Kako AutoAI z umetno inteligenco širi zmogljivosti podjetij
Umetna inteligenca je znanstveni napredek, ki vpliva na različna področja ter omogoča napredek na področju tehnologije in gospodarske uspešnosti. Vendar se je postopek ustvarjanja in uvajanja modelov z uporabo umetne inteligence izkazal za težjega, kar je bil velik izziv za številne organizacije.
Dobrodošli pri AutoAI – revolucionarnem pristopu, ki je prinesel inovacije za lažje ustvarjanje modelov umetne inteligence od začetka do konca. Pričakuje se, da bo poskus AutoAI obstoječim podjetjem omogočil enake pogoje pri vključevanju metod, ki temeljijo na umetni inteligenci. Posebej se osredotočamo na koristi AutoAI kot orodja umetne inteligence, ki podjetjem omogoča zmogljivosti umetne inteligence, njen pomen, uporabo in možnosti v prihodnosti.
Kaj je AutoAI?
AutoAI je okrajšava za Automated Artificial Intelligence in je izraz, ki ga pri IBM-u uporabljajo za opis sklopa orodij in tehnologij, s katerimi je mogoče avtomatizirati celoten postopek ustvarjanja modelov umetne inteligence. Tudi pri vidikih, kot so priprava podatkov, ustvarjanje funkcij, izbira modela, usposabljanje modela in uvajanje modela, se AutoAI dobro obnese, kar podatkovnim znanstvenikom prihrani veliko truda pri analizi informacij.
To je spodbudilo uporabo AutoAI v podjetjih, ki lahko v rekordnem času razvijejo optimalne modele umetne inteligence in jih skoraj takoj vgradijo v delovni proces.
Prednosti AutoAI za podjetja
Pospešeni razvoj umetne inteligence
Znano je, da AutoAI pomaga prihraniti precej časa pri ustvarjanju modelov umetne inteligence. Življenjski cikel razvoja umetne inteligence je niz faz, skozi katere običajno gre tradicionalna razvojna paradigma, vključno z zbiranjem podatkov, predhodno obdelavo podatkov, ekstrakcijo značilnosti, usposabljanjem in potrjevanjem modelov, kar je lahko zelo zamudno in računsko naporno.
AutoAI neposredno pomaga pri takšnih izvedbenih postopkih – njihova uporaba v podjetjih ima za posledico bolj poenostavljeno oblikovanje in uvajanje rešitev umetne inteligence.
Stroškovna učinkovitost
Za oblikovanje modelov umetne inteligence so pogosto potrebne storitve podatkovnih znanstvenikov, ki so lahko drage. AutoAI odpravlja večino vmesnih vnosov, pri katerih je potreben visok človeški vložek, kar ugodno vpliva na stroške dela. K koristim hitrejšega časa razvoja je mogoče prišteti tudi ustrezne prihranke pri načrtovanih stroških.
Večja natančnost
AutoAI uvaja tudi druge bistvene koncepte, kot so izbira algoritma, tehnike in prilagajanje, da bi v modelu dosegli najboljše rezultate. AutoAI avtomatizira postopek uglaševanja hiperparametrov in izbire modela, da se zagotovi izvajanje najboljšega razpoložljivega modela, za katerega so vedno na voljo prednosti, kot je visoka natančnost v primerjavi z ročno kodiranimi modeli.
Skalabilnost
Rešitve AutoAI so robustne, zato zlahka obravnavajo večino podatkov, ki jih lahko podjetja ustvarijo, ko rastejo. Ta skalabilnost jim pomaga pri vzdrževanju velikih količin podatkov in pri tem ne doživljajo operativnih težav.
Dostopnost
Dostopnost je morda ena največjih prednosti in pridobitev, ki jih prinaša AutoAI. Umetna inteligenca ni ekskluzivna domena različnih velikih konglomeratov in korporacij, ki imajo spretne strokovnjake za umetno inteligenco, saj je zelo možno in dostopno, da podjetja uporabljajo to tehnologijo z enostavnejšimi vmesniki in avtomatiziranimi modeli. Ta demokratizacija umetne inteligence povečuje možnosti, da bo več organizacij uživalo prednosti relativne prednosti umetne inteligence.
Ključne uporabe samodejne umetne administracije v podjetjih
Vpogledi v stranke in personalizacija
AutoAI je mogoče preprosto uporabiti za pregled podatkov, zbranih od strank, da se ugotovijo vzorci in trendi, značilni za določene skupine, ki so potrebni za ciljno usmerjeno oglaševanje. Kognitivno profiliranje odnosa pomaga podjetjem, ki so usmerjena v stranke, da izvedejo dodatne prilagoditve za izpolnjevanje posebnih zahtev strank, kar na koncu ustvari in ohrani zadovoljstvo in zvestobo strank.
Prediktivno vzdrževanje
Primeri panog, v katerih je napovedno vzdrževanje dragoceno za zmanjšanje izgub, povezanih z nepričakovanimi zaustavitvami strojev, vključujejo proizvodno in prometno industrijo. Modele AutoAI je mogoče uporabiti za napovedovanje okvar opreme, še preden se zgodijo, kar organizacijam omogoča remont opreme pred okvaro, kar lahko podjetju dolgoročno prihrani veliko denarja.
Odkrivanje goljufij
Modeli AutoAI lahko finančnim institucijam in spletnim trgovinam pomagajo pri učinkovitem preprečevanju goljufij v načinu skeniranja v realnem času. Modeli AutoAI lahko analizirajo vzorce transakcij in predvidijo, ali gre pri določeni transakciji za goljufijo.
Optimizacija dobavne verige
Najbolj znana uporaba AutoAI je tesno povezana z različnimi členi upravljanja dobavne verige, vključno z zalogami, napovedovanjem povpraševanja in drugimi. Z uporabo metodologij za napovedovanje povpraševanja ter upravljanje zalog lahko različna podjetja zmanjšajo izgube in stroške ter povečajo dobavo izdelkov.
Zaposlovanje, usposabljanje in razvoj, upravljanje uspešnosti in nagrajevanje
Obstaja možnost, da se AutoAI vključijo v kadrovske vloge, da bi delovali kot pomočniki pri različnih procesih, kot so pregledovanje življenjepisov, ocenjevanje uspešnosti ali celo napotitve zaposlenih.
Tako lahko imajo kadrovski oddelki veliko koristi od uporabe sistemov umetne inteligence, saj lahko tako olajšajo procese, povezane z zaposlovanjem in izbiro, analizirajo najboljše potencialne izvajalce ter uporabljajo podatke za sprejemanje utemeljenih odločitev za povečanje zadovoljstva in fluktuacije zaposlenih.
Kako deluje AutoAI
AutoAI je torej širok pojem, ki zajema različne rešitve, zasidrane v organiziranem procesu izgradnje in uporabe umetne inteligence. Tukaj je poenostavljen pregled delovanja AutoAI:
Zbiranje in predhodna obdelava podatkov
Začne se z zbiranjem podatkov, ki so pridobljeni iz različnih virov. Platforma nato podatke izboljša do stanja, ki je bolj uporabno in pripravljeno za usposabljanje modelov. Ta korak lahko zahteva obravnavo očitnih šumov in nenavadnosti podatkov ali preprosto eno ali več od naslednjega – obravnavo manjkajočih vrednosti, obdelavo številčnih in kategoričnih podatkov, normalizacijo podatkov in značilnosti, ki kodirajo kategorične spremenljivke.
Oblikovanje lastnosti
Inženiring značilnosti vključuje ekstrakcijo značilnosti, ki vključuje izboljšanje opredelitev značilnosti, ki se uporabljajo za povečanje učinkovitosti modela. AvtoAI pomaga pri takem postopku, pri katerem se najprej izberejo privzete funkcije, nato pa se preoblikujejo za izdelavo natančnih napovedi.
Izbira in usposabljanje modela
AutoAI uporablja različne algoritme za analizo različnih modelov in odločitev, kateri od njih zagotavlja najboljšo zmogljivost na podlagi vnaprej določenih parametrov. Izbrani model se nato usposobi z uporabo predobdelanih podatkov, ki so nastali s postopki čiščenja podatkov. Ta korak lahko pogosto zahteva uporabo hiperparametrov, ki so optimizirani za doseganje najboljših rezultatov za določen model.
Potrjevanje in preskušanje modela
Ta dopolnjen nabor podatkov se nato ponudi usposobljenemu modelu, uspešnost modela pa se izmeri s pomočjo validacijskega nabora. Platforme AutoAI uporabljajo različne ocene za opredelitev kakovosti modela ter ponujajo dodatne statistične podatke o uspešnosti in vizualizacije.
Uvajanje in spremljanje
Ko je model umetne inteligence preizkušen, se model zažene v produkcijo. Rešitve AutoAI za posamezna področja imajo praviloma možnost rednega opazovanja delovanja modela in njegove zmožnosti pravilnega napovedovanja. Podjetja lahko modele tudi prekvalificirajo, če so nekako popačeni ali niso več natančni, da bi jih lahko uporabljali kot smernice.
Prihodnost AutoAI
Če pogledamo v prihodnost, je prihodnost AutoAI svetla in bo s tehnologijami, ki še prihajajo, še naprednejša. Tukaj je nekaj trendov in razvoja, na katere je treba biti pozoren:
Integracija z drugimi tehnologijami
Pričakujemo lahko, da se bo AutoAI uporabljala z drugimi neotropskimi trendi, kot so internet stvari, veriženje blokov in robno računalništvo. Te integracije bodo povezale podjetja v realnem času in tudi izboljšale odločanje podjetij.
Večja prilagodljivost
Prihodnji napredek bo vključeval izpopolnjene platforme AutoAI z alternativnimi zmožnostmi za samooptimizacijo in natančno prilagajanje, prilagojene značilnim zahtevam različnih panog. Tako bo zagotovljena prilagodljivost, ki bo vodila k večji natančnosti in učinkovitosti rešitev umetne inteligence v različnih sektorjih.
Izboljšana razložljivost
Težave, povezane z uporabo modelov umetne inteligence, vključujejo dejstvo, da je večina modelov zelo zapletenih in jih je običajno težko jasno razložiti. Nadaljnji napredek na področju samodejne umetne inteligence bo usmerjen v to, da bo model bolj razumljiv za poslovne voditelje in da bodo razumeli, zakaj je model prišel do določene odločitve.
Večja dostopnost
AutoAI je še vedno pripravljena še bolj razširiti dostopnost in uporabo umetne inteligence ter izenačiti pogoje za vse organizacije. Dostopni vmesniki, absolutna podpora in stroškovno učinkoviti poslovni primeri zagotavljajo, da lahko več organizacij izkoristi prednosti uporabe umetne inteligence.
Osredotočite se na etično umetno inteligenco
Z naraščajočim tempom uporabe umetne inteligence se pojavlja poziv k etičnim pomislekom. Uspešni okviri samodejne umetne inteligence morajo slediti ustreznim ravnem etične umetne inteligence, kar pomeni, da so modeli brez pristranskosti, funkcionalnost modela pa je odprta.
