Ako AutoAI rozširuje možnosti podnikov vďaka umelej inteligencii

Umelá inteligencia je vedecký pokrok, ktorý ovplyvňuje rôzne oblasti a uľahčuje technologický a hospodársky pokrok. Proces vytvárania a zavádzania modelov využívajúcich umelú inteligenciu sa však ukázal ako náročnejší, čo bolo pre mnohé organizácie veľkou výzvou.

Privítajte AutoAI – revolučný prístup, ktorý priniesol inovácie na uľahčenie tvorby modelov umelej inteligencie od začiatku až do konca. Očakáva sa, že experiment AutoAI poskytne existujúcim podnikom rovnaké podmienky pri zavádzaní metód založených na umelej inteligencii. Zameriavame sa konkrétne na prínosy AutoAI ako nástroja umelej inteligencie, ktorý umožňuje podnikom disponovať schopnosťami umelej inteligencie, jej význam, využitie a potenciál do budúcnosti.

Čo je AutoAI?

AutoAI je skratka pre Automated Artificial Intelligence (automatizovaná umelá inteligencia) a je to termín používaný v spoločnosti IBM na označenie súboru nástrojov a technológií, ktoré dokážu automatizovať celý proces tvorby modelov umelej inteligencie. Dokonca aj v takých aspektoch, ako je príprava údajov, vytváranie funkcií, výber modelu, trénovanie modelu a nasadenie modelu, sú všetky aspekty dobre riešené pomocou AutoAI, čím sa dátovým vedcom ušetrí veľa úsilia pri analýze informácií.

To podnietilo využívanie AutoAI podnikmi, vďaka ktorému môžu v rekordne krátkom čase vytvoriť optimálne modely umelej inteligencie a takmer okamžite ich začleniť do pracovného procesu.

Výhody AutoAI pre podniky

Zrýchlený vývoj umelej inteligencie

Je známe, že AutoAI pomáha ušetriť značné množstvo času pri vytváraní modelov umelej inteligencie. Životný cyklus vývoja umelej inteligencie predstavuje súbor fáz, ktorými tradičná vývojová paradigma spravidla prechádza, vrátane zberu údajov, predspracovania údajov, extrakcie príznakov, trénovania modelu a validácie, čo môže byť veľmi zdĺhavé a výpočtovo vyčerpávajúce.

AutoAI pri takýchto postupoch vykonávania priamo pomáha – ich aplikácia vo firmách vedie k zefektívneniu formulovania a nasadzovania riešení umelej inteligencie.

Efektívnosť nákladov

Tvorba modelov umelej inteligencie si často vyžaduje služby dátových vedcov, ktoré môžu byť nákladné. AutoAI eliminuje väčšinu medzivstupov, pri ktorých je potrebná vysoká miera ľudského vstupu, čo má priaznivý vplyv na náklady na pracovnú silu. K výhodám rýchlejšieho vývoja sa tiež počíta zodpovedajúca úspora plánovaných nákladov.

Zvýšená presnosť

AutoAI zavádza aj ďalšie podstatné koncepty, ako je výber algoritmov, techniky a dolaďovanie s cieľom dosiahnuť najlepšie výsledky v modeli. AutoAI automatizuje proces ladenia hyperparametrov a výberu modelu, aby sa zaručilo, že sa implementuje najlepší dostupný model, pre ktorý sú vždy prínosom výhody, ako je vysoká presnosť v porovnaní s ručne kódovanými modelmi, ktoré z neho možno získať.

Škálovateľnosť

Riešenia AutoAI sú robustné, a to im umožňuje ľahko sa vysporiadať s väčšinou údajov, ktoré môžu spoločnosti generovať pri svojom raste. Táto škálovateľnosť pomáha pri údržbe obrovského množstva údajov a nevyskytujú sa pri nich prevádzkové ťažkosti.

Dostupnosť

Prístupnosť je pravdepodobne jednou z najväčších silných stránok a ziskov, ktoré prináša AutoAI. Umelá inteligencia nie je výhradnou doménou rôznych veľkých konglomerátov a podnikových domov, ktoré majú šikovných odborníkov na umelú inteligenciu, pretože je veľmi možné a prístupné pre podniky využívať túto technológiu s jednoduchšími rozhraniami a automatizovanými modelmi. Táto demokratizácia umelej inteligencie zvyšuje šance viacerých organizácií využívať výhody relatívnej výhody umelej inteligencie.

Kľúčové využitie AutoAI v podnikaní

Poznatky o zákazníkoch a personalizácia

AutoAI sa dá jednoducho použiť na preskúmanie údajov zozbieraných od zákazníkov s cieľom identifikovať vzory a trendy charakteristické pre určité skupiny potrebné na cielenú reklamu. Kognitívne profilovanie postojov pomáha podnikom orientovaným na zákazníka vykonávať dodatočné úpravy s cieľom splniť špecifické požiadavky zákazníkov, čo v konečnom dôsledku vytvára a udržiava ich spokojnosť a lojalitu.

Prediktívna údržba

Medzi príklady priemyselných odvetví, v ktorých je prediktívna údržba cenná na zníženie strát spojených s neočakávanými odstávkami strojov, patria výrobné a dopravné odvetvia. Modely AutoAI možno použiť na predpovedanie porúch zariadení ešte predtým, ako k nim dôjde, a to organizáciám umožňuje vykonať generálnu opravu zariadení ešte pred ich poruchou, čo môže podniku z dlhodobého hľadiska ušetriť veľa peňazí.

Odhaľovanie podvodov

AutoAI môže pomôcť finančným inštitúciám a internetovým obchodom účinne predchádzať podvodom v režime skenovania v reálnom čase. Modely AutoAI dokážu analyzovať vzory transakcií a predpovedať, či daná transakcia predstavuje podvod.

Optimalizácia dodávateľského reťazca

Najznámejšie využitie AutoAI úzko súvisí s rôznymi článkami riadenia dodávateľského reťazca vrátane zásob, predpovedania dopytu a ďalších. Pomocou metodík na predpovedanie dopytu, ako aj riadenie zásob môžu rôzne spoločnosti minimalizovať plytvanie a náklady, ako aj maximalizovať dodávky výrobkov.

Nábor, školenie a rozvoj, riadenie výkonnosti a odmeňovanie

Existuje potenciál začlenenia AutoAI do úloh v oblasti ľudských zdrojov, aby fungovali ako asistenti rôznych procesov, ako je napríklad kontrola životopisov, hodnotenie výkonnosti alebo dokonca odporúčania zamestnancov.

Oddelenia ľudských zdrojov tak môžu mať veľký prospech z využívania systémov umelej inteligencie, aby tak mohli uľahčiť procesy súvisiace s náborom a výberom, analyzovať najlepších potenciálnych pracovníkov a využívať údaje na prijímanie informovaných rozhodnutí s cieľom zvýšiť spokojnosť a fluktuáciu zamestnancov.

Ako funguje AutoAI

AutoAI je teda široký pojem, ktorý zahŕňa rôzne riešenia ukotvené v organizovanom procese budovania a nasadzovania umelej inteligencie. Tu je zjednodušený prehľad toho, ako AutoAI funguje:

Zber a predbežné spracovanie údajov

Začína sa získavaním údajov, ktoré pochádzajú z rôznych zdrojov. Platforma potom údaje spresní do stavu, ktorý je užitočnejší a pripravený na trénovanie modelu. Tento krok si môže vyžadovať vysporiadanie sa so zjavným šumom a zvláštnosťami v údajoch alebo jednoducho s jedným alebo viacerými z nasledujúcich krokov – vysporiadanie sa s chýbajúcimi hodnotami spracovanie číselných a kategorických údajov, normalizácia údajov a funkcií kódovania kategorických premenných.

Príznakové inžinierstvo

Inžinierstvo príznakov zahŕňa extrakciu príznakov, čo znamená zlepšenie definícií použitých príznakov s cieľom zvýšiť výkonnosť modelu. AutoAI pomáha v takomto procese, v ktorom sa najprv vyberú predvolené funkcie a potom sa prepracujú tak, aby poskytovali presné predpovede.

Výber a školenie modelu

AutoAI využíva rôzne algoritmy na analýzu rôznych modelov a rozhoduje, ktorý z nich poskytuje najlepší výkon na základe vopred stanovených parametrov. Vybraný model sa potom trénuje pomocou predspracovaných údajov, ktoré boli vytvorené z procesov čistenia údajov. Tento krok môže často vyžadovať použitie hyperparametrov, ktoré sú optimalizované tak, aby poskytovali najlepšie výsledky pre konkrétny model.

Overovanie a testovanie modelu

Tento doplnený súbor údajov sa potom ponúkne natrénovanému modelu a výkonnosť modelu sa meria prostredníctvom validačného súboru. Platformy AutoAI používajú rôzne hodnotenia na definovanie kvality modelu a ponúkajú ďalšie štatistiky a vizualizácie výkonnosti.

Nasadenie a monitorovanie

Po otestovaní modelu umelej inteligencie sa model spustí do produkcie. Doménovo špecifické riešenia AutoAI majú spravidla možnosť pravidelne sledovať funkciu modelu a jeho schopnosť robiť správne predpovede. Spoločnosti môžu tiež preškoliť modely, ak sú nejakým spôsobom skreslené alebo už nie sú presné, aby sa mohli používať ako usmernenia.

Budúcnosť AutoAI

Pri pohľade na budúcnosť je AutoAI jasná a bude ešte pokročilejšia vďaka technológiám, ktoré ešte len prídu. Tu sú niektoré trendy a vývoj, ktoré treba sledovať:

Integrácia s inými technológiami

Možno očakávať, že AutoAI sa bude uplatňovať s ďalšími neotropickými trendmi, ako sú IoT, blockchain a edge computing. Tieto integrácie budú integrovať podniky v reálnom čase a tiež zlepšia rozhodovanie podnikov.

Zvýšená prispôsobiteľnosť

Nadchádzajúce pokroky budú obsahovať zdokonalené platformy AutoAI s alternatívnymi možnosťami samooptimalizácie a dolaďovania prispôsobené osobitným požiadavkám rôznych odvetví. Poskytne tak flexibilitu, ktorá povedie k vyššej presnosti a efektívnosti riešení umelej inteligencie v rámci rôznych odvetví.

Zvýšená vysvetľovateľnosť

K problémom spojeným s používaním modelov umelej inteligencie patrí skutočnosť, že väčšina modelov má vysokú zložitosť a zvyčajne sa ťažko vysvetľuje zrozumiteľným spôsobom. Následný pokrok v oblasti AutoAI bude smerovať k tomu, aby bol model lepšie interpretovateľný pre vedúcich pracovníkov podnikov a pomohol im pochopiť, prečo model dospel k určitému rozhodnutiu.

Väčšia dostupnosť

AutoAI je stále pripravená ešte viac rozšíriť prístup a využitie umelej inteligencie, čím sa vyrovnajú podmienky pre všetky organizácie. Prístupné rozhrania, absolútna podpora a nákladovo efektívne obchodné prípady zaručujú, že viac organizácií môže využívať výhody používania umelej inteligencie.

Zameranie na etickú umelú inteligenciu

S rastúcim tempom využívania umelej inteligencie sa objavuje výzva na etické obavy. Úspešné rámce AutoAI sa musia riadiť príslušnými úrovňami etickej umelej inteligencie, to znamená, že modely sú bez zaujatosti a funkčnosť modelu je otvorená.