Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) geven bedrijven het enige dat mensen niet kunnen: schaalbaarheid. Na verloop van tijd beperken mensen de schaalbaarheid van een bedrijf; ze kunnen maar een beperkt aantal uren werken met een bepaalde efficiëntie. Aan de andere kant kunnen AI en ML de klok rond werken met de enige focus op een bepaald project. Terwijl organisaties er doorheen navigeren De impact van COVID-19 en de toekomst van een extern personeelsbestand, schaalbaarheid en efficiëntie kunnen de sleutel zijn tot een succesvol herstel van een organisatie.

Implementatie-uitdagingen

De voordelen van AI en ML komen niet zonder hun eigen uitdagingen; De grootste uitdagingen zijn echter een gebrek aan vaardigheden en tijd voor een juiste implementatie. In juli ontdekte Deloitte in een enquête dat 69% van de respondenten zei dat de vaardigheidskloof voor AI-implementatie varieerde van matig tot groot tot extreem. Tegelijkertijd zien veel bedrijven de investering over het hoofd die nodig zijn om de processen en infrastructuur te bouwen die nodig zijn voor het succesvol trainen, testen, implementeren en onderhouden van AI en ML in hun onderneming.

Dergelijke uitdagingen zorgen er vaak voor dat bedrijven AI- en ML-projecten minder prioriteit geven, vooral in tijden van onzekerheid. Dat werd steeds duidelijker tijdens de COVID-19-pandemie. Maar hoewel sommige organisaties terughoudend zijn met hun inspanningen, vereist de huidige mondiale staat de grotere behoefte aan AI en ML om kritieke bedrijfsprocessen te ondersteunen. Dit geldt vooral vandaag de dag gezien het groeiende externe personeel, overwegingen om terug te keren naar de werkplek en het werk dat wereldwijd in silo's gebeurt.

Hoewel het een uitdaging is, is het niet onmogelijk om AI en ML correct te implementeren. In dit evoluerende door COVID beïnvloede zakelijke landschap zijn vier stappen de sleutel tot een effectieve implementatie van een sterk AI- en ML-systeem dat helpt om kritieke bedrijfsprocessen te stroomlijnen ondanks onzekerheid en beperkte middelen.

Identificeer het op te lossen probleem

Sommige bedrijven beschouwen AI- en ML-projecten ten onrechte als een 'zilveren kogel' om al hun problemen op te lossen. Dit resulteert vaak in te hoge verwachtingen, een ongerichte aanpak en onbevredigende resultaten. In plaats daarvan moeten bedrijven die specifieke problemen identificeren die de grootste impact zullen hebben van de implementatie van AI- en ML-oplossingen, en hypergefocust zijn op het oplossen van die problemen.

Selecteer uw gegevens

De tweede stap bij het maken van een sterk AI- en ML-algoritme is het selecteren van de brongegevens waarop uw algoritme zal trainen. Er zijn twee hoofdopties: trainen op basis van uw eigen gegevens of trainen op een grotere dataset. Op basis van ervaring levert het trainen van uw algoritme op basis van uw eigen gegevens u een nadeel op. Door te trainen op een gegevens op grotere schaal ingesteld, neemt de kans op succes toe omdat uw gegevens representatiever en gevarieerder zijn. Door middel van geavanceerde concepten zoals transfer learning kunnen bedrijven semi-getrainde modellen gebruiken op basis van grotere datasets en vervolgens de 'last mile' trainen met hun eigen specifieke inhoud die uniek is voor hun bedrijf.

Schoon huis

De standby-regels van gegevensbeheer zijn hier van toepassing - garbage in, garbage out. Uiteindelijk hangt de kwaliteit en nauwkeurigheid van machine learning-modellen af ​​van representatief zijn. AI en ML - gevoed met de juiste gegevens - kunnen de activiteiten stroomlijnen en het voordeel van de DX- en cloudmigratietrajecten van bedrijven vergroten.

Wanneer u een AI- of ML-project start, is de meest cruciale stap het opschonen van de gegevens waarop uw algoritme zal trainen, vooral als u uw eigen gegevens of modellen gebruikt.

Maak ruimte voor training

AI en ML hebben alles te maken met waarschijnlijkheid. Als je het een vraag stelt, bijvoorbeeld: 'Is dit een kat?', Krijg je als resultaat het algoritme dat zegt: 'Van de drie emmers waarop ik ben getraind, is de kans dat dit beeld een kat is, 91, de kans dat deze afbeelding een hond is, is 72 en de kans dat deze afbeelding een vogel is, is 32. "

Dit is de reden waarom training op verschillende gegevens zo belangrijk is. Als uw trainingsgegevens alleen afbeeldingen van katten, honden en vogels bevatten en u het algoritme vraagt ​​om de afbeelding van een krokodil te analyseren, reageert het alleen op basis van de emmers waarop het is getraind - katten, honden en vogels.

Als je je gegevens goed hebt geselecteerd en opgeschoond, zou training een gemakkelijke laatste stap moeten zijn, maar het is ook een kans om terug te gaan naar de eerste twee stappen en verder te verfijnen op basis van je training.

De voorkant van het trainen van een AI- en ML-algoritme kan tijdrovend zijn, maar het volgen van deze vier stappen kan het gemakkelijker maken om significante resultaten te behalen. In alle sectoren kunnen AI en ML snel ROI laten zien. Bijvoorbeeld in de verzekeringsbranche, AI en ML kunnen verzekeraars helpen snel contracten te zoeken, zodat werknemers niet overal ter wereld contracten en opslagplaatsen doorzoeken om eenvoudige vragen te beantwoorden. Dit betekent tijdwinst voor een branche die COVID-19 zwaar heeft beïnvloed.

Beter nog, werken met een SaaS-provider met ervaring in uw branche kan dit proces veel eenvoudiger en goedkoper maken. Met SaaS-platforms kunnen bedrijven profiteren van alle infrastructuur, beveiliging en vooraf getrainde modellen om de algehele inspanning en time-to-value te verminderen. Op veel platforms kunnen gebruikers de vooraf gedefinieerde modellen opwaarderen met unieke klantgegevens, waardoor de benodigde training voor het maken van modellen wordt verminderd. Bedrijven kunnen zich dan concentreren op integratie met hun ecosysteem en workflows in plaats van op het maken van modellen zelf.

Grotere geheel

Over het algemeen kunnen bedrijven de impact van COVID verzachten door zich met AI en ML op het grotere geheel te concentreren. Het implementeren van AI- en ML-projecten verhoogt de bedrijfsproductiviteit ondanks deze onzekere tijden. Terwijl we doorgaan op weg naar herstel, hebben we tools zoals AI en ML nodig om gefocust te blijven op het grotere geheel, missiekritieke taken.

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://www.iotforall.com/prioritizing-art Artificial-intelligence-and-machine-learning-in-a-pandemic