Як AutoAI розширює можливості бізнесу завдяки штучному інтелекту

Штучний інтелект – це науковий прогрес, який впливає на різні сфери, сприяючи розвитку технологій та підвищенню економічної ефективності. Однак процес створення та розгортання моделей з використанням штучного інтелекту виявився складнішим, що стало серйозною проблемою для багатьох організацій.

Зустрічайте AutoAI – революційний підхід, який приніс інновації для полегшення створення моделей штучного інтелекту від початку до кінця. Очікується, що експеримент AutoAI надасть існуючим компаніям рівні умови для впровадження методів, заснованих на штучному інтелекті. Ми зосереджуємося на перевагах AutoAI як інструменту штучного інтелекту, який дає змогу компаніям отримати можливості штучного інтелекту, його важливості, застосуванні та потенціалі в майбутньому.

Що таке AutoAI?

AutoAI – це абревіатура від Automated Artificial Intelligence (автоматизований штучний інтелект) і термін, що використовується в IBM для опису набору інструментів і технологій, які можуть автоматизувати весь процес створення моделей штучного інтелекту. Навіть такі аспекти, як підготовка даних, створення функцій, вибір моделі, навчання моделі та розгортання моделі, добре вирішуються за допомогою AutoAI, заощаджуючи фахівцям з аналізу даних багато зусиль для аналізу інформації.

Це стало поштовхом до використання AutoAI підприємствами, які можуть розробляти оптимальні моделі штучного інтелекту в рекордно короткі терміни і майже миттєво впроваджувати їх у робочий процес.

Переваги AutoAI для бізнесу

Прискорена розробка штучного інтелекту

Відомо, що AutoAI допомагає заощадити значну кількість часу при створенні моделей штучного інтелекту. Життєвий цикл розробки штучного інтелекту – це набір етапів, через які зазвичай проходить традиційна парадигма розробки, включаючи збір даних, попередню обробку даних, вилучення ознак, навчання моделі та валідацію, які можуть бути дуже нудними та виснажливими з точки зору обчислень.

AutoAI безпосередньо допомагає у виконанні таких процедур – застосування їх у бізнесі призводить до більш раціонального формулювання та розгортання рішень штучного інтелекту.

Економічна ефективність

Створення моделей штучного інтелекту часто вимагає послуг фахівців з аналізу даних, які можуть бути дорогими. AutoAI усуває більшість проміжних вхідних даних, які вимагають високого рівня людського втручання, що позитивно впливає на витрати на оплату праці. Крім того, до переваг скорочення часу розробки можна віднести відповідну економію запланованих витрат.

Підвищена точність

AutoAI також вводить інші важливі концепції, такі як вибір алгоритму, методи та налаштування для досягнення найкращих результатів у моделі. AutoAI автоматизує процес налаштування гіперпараметрів і вибору моделі, щоб гарантувати, що буде реалізована найкраща з доступних моделей, яка завжди має такі переваги, як висока точність порівняно з моделями, що кодуються вручну.

Масштабованість

Рішення AutoAI надійні, і це дозволяє їм легко справлятися з більшістю даних, які компанії можуть генерувати в міру свого зростання. Масштабованість допомагає в обслуговуванні величезних обсягів даних, і вони не відчувають операційних труднощів.

Доступність

Доступність – це, мабуть, одна з найбільших сильних сторін і переваг AutoAI. Штучний інтелект не є ексклюзивною сферою діяльності різних великих конгломератів і корпорацій, які мають кваліфікованих фахівців зі штучного інтелекту, оскільки для бізнесу цілком можливо і доступно використовувати цю технологію з більш простими інтерфейсами і автоматизованими моделями. Така демократизація штучного інтелекту підвищує шанси більшої кількості організацій скористатися перевагами відносної переваги штучного інтелекту.

Основні способи використання AutoAI в бізнесі

Інформація про клієнтів і персоналізація

AutoAI можна легко використовувати для аналізу даних, зібраних від клієнтів, щоб виявити закономірності та тенденції, характерні для певних груп, необхідні для таргетованої реклами. Когнітивне профілювання ставлення допомагає клієнтоорієнтованому бізнесу вносити додаткові корективи для задоволення конкретних вимог клієнтів, що в кінцевому підсумку створює і підтримує задоволеність і лояльність клієнтів.

Прогнозоване обслуговування

Прикладами галузей, де предиктивне обслуговування є цінним для зменшення втрат, пов’язаних з несподіваними зупинками машин, є виробнича і транспортна галузі. Моделі AutoAI можна використовувати для прогнозування відмов обладнання до того, як вони трапляться, і це дозволяє організаціям проводити капітальний ремонт обладнання до його поломки, що може заощадити багато грошей в довгостроковій перспективі.

Виявлення шахрайства

AutoAI може допомогти фінансовим установам та інтернет-магазинам ефективно запобігати шахрайству в режимі сканування в реальному часі. Моделі AutoAI можуть аналізувати шаблони транзакцій і прогнозувати, чи є дана транзакція шахрайською.

Оптимізація ланцюжка поставок

Найвідоміше застосування AutoAI тісно пов’язане з різними ланками управління ланцюгами поставок, включаючи інвентаризацію, прогнозування попиту та інші. Використовуючи методології прогнозування попиту, а також управління запасами, різні компанії можуть мінімізувати відходи і витрати, а також максимізувати доставку продукції.

Підбір персоналу, навчання та розвиток, управління ефективністю та винагорода

Існує потенціал для включення AutoAI до функцій відділу кадрів як помічника в різних процесах, таких як перевірка резюме, оцінка ефективності роботи або навіть направлення співробітників на роботу.

Таким чином, відділи кадрів можуть отримати значну користь від використання систем штучного інтелекту, щоб полегшити процеси, пов’язані з набором і відбором персоналу, аналізувати найкращих потенційних виконавців і використовувати дані для прийняття обґрунтованих рішень, щоб підвищити рівень задоволеності працівників і зменшити плинність кадрів.

Як працює AutoAI

Таким чином, AutoAI – це широке поняття, яке охоплює різні рішення, пов’язані з організованим процесом побудови та розгортання штучного інтелекту. Ось спрощений огляд того, як працює AutoAI:

Збір та попередня обробка даних

Все починається зі збору даних, які надходять з різних джерел. Потім платформа уточнює дані до стану, який є більш корисним і готовим для навчання моделі. На цьому етапі може знадобитися робота з очевидним шумом і нестандартними даними або просто одна чи декілька з наступних дій – робота з відсутніми значеннями, обробка числових і категорійних даних, нормалізація даних і кодування категорійних змінних.

Інженерія ознак

Інженерія ознак передбачає вилучення ознак, що тягне за собою покращення визначень ознак, які використовуються для підвищення продуктивності моделі. AutoAI допомагає в цьому процесі, коли спочатку вибираються ознаки за замовчуванням, а потім переробляються для отримання точних прогнозів.

Вибір і навчання моделі

AutoAI використовує різні алгоритми, щоб проаналізувати різні моделі та вирішити, яка з них забезпечує найкращу продуктивність за попередньо визначеними параметрами. Потім обрана модель навчається з використанням попередньо оброблених даних, які були отримані в процесі очищення даних. На цьому етапі часто може знадобитися використання гіперпараметрів, які оптимізуються для отримання найкращих результатів для конкретної моделі.

Перевірка та тестування моделі

Потім цей поповнений набір даних пропонується навченій моделі, і продуктивність моделі вимірюється за допомогою набору даних для перевірки. Платформи AutoAI використовують різні оцінки для визначення якості моделі та пропонують додаткову статистику та візуалізацію продуктивності.

Розгортання та моніторинг

Після того, як модель штучного інтелекту протестована, її запускають у виробництво. Рішення AutoAI для конкретної галузі, як правило, мають можливість регулярно спостерігати за роботою моделі та її здатністю робити правильні прогнози. Компанії також можуть перенавчати моделі, якщо вони якимось чином викривлені або більше не є точними для використання в якості орієнтирів.

Майбутнє AutoAI

Дивлячись у майбутнє, AutoAI є яскравим і збирається стати ще більш досконалим завдяки технологіям, які ще тільки з’являться. Ось деякі тенденції та розробки, на які варто звернути увагу:

Інтеграція з іншими технологіями

Можна очікувати, що AutoAI буде застосовуватися з іншими неотропними тенденціями, такими як IoT, блокчейн і периферійні обчислення. Ці інтеграції дозволять інтегрувати бізнес в режимі реального часу, а також покращать процес прийняття рішень в бізнесі.

Посилення кастомізації

Майбутні досягнення включатимуть вдосконалені платформи AutoAI з альтернативними можливостями для самооптимізації та тонкого налаштування, пристосовані до специфічних вимог різних галузей. Таким чином, це забезпечить гнучкість, яка призведе до підвищення точності та ефективності рішень штучного інтелекту в різних секторах.

Покращена пояснюваність

Проблеми, пов’язані з використанням моделей штучного інтелекту, включають той факт, що більшість моделей мають високу складність і зазвичай їх важко пояснити в зрозумілих термінах. Подальший розвиток AutoAI буде спрямований на те, щоб зробити модель більш зрозумілою для бізнес-лідерів і допомогти їм зрозуміти, чому модель прийшла до певного рішення.

Більша доступність

AutoAI ще більше розширить доступ до штучного інтелекту та його використання, вирівнюючи умови гри для всіх організацій. Доступні інтерфейси, абсолютна підтримка та економічно ефективні бізнес-кейси гарантують, що більше організацій зможуть скористатися перевагами використання штучного інтелекту.

Зосередьтеся на етичному штучному інтелекті

Зі зростанням темпів використання штучного інтелекту з’являється заклик до дотримання етичних норм. Успішні фреймворки AutoAI повинні відповідати відповідним рівням етичного штучного інтелекту, тобто моделі повинні бути вільними від упередженості, а функціональність моделі – відкритою.