인공지능을 성공적으로 구현하기 위한 단계는 무엇입니까?

인공지능 구현은 결코 일회성 작업이 아니며 광범위한 전략과 지속적인 조정 프로세스가 필요합니다.

다음은 기업이 인공 지능과 기계 학습의 잠재력을 최대한 실현할 수 있도록 인공 지능을 성공적으로 구현하는 몇 가지 주요 구현 단계입니다.

인공 지능과 기계 학습은 비즈니스 전문 용어에서 더 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션으로 이동하고 있습니다. 전략 및 채택에 대한 노력은 기업이 더 이상 클라우드로 전환할지 여부를 선택할 수 없고 시기와 방법만 선택할 수 있는 엔터프라이즈 클라우드 전략의 주기와 변곡점을 연상시킵니다. 인공 지능 및 기계 학습을 위한 구현 전략은 기업이 접근 방식을 구축하는 것과 동일한 진화 모드에 있습니다.

조사 기관인 Forrester가 발표한 설문 조사 보고서에 따르면 기업 기술 의사 결정자의 거의 3분의 2가 인공 지능의 사용을 구현했거나 구현 중이거나 확장하고 있습니다. 이러한 관행과 노력은 규정 준수 및 저비용 스토리지로 인해 대부분 휴면 상태인 기업 내 엔터프라이즈 데이터 레이크에 의해 주도됩니다. 이 풍부한 지식 기반을 활용하고 AI가 사람들이 묻지 않거나 묻는 방법을 모르는 질문에 답할 수 있도록 하는 것은 기업이 이해해야 할 이점입니다.

AI 중심 시스템에 대한 지출이 2026년까지 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상됨에 따라 이 이익은 비용 대비 가치가 있어야 하며 압력을 적절하게 처리해야 합니다.

향후 몇 년 동안 모든 업계의 조직은 계속해서 인공 지능과 기계 학습 기술을 수용하여 핵심 프로세스와 비즈니스 모델을 변화시켜 기계 학습 시스템을 활용하여 운영을 강화하고 비용 효율성을 향상시킬 것입니다. 비즈니스 리더가 이 기술을 최대한 활용하는 방법에 대한 계획과 전략을 개발하기 시작하면 인공 지능과 기계 학습을 채택하는 길은 경주가 아닌 여정이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 기업은 다음 8단계를 고려하여 시작해야 합니다.

1. 사용 사례를 명확하게 정의

비즈니스 리더와 프로젝트 관리자는 먼저 AI가 해결하기를 원하는 특정 문제나 과제를 명확하게 정의하고 표현하는 데 시간을 투자하는 것이 중요합니다. 목표가 구체적일수록 AI 구현의 성공 가능성이 높아집니다.

예를 들어, '온라인 매출 10% 증가'를 희망한다고 명시한 비즈니스는 충분히 구체적이지 않습니다. 대신, 웹사이트 방문자 인구통계를 모니터링하여 온라인 매출 10% 증가를 목표로 하는 것과 같은 보다 명확한 진술은 목표를 명확히 하고 모든 이해관계자가 이를 명확하게 이해하도록 하는 데 더 유용합니다.

2. 데이터 가용성 확인

사용 사례가 명확하게 정의되면 다음 단계는 실행 중인 프로세스와 시스템이 필요한 분석을 수행하는 데 필요한 데이터를 캡처하고 추적할 수 있는지 확인하는 것입니다.

데이터를 수집하고 조정하는 데 많은 시간과 노력이 들기 때문에 기업은 연령, 성별, 민족과 같은 올바른 변수나 특성을 사용하여 올바른 데이터가 충분한 양으로 캡처되도록 해야 합니다. 성공적인 결과를 위해서는 데이터의 품질이 데이터의 양만큼 중요하며 기업은 데이터 거버넌스 절차의 우선순위를 정해야 한다는 점을 기억할 가치가 있습니다.

3. 기본 데이터 마이닝 수행

기업이 모델 구축 연습을 하고 싶은 유혹을 느낄 수도 있지만 먼저 빠른 데이터 탐색 연습을 수행하여 데이터 가정과 이해를 검증하는 것이 중요합니다. 그렇게 하면 비즈니스의 주제 전문 지식과 비즈니스 통찰력을 바탕으로 데이터가 올바른 이야기를 전달하는지 여부를 판단하는 데 도움이 됩니다.

이와 같은 연습은 기업이 중요한 변수나 기능이 무엇이어야 하는지, 어떤 종류의 데이터 분류를 생성하여 잠재적인 모델에 대한 입력으로 사용해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

4. 다양하고 포용적인 엔지니어링 팀 구축

정말로 성공적인 AI 모델을 위해서는 모델을 관리하는 팀이 다양한 아이디어와 관점을 가져와야 합니다. 이를 위해서는 성별, 민족, 다양성과 같은 인구통계학적, 사회적 요인을 고려하여 가능한 가장 광범위한 인구 집단에서 직원을 모집하고 포함해야 합니다.

기술 산업과 비즈니스 전반에 걸쳐 기술 격차가 여전히 뚜렷하게 남아 있지만, 가능한 모든 배경에서 직원을 채용하고 유지하면 이를 완화하고 AI 모델이 최대한 포용적이고 실행 가능하도록 할 수 있습니다. 따라서 기업은 시간을 들여 업계를 벤치마킹하고 더 많은 대표성이 필요한 부분을 파악해야 합니다.

5. 모델 구축 접근 방식을 정의하세요

가설이 달성해야 하는 최종 목표에 집중하는 대신 가설 자체에 집중하세요. 가장 중요한 변수 또는 기능을 결정하기 위해 테스트를 실행하면 가정을 검증하고 실행이 향상됩니다.

기업 전반의 다양한 비즈니스 및 도메인 전문가 그룹이 참여해야 합니다. 지속적인 피드백은 모든 이해관계자가 동일한 입장인지 확인하고 확인하는 데 중요하기 때문입니다. 실제로 모든 기계 학습 모델의 성공은 성공적인 기능 엔지니어링에 달려 있기 때문에 더 나은 기능을 도출하는 데 있어 주제 전문가는 항상 알고리즘보다 더 가치가 있습니다.

6. 모델 검증 방법 정의

성능 측정의 정의는 여러 알고리즘의 결과를 평가, 비교 및 ​​분석하는 데 도움이 되며 결과적으로 특정 모델을 더욱 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 정확한 예측 수를 총 예측 수로 나눈 값인 분류 정확도는 분류 사용 사례를 처리할 때 좋은 성능 척도가 됩니다.

데이터는 두 개의 데이터 세트로 분할되어야 합니다. 하나는 알고리즘을 훈련할 훈련 세트이고, 다른 하나는 알고리즘을 평가할 테스트 세트입니다. 알고리즘의 복잡성에 따라 이는 훈련용 60%, 테스트용 40% 등 데이터의 무작위 분할을 선택하는 것만큼 간단할 수도 있고, 더 복잡한 샘플링 프로세스가 필요할 수도 있습니다.

가설 테스트와 마찬가지로 비즈니스 및 도메인 전문가가 참여하여 결과를 검증하고 모든 것이 올바른 방향으로 진행되고 있는지 확인해야 합니다.

7. 자동화 및 프로덕션 배포

모델이 구축되고 검증되면 프로덕션으로 출시되어야 합니다. 비즈니스 사용자가 모델 동작 및 결과에 대한 지속적인 피드백을 제공할 수 있는 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 제한된 롤아웃으로 시작한 다음 더 많은 대상에게 롤아웃할 수 있습니다.

데이터 수집을 자동화하기 위해 올바른 도구와 플랫폼을 선택하고 결과를 적절한 대상에게 전파하기 위한 시스템을 마련해야 합니다. 플랫폼은 조직 최종 사용자의 다양한 지식 수준을 설명하기 위해 여러 인터페이스를 제공해야 합니다. 예를 들어 비즈니스 분석가는 모델 결과를 기반으로 추가 분석을 수행하려는 반면 일반 최종 사용자는 대시보드 및 시각화를 통해서만 데이터와 상호 작용하기를 원할 수 있습니다.

8. 계속해서 모델을 업데이트하세요

모델이 출시되고 배포되면 지속적으로 모니터링해야 합니다. 그 효과를 이해하면 조직에서 필요에 따라 모델을 업데이트할 수 있기 때문입니다.

모델은 여러 가지 이유로 구식이 될 수 있습니다. 예를 들어, 시장 역학은 변할 수 있으며 비즈니스 자체와 비즈니스 모델도 변할 수 있습니다. 모델은 미래 결과를 예측하기 위해 과거 데이터를 기반으로 구축되었지만 시장 역학이 조직이 항상 비즈니스를 수행해 온 방식에서 벗어나면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 모델을 최신 상태로 유지하려면 어떤 프로세스를 따라야 하는지 알아두는 것이 중요합니다.

Enterprise AI는 과대광고에서 현실로 빠르게 변화하고 있으며 비즈니스 운영과 효율성에 큰 영향을 미칠 것입니다. 지금 구현을 계획하는 데 시간을 투자하면 기업은 향후 혜택을 얻을 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.

위 내용은 인공지능을 성공적으로 구현하기 위한 단계는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!