно ожидать, что AutoAI будет применяться вместе с другими неотропическими тенденциями, такими как IoT, blockchain и edge computing. Эти интеграции позволят интегрировать предприятия в режиме реального времени, а также улучшить процесс принятия решений.

Повышенная кастомизация

Предстоящие разработки будут включать в себя усовершенствованные платформы AutoAI с альтернативными возможностями самооптимизации и тонкой настройки в соответствии с особыми требованиями различных отраслей. Это обеспечит гибкость, которая приведет к повышению точности и эффективности решений искусственного интеллекта в различных отраслях.

Повышенная объяснимость

Проблемы, связанные с использованием моделей искусственного интеллекта, заключаются в том, что большинство моделей отличаются высокой сложностью и их трудно объяснить в понятных терминах. Последующие достижения в области AutoAI будут направлены на то, чтобы сделать модель более понятной для бизнес-лидеров и помочь им понять, почему модель пришла к тому или иному решению.

Большая доступность

AutoAI еще больше расширит доступ к искусственному интеллекту и его применение, уравнивая условия для всех организаций. Доступные интерфейсы, абсолютная поддержка и экономически эффективные бизнес-кейсы гарантируют, что все больше организаций смогут воспользоваться преимуществами использования искусственного интеллекта.

Фокус на этичности искусственного интеллекта

С ростом темпов использования искусственного интеллекта возникает потребность в соблюдении этических норм. Успешные системы AutoAI должны следовать соответствующим уровням этического искусственного интеллекта, то есть модели не должны быть предвзятыми, а функциональность модели должна быть открытой.