Bagaimana untuk berjaya melaksanakan kecerdasan buatan?

AI dan ML sedang berubah daripada istilah perniagaan kepada aplikasi perusahaan yang lebih luas. Usaha di sekitar strategi dan penggunaan mengingatkan kitaran dan titik infleksi dalam strategi awan perusahaan, apabila perusahaan tidak lagi mempunyai pilihan untuk berpindah ke awan, hanya persoalan bila dan bagaimana untuk bergerak.

Strategi pelaksanaan untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mengikut corak berkembang yang sama seperti perusahaan membina pendekatan mereka. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara memaksimumkan potensi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Menurut laporan penyelidikan, hampir dua pertiga daripada pembuat keputusan teknologi perusahaan telah, pada masa ini, atau merancang untuk mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan. Kerja dan usaha ini didorong oleh tasik data perusahaan dalam perusahaan yang sebahagian besarnya terbiar disebabkan pematuhan dan penyimpanan kos rendah, memanfaatkan repositori kaya ini untuk membolehkan AI menjawab soalan yang tidak kami tanyakan atau mungkin tidak tahu soalan yang hendak ditanya .

Perbelanjaan untuk sistem tertumpu AI dijangka melebihi $300 bilion menjelang 2026, dan pada tahun-tahun akan datang, perusahaan merentas industri akan terus mengguna pakai teknologi AI dan pembelajaran mesin, mengubah proses teras dan model perniagaan mereka untuk memanfaatkan sistem pembelajaran Mesin untuk meningkatkan operasi dan meningkatkan kecekapan kos. Apabila pemimpin perniagaan mula membangunkan rancangan dan strategi untuk memanfaatkan sepenuhnya teknologi ini, mereka mesti ingat bahawa laluan untuk menerima pakai kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ialah satu perjalanan, bukan perlumbaan. Bagaimana untuk berjaya melaksanakan AI? lebih spesifik matlamat, lebih besar peluang untuk berjaya dalam pelaksanaan AI mereka.

2. Sahkan ketersediaan data

Setelah kes penggunaan ditakrifkan dengan jelas, langkah seterusnya ialah memastikan proses dan sistem sedia ada boleh menangkap dan menjejaki data yang diperlukan untuk melaksanakan analisis yang diperlukan.

Banyak masa dan usaha dibelanjakan untuk pengingesan dan penyusunan data, jadi perniagaan mesti memastikan mereka memperoleh jumlah data yang betul yang mencukupi, dengan pembolehubah atau ciri yang betul, seperti umur, jantina atau etnik. Apabila organisasi mengutamakan program tadbir urus data, mereka harus mengingati kepentingan kualiti dan kuantiti data untuk hasil yang berjaya.

3. Menjalankan perlombongan data asas

Mungkin menggoda bagi perusahaan untuk menyelam terlebih dahulu ke dalam latihan pembinaan model, tetapi adalah penting bahawa ia bermula dengan latihan penerokaan data pantas untuk mengesahkan andaian dan pemahaman datanya. Dengan memanfaatkan kepakaran hal subjek organisasi dan cerapan perniagaan, kami boleh menentukan sama ada data itu menceritakan kisah yang betul.

Latihan sebegitu juga akan membantu perniagaan memahami ciri pembolehubah penting yang sepatutnya atau boleh jadi, dan jenis klasifikasi data yang perlu dibuat sebagai input kepada mana-mana model yang berpotensi.

4. Kumpul pasukan kejuruteraan yang pelbagai dan inklusif

Untuk memastikan kejayaan model kecerdasan buatan, pasukan pengurusan perlu menyatukan idea dan perspektif yang berbeza. Ini memerlukan pengambilan dan termasuk kakitangan daripada julat populasi yang paling luas, dengan mengambil kira faktor demografi dan sosial seperti jantina, bangsa dan kepelbagaian saraf.

Jurang kemahiran kekal menonjol di seluruh industri teknologi dan perniagaan, tetapi merekrut dan mengekalkan pekerja dari semua latar belakang boleh mengurangkan perkara ini dan memastikan model AI adalah inklusif dan boleh diambil tindakan yang mungkin. Luangkan masa untuk menanda aras terhadap industri dan mengenal pasti di mana lebih banyak perwakilan diperlukan.

5. Tentukan kaedah pembinaan model

Daripada menumpukan pada matlamat akhir yang harus dicapai oleh hipotesis, lebih baik fokus pada hipotesis itu sendiri. Menjalankan ujian untuk menentukan pembolehubah atau ciri yang paling penting akan mengesahkan andaian dan meningkatkan pelaksanaannya.

Melibatkan pakar perniagaan dan domain yang pelbagai adalah penting kerana maklum balas berterusan mereka memainkan peranan penting dalam mengesahkan dan memastikan konsensus di kalangan semua pihak berkepentingan. Malah, memandangkan kejayaan mana-mana model pembelajaran mesin bergantung pada kejuruteraan ciri yang berjaya, pakar subjek sentiasa lebih berharga daripada algoritma apabila ia datang untuk mendapatkan ciri yang lebih baik.

6. Tentukan kaedah pengesahan model

Dengan mentakrifkan penunjuk prestasi, keputusan algoritma yang berbeza boleh dinilai, dibandingkan dan dianalisis untuk menambah baik model tertentu. Sebagai contoh, ketepatan klasifikasi akan menjadi ukuran prestasi yang baik apabila berurusan dengan kes penggunaan klasifikasi.

Untuk melatih dan menilai algoritma, data perlu dibahagikan kepada set latihan dan set ujian. Bergantung pada kerumitan algoritma, ini mungkin semudah memilih pemisahan rawak data, seperti 60% untuk latihan dan 40% untuk ujian, atau mungkin melibatkan proses pensampelan yang lebih kompleks.

Seperti ujian hipotesis, pakar perniagaan dan domain harus terlibat untuk mengesahkan penemuan dan memastikan semuanya bergerak ke arah yang betul.

7. Automasi dan Pelancaran Pengeluaran

Selepas model dibina dan disahkan, ia mesti dimasukkan ke dalam pengeluaran. Bermula dengan pelancaran terhad selama beberapa minggu atau bulan, pengguna perniagaan boleh memberikan maklum balas berterusan tentang tingkah laku dan hasil model, yang kemudiannya boleh dilancarkan kepada khalayak yang lebih luas.

Untuk menyebarkan hasil kepada khalayak yang sesuai, alat dan platform yang sesuai harus dipilih untuk mengautomasikan pengumpulan data dan sistem yang sepadan harus diwujudkan. Platform ini harus menyediakan berbilang antara muka untuk memenuhi tahap keperluan pengetahuan yang berbeza bagi pengguna akhir perusahaan. Sebagai contoh, penganalisis perniagaan mungkin ingin melakukan analisis lanjut berdasarkan hasil model, manakala pengguna akhir kasual mungkin hanya mahu berinteraksi dengan data melalui papan pemuka dan visualisasi.

8 Teruskan mengemas kini model

Sebaik sahaja model dikeluarkan dan digunakan untuk kegunaan, ia mesti dipantau secara berterusan kerana dengan memahami keberkesanannya, perniagaan akan dapat mengemas kini model mengikut keperluan.

Model boleh menjadi ketinggalan zaman atas beberapa sebab. Perubahan dalam pasaran boleh membawa kepada perubahan dalam syarikat itu sendiri dan model perniagaannya. Model dibina berdasarkan data sejarah untuk meramalkan hasil masa hadapan, tetapi apabila dinamik pasaran menyimpang daripada cara syarikat sentiasa menjalankan perniagaan, prestasi model boleh merosot. Oleh itu, adalah penting untuk mengingati proses yang mesti diikuti untuk memastikan model kekal terkini.

Kecerdasan buatan sedang bergerak pantas daripada gembar-gembur kepada realiti dalam ruang perusahaan, dengan kesan yang ketara terhadap operasi dan kecekapan perniagaan. Mengambil masa untuk membangunkan pelan pelaksanaan sekarang akan meletakkan perniagaan dalam kedudukan yang lebih baik untuk meraih faedah selanjutnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk berjaya melaksanakan kecerdasan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!