Wie AutoAI die Möglichkeiten von Unternehmen dank künstlicher Intelligenz erweitert

Künstliche Intelligenz ist ein wissenschaftlicher Fortschritt, der sich auf verschiedene Bereiche auswirkt und Fortschritte in der Technologie und der wirtschaftlichen Leistung ermöglicht. Allerdings hat sich der Prozess der Erstellung und des Einsatzes von Modellen mit künstlicher Intelligenz als schwieriger erwiesen, was für viele Unternehmen eine große Herausforderung darstellte.

Willkommen bei AutoAI – einem revolutionären Ansatz, der die Erstellung von Modellen mit künstlicher Intelligenz von Anfang bis Ende erleichtert. Es wird erwartet, dass das AutoAI-Experiment bestehenden Unternehmen gleiche Bedingungen für die Einbeziehung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Methoden bietet. Wir konzentrieren uns speziell auf die Vorteile von AutoAI als Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das es Unternehmen ermöglicht, über Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu verfügen, sowie auf ihre Bedeutung, ihren Nutzen und ihr Potenzial für die Zukunft.

Was ist AutoAI?

AutoAI ist eine Abkürzung für Automated Artificial Intelligence und ist ein Begriff, der bei IBM verwendet wird, um eine Reihe von Tools und Technologien zu beschreiben, die den gesamten Prozess der Erstellung von Modellen für künstliche Intelligenz automatisieren können. Selbst Aspekte wie Datenvorbereitung, Feature-Erstellung, Modellauswahl, Modelltraining und Modellbereitstellung werden von AutoAI gut abgedeckt und ersparen Datenwissenschaftlern viel Arbeit bei der Informationsanalyse.

Dies hat dazu geführt, dass Unternehmen AutoAI einsetzen, um in Rekordzeit optimale Modelle der künstlichen Intelligenz zu entwickeln und sie fast sofort in den Arbeitsablauf einzubinden.

Die Vorteile von AutoAI für Unternehmen

Beschleunigte Entwicklung künstlicher Intelligenz

AutoAI ist dafür bekannt, dass es bei der Entwicklung von Modellen für künstliche Intelligenz eine erhebliche Zeitersparnis bringt. Der Lebenszyklus der Entwicklung künstlicher Intelligenz besteht aus einer Reihe von Phasen, die das herkömmliche Entwicklungsparadigma in der Regel durchläuft, einschließlich Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Modelltraining und -validierung, die alle sehr mühsam und rechenintensiv sein können.

AutoAI hilft bei solchen Ausführungsprozessen direkt – ihre Anwendung in Unternehmen führt zu einer strafferen Formulierung und Bereitstellung von Lösungen der künstlichen Intelligenz.

Kosteneffizienz

Die Erstellung von Modellen der künstlichen Intelligenz erfordert oft die Dienste von Datenwissenschaftlern, was teuer sein kann. Durch AutoAI entfallen die meisten Zwischenschritte, bei denen ein hohes Maß an menschlichem Input erforderlich ist, was sich positiv auf die Arbeitskosten auswirkt. Zu den Vorteilen der schnelleren Entwicklungszeiten kommen noch die entsprechenden Einsparungen bei den geplanten Kosten hinzu.

Erhöhte Genauigkeit

AutoAI führt auch andere wichtige Konzepte ein, wie z. B. die Auswahl von Algorithmen, Techniken und Optimierungen, um die besten Ergebnisse im Modell zu erzielen. AutoAI automatisiert den Prozess der Abstimmung von Hyperparametern und der Modellauswahl, um zu gewährleisten, dass das beste verfügbare Modell implementiert wird, wovon immer Vorteile wie eine hohe Genauigkeit im Vergleich zu manuell kodierten Modellen zu erwarten sind.

Skalierbarkeit

AutoAI-Lösungen sind robust, was es ihnen leicht macht, mit den meisten Daten umzugehen, die Unternehmen bei ihrem Wachstum erzeugen können. Diese Skalierbarkeit hilft bei der Verwaltung riesiger Datenmengen und sorgt dafür, dass es keine betrieblichen Probleme gibt.

Zugänglichkeit

Die Zugänglichkeit ist vielleicht eine der größten Stärken und Vorteile der AutoAI. Künstliche Intelligenz ist keine exklusive Domäne für verschiedene Großkonzerne und Unternehmen, die über erfahrene Fachleute für künstliche Intelligenz verfügen, da es für Unternehmen sehr wohl möglich und zugänglich ist, diese Technologie mit einfacheren Schnittstellen und automatisierten Modellen zu nutzen. Diese Demokratisierung der künstlichen Intelligenz erhöht die Chancen, dass mehr Unternehmen die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen können.

Die wichtigsten Anwendungen von AutoAI in der Wirtschaft

Kundeneinblicke und Personalisierung

AutoAI kann leicht dazu verwendet werden, von Kunden gesammelte Daten zu überprüfen, um Muster und Trends zu erkennen, die für bestimmte Gruppen charakteristisch sind und für gezielte Werbung benötigt werden. Die kognitive Verhaltensprofilierung hilft kundenorientierten Unternehmen, zusätzliche Anpassungen vorzunehmen, um spezifische Kundenanforderungen zu erfüllen und letztlich Kundenzufriedenheit und -loyalität zu schaffen und zu erhalten.

Prädiktive Instandhaltung

Zu den Branchen, in denen eine vorausschauende Wartung zur Verringerung von Verlusten im Zusammenhang mit unerwarteten Maschinenstillständen wertvoll ist, gehören die Fertigungs- und die Transportbranche. Mit Hilfe von AutoAI-Modellen lassen sich Ausfälle von Anlagen vorhersagen, so dass Unternehmen in der Lage sind, Anlagen zu überholen, bevor sie ausfallen, was auf lange Sicht eine Menge Geld sparen kann.

Erkennung von Betrug

AutoAI kann Finanzinstituten und Online-Shopping-Websites dabei helfen, Betrug im Echtzeit-Scan-Modus wirksam zu verhindern. AutoAI-Modelle können Muster von Transaktionen analysieren und vorhersagen, ob es sich bei einer bestimmten Transaktion um Betrug handelt.

Optimierung der Lieferkette

Die bekannteste Anwendung von AutoAI steht in engem Zusammenhang mit verschiedenen Gliedern des Lieferkettenmanagements, einschließlich Lagerbestand, Nachfrageprognose und anderen. Mit Hilfe der Methoden zur Bedarfsprognose und Bestandsverwaltung können verschiedene Unternehmen Verschwendung und Kosten minimieren und die Lieferung von Produkten maximieren.

Personalbeschaffung, Ausbildung und Entwicklung, Leistungsmanagement und Belohnung

Es besteht die Möglichkeit, AutoAI in die Personalabteilung einzubinden, um sie bei den verschiedenen Prozessen zu unterstützen, z. B. bei der Prüfung von Lebensläufen, Leistungsbewertungen oder sogar bei der Empfehlung von Mitarbeitern.

So können Personalabteilungen in hohem Maße vom Einsatz von Systemen der künstlichen Intelligenz profitieren, um Prozesse im Zusammenhang mit der Rekrutierung und Auswahl zu vereinfachen, potenzielle Leistungsträger zu analysieren und Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Mitarbeiterzufriedenheit und den Umsatz steigern.

Wie AutoAI funktioniert

AutoAI ist also ein weit gefasstes Konzept, das verschiedene Lösungen umfasst, die in einem organisierten Prozess der Entwicklung und des Einsatzes von künstlicher Intelligenz verankert sind. Im Folgenden finden Sie einen vereinfachten Überblick über die Funktionsweise von AutoAI:

Datenerfassung und Vorverarbeitung

Am Anfang steht die Erfassung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Die Plattform bereitet die Daten dann so auf, dass sie für das Modelltraining geeignet sind. Dieser Schritt kann die Beseitigung offensichtlichen Datenrauschens und von Unregelmäßigkeiten oder einfach eine oder mehrere der folgenden Maßnahmen erfordern: Umgang mit fehlenden Werten, Umgang mit numerischen und kategorischen Daten, Normalisierung von Daten und Merkmalen, die kategorische Variablen kodieren.

Merkmalstechnik

Das Feature-Engineering umfasst die Merkmalsextraktion, d.h. die Verbesserung der Definitionen der verwendeten Merkmale, um die Leistung des Modells zu erhöhen. AutoAI hilft bei einem solchen Prozess, bei dem zunächst Standardmerkmale ausgewählt und dann umgestaltet werden, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Modellauswahl und Training

AutoAI setzt verschiedene Algorithmen ein, um die verschiedenen Modelle zu analysieren und zu entscheiden, welches Modell die beste Leistung auf der Grundlage vorgegebener Parameter bietet. Das ausgewählte Modell wird dann mit den vorverarbeiteten Daten trainiert, die aus den Datenbereinigungsprozessen hervorgegangen sind. Dieser Schritt kann häufig die Verwendung von Hyperparametern erfordern, die optimiert werden, um die besten Ergebnisse für das jeweilige Modell zu erzielen.

Modellvalidierung und -test

Dieser aufgefüllte Datensatz wird dann dem trainierten Modell angeboten, und die Leistung des Modells wird anhand eines Validierungssatzes gemessen. AutoAI-Plattformen verwenden verschiedene Bewertungen, um die Qualität des Modells zu definieren und bieten zusätzliche Leistungsstatistiken und Visualisierungen an.

Einsatz und Überwachung

Sobald das Modell der künstlichen Intelligenz getestet worden ist, wird es in die Produktion überführt. Domänenspezifische AutoAI-Lösungen bieten in der Regel die Möglichkeit, die Funktion des Modells und seine Fähigkeit, korrekte Vorhersagen zu treffen, regelmäßig zu beobachten. Unternehmen können Modelle auch neu trainieren, wenn sie in irgendeiner Weise verzerrt oder nicht mehr genau genug sind, um als Richtlinien zu dienen.

Die Zukunft von AutoAI

Die Zukunft von AutoAI ist vielversprechend und wird sich mit den kommenden Technologien noch weiter verbessern. Hier sind einige Trends und Entwicklungen, auf die Sie achten sollten:

Integration mit anderen Technologien

Es ist zu erwarten, dass AutoAI mit anderen neotropischen Trends wie IoT, Blockchain und Edge Computing kombiniert werden wird. Diese Integrationen werden Unternehmen in Echtzeit integrieren und auch die Entscheidungsfindung der Unternehmen verbessern.

Verstärkte Anpassung

Zukünftige Entwicklungen werden verfeinerte AutoAI-Plattformen mit alternativen Fähigkeiten zur Selbstoptimierung und Feinabstimmung bieten, die auf die besonderen Anforderungen verschiedener Branchen zugeschnitten sind. Sie bieten somit eine Flexibilität, die zu einer besseren Genauigkeit und Effizienz von Lösungen der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Sektoren führen wird.

Bessere Erklärbarkeit

Zu den Problemen, die mit der Verwendung von Modellen der künstlichen Intelligenz verbunden sind, gehört die Tatsache, dass die meisten Modelle sehr kompliziert sind und sich in der Regel nur schwer in klaren Worten erklären lassen. Spätere Fortschritte bei AutoAI werden darauf abzielen, das Modell für die Führungskräfte besser interpretierbar zu machen und ihnen zu helfen, zu verstehen, warum das Modell zu einer bestimmten Entscheidung gekommen ist.

Bessere Zugänglichkeit

AutoAI wird den Zugang und die Akzeptanz von künstlicher Intelligenz noch weiter ausbauen und allen Unternehmen die gleichen Bedingungen bieten. Zugängliche Schnittstellen, absolute Unterstützung und kosteneffiziente Geschäftsfälle garantieren, dass mehr Organisationen die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen können.

Fokus auf ethische künstliche Intelligenz

Mit dem steigenden Tempo der Nutzung von künstlicher Intelligenz werden ethische Bedenken laut. Erfolgreiche AutoAI-Frameworks müssen ein angemessenes Niveau an ethischer künstlicher Intelligenz einhalten, d. h. Modelle, die frei von Voreingenommenheit sind, und die Funktionalität des Modells offenlegen.