Hur AutoAI utökar företagens möjligheter tack vare artificiell intelligens

Artificiell intelligens är ett vetenskapligt framsteg som påverkar olika områden och underlättar framsteg inom teknik och ekonomi. Det har dock visat sig vara svårare att skapa och distribuera modeller med hjälp av artificiell intelligens, vilket har varit en stor utmaning för många organisationer.

Välkommen AutoAI – ett revolutionerande tillvägagångssätt som förde med sig innovation för att underlätta skapandet av modeller med artificiell intelligens från början till slut. AutoAI:s experiment förväntas ge befintliga företag lika villkor när det gäller att införliva metoder baserade på artificiell intelligens. Vi fokuserar särskilt på AutoAI-fördelarna som ett verktyg för artificiell intelligens som gör det möjligt för företag att ha kapacitet för artificiell intelligens, dess betydelse, användningsområden och potential i framtiden.

Vad är AutoAI?

AutoAI är en förkortning av Automated Artificial Intelligence och är en term som används på IBM för att beskriva en uppsättning verktyg och tekniker som kan automatisera hela processen för att skapa modeller för artificiell intelligens. Även aspekter som dataförberedelse, skapande av funktioner, modellval, modellutbildning och modelldistribution hanteras väl av AutoAI, vilket sparar datavetare mycket arbete för informationsanalys.

Detta ledde till att företagen började använda AutoAI, vilket innebär att de kan utveckla optimala modeller för artificiell intelligens på rekordtid och integrera dem i arbetsflödet nästan omedelbart.

Fördelarna med AutoAI för företag

Snabbare utveckling av artificiell intelligens

AutoAI är känt för att hjälpa till att spara en avsevärd tid när man skapar modeller för artificiell intelligens. Livscykeln för utveckling av artificiell intelligens är en uppsättning faser som det traditionella utvecklingsparadigmet i allmänhet går igenom, inklusive datainsamling, förbehandling av data, extrahering av funktioner, modellträning och validering, som alla kan vara mycket tråkiga och beräkningsmässigt uttömmande.

AutoAI hjälper till direkt i sådana exekveringsprocedurer – att tillämpa dem i företag resulterar i en mer strömlinjeformad formulering och distribution av lösningar för artificiell intelligens.

Kostnadseffektivitet

Skapandet av modeller för artificiell intelligens kräver ofta tjänster från datavetare, vilket kan vara dyrt. AutoAI eliminerar de flesta mellanliggande ingångar, där det krävs höga nivåer av mänsklig input, vilket har en gynnsam effekt på arbetskraftskostnaderna. Till fördelarna med snabbare utvecklingstider kan också räknas motsvarande besparingar i den schemalagda kostnaden.

Förbättrad noggrannhet

AutoAI introducerar också andra viktiga begrepp som algoritmval, tekniker och finjusteringar för att uppnå bästa möjliga resultat i modellen. AutoAI automatiserar processen med hyperparameterinställning och modellval för att garantera att den bästa tillgängliga modellen implementeras, vilket alltid ger fördelar som hög noggrannhet jämfört med manuellt kodade modeller.

Skalbarhet

AutoAI-lösningar är robusta, och det gör det enkelt för dem att hantera de flesta data som företag kan generera när de växer. Denna skalbarhet hjälper till att underhålla enorma data och de upplever inte operativa krångel.

Tillgänglighet

Tillgänglighet är kanske en av de största styrkorna och vinsterna med AutoAI. Artificiell intelligens är inte en exklusiv domän för olika stora konglomerat och företagshus som har skickliga yrkesverksamma inom artificiell intelligens eftersom det är mycket möjligt och tillgängligt för företag att använda denna teknik med enklare gränssnitt och automatiserade modeller. Denna demokratisering av artificiell intelligens ökar chanserna för fler organisationer att njuta av fördelarna med artificiell intelligens relativ fördel.

Viktiga användningsområden för AutoAI i företag

Kundinsikter och personalisering

AutoAI kan enkelt användas för att granska data som samlats in från kunder för att identifiera mönster och trender som är karakteristiska för vissa grupper som behövs för riktad reklam. Kognitiv attitydprofilering hjälper kundorienterade företag att göra ytterligare justeringar för att uppfylla specifika kundkrav, vilket i slutändan skapar och upprätthåller kundnöjdhet och lojalitet.

Förutseende underhåll

Exempel på branscher där förebyggande underhåll är värdefullt för att minska förlusterna i samband med oväntade maskinstopp är tillverknings- och transportindustrin. AutoAI-modeller kan användas för att förutse fel på utrustningen innan de inträffar, vilket gör det möjligt för organisationer att se över utrustningen innan den går sönder, vilket kan spara företaget mycket pengar i det långa loppet.

Upptäckt av bedrägerier

AutoAI kan hjälpa finansinstitut och e-handelssajter att förebygga bedrägerier på ett effektivt sätt genom realtidsskanning. AutoAI-modeller kan analysera transaktionsmönster och förutse om en viss transaktion är ett bedrägeri.

Optimering av leveranskedjan

Den mest kända användningen av AutoAI är nära relaterad till olika delar av supply chain management, inklusive lagerhållning, efterfrågeprognoser och annat. Genom att använda metoderna för efterfrågeprognoser och lagerhantering kan olika företag minimera slöseri och kostnader samt maximera leveranserna av produkter.

Rekrytering, utbildning och utveckling, prestationshantering och belöning

Det finns en potential att integrera AutoAI i personalavdelningar för att fungera som assistenter i de olika processer som ingår, t.ex. genomgång av CV, prestationsutvärderingar eller till och med värvning av medarbetare.

Personalavdelningar kan alltså ha stor nytta av att använda system med artificiell intelligens för att underlätta processer som rör rekrytering och urval, analysera potentiella toppresterare och använda data för att fatta välgrundade beslut som ökar medarbetarnöjdheten och personalomsättningen.

Hur AutoAI fungerar

AutoAI är därför ett brett begrepp som omfattar olika lösningar som är förankrade i en organiserad process för att bygga upp och använda artificiell intelligens. Här följer en förenklad översikt över hur AutoAI fungerar:

Datainsamling och förbearbetning

Det börjar med datainsamling från en mängd olika källor. Plattformen förädlar sedan data till ett tillstånd som är mer användbart och redo för modellträning. Detta steg kan kräva att man hanterar uppenbart databrus och konstigheter eller helt enkelt ett eller flera av följande – hantering av saknade värden, hantering av numeriska och kategoriska data, normalisering av data och funktioner som kodar kategoriska variabler.

Funktionsteknik

Feature engineering innebär feature extraction, vilket innebär att man förbättrar definitionerna av de features som används för att höja modellens prestanda. AutoAI hjälper till i en sådan process där standardfunktioner först väljs ut och sedan omformas för att ge exakta förutsägelser.

Modellval och utbildning

AutoAI använder olika algoritmer för att analysera de olika modellerna och bestämma vilken som ger bäst prestanda utifrån förutbestämda parametrar. Den valda modellen tränas sedan med hjälp av de förbehandlade data som har utvecklats från datarensningsprocesserna. Detta steg kan ofta kräva användning av hyperparametrar som är optimerade för att ge bästa resultat för den specifika modellen.

Validering och testning av modeller

Denna påfyllda dataset erbjuds sedan till den utbildade modellen och modellens prestanda mäts genom en valideringsuppsättning. AutoAI-plattformar använder olika utvärderingar för att definiera modellens kvalitet och erbjuder ytterligare prestandastatistik och visualiseringar.

Driftsättning och övervakning

När modellen för artificiell intelligens har testats lanseras den i produktion. Domänspecifika AutoAI-lösningar har som regel möjlighet att regelbundet observera modellens funktion och dess förmåga att göra korrekta förutsägelser. Företag kan också omskola modeller om de på något sätt är skeva eller inte längre är korrekta för att användas som riktlinjer.

Framtiden för AutoAI

När vi ser på framtiden ser AutoAI ljust på framtiden och kommer att bli ännu mer avancerat med de tekniker som ännu inte har utvecklats. Här är några trender och utvecklingar att hålla utkik efter:

Integration med andra teknologier

AutoAI kan förväntas tillämpas med andra neotropiska trender som IoT, blockchain och edge computing. Dessa integrationer kommer att integrera företag i realtid och även förbättra företagens beslutsfattande.

Ökad kundanpassning

Kommande framsteg kommer att innehålla förfinade AutoAI-plattformar med alternativa funktioner för självoptimering och finjustering som är skräddarsydda för de olika branschernas specifika krav. Det kommer således att ge flexibilitet som kommer att leda till bättre noggrannhet och effektivitet för lösningar för artificiell intelligens inom olika sektorer.

Förbättrad förklaringsförmåga

De problem som är förknippade med användningen av modeller för artificiell intelligens inkluderar det faktum att de flesta modellerna har hög inveckling och normalt är svåra att förklara i tydliga termer. Den fortsatta utvecklingen av AutoAI kommer att inriktas på att göra modellerna mer lättförståeliga för företagsledarna och hjälpa dem att förstå varför modellen leder fram till ett visst beslut.

Större tillgänglighet

AutoAI är fortfarande redo att utöka tillgången till och användningen av artificiell intelligens ännu mer och jämna ut spelplanen för alla organisationer. Tillgängliga gränssnitt, absolut support och kostnadseffektiva affärsmodeller garanterar att fler organisationer kan dra nytta av att använda artificiell intelligens.

Fokus på etisk artificiell intelligens

Med det ökande tempot i användningen av artificiell intelligens finns det ett behov av etiska frågor. Framgångsrika AutoAI-ramverk måste följa lämpliga nivåer av etisk artificiell intelligens, det vill säga modeller som är fria från partiskhet och där modellens funktionalitet är öppen.