Yapay zeka platformları bireylerin oluşturmasına, değerlendirmesine, uygulamasına ve güncellemesine olanak sağlar makine öğrenme (ML) ve derin öğrenme modelleri daha ölçeklenebilir bir şekilde Yapay zeka platformu araçları, bilgi çalışanlarının verileri analiz etmesine, tahminler oluşturmasına ve görevleri manuel olarak yapabileceklerinden daha yüksek bir hız ve hassasiyetle yürütmesine olanak tanır. 

Yapay zeka, teknolojik ilerlemenin yeni çağında katalizör olarak çok önemli bir rol oynuyor. PwC "Yapay zekanın 15.7 yılında küresel ekonomiye 2030 trilyon ABD dolarına kadar katkıda bulunabileceği" hesaplanıyor; bu, Çin ve Hindistan'ın mevcut üretiminin toplamından daha fazla. PwC, bunun "6.6 trilyon ABD dolarının muhtemelen artan üretkenlikten, 9.1 trilyon ABD dolarının ise tüketim yan etkilerinden kaynaklanacağını" tahmin ediyor. Endüstrideki potansiyel etkisini gözlemlerken, McKinsey Küresel Enstitüsü Yapay zekâyı kullanan yeni gelişen teknolojilerin yalnızca imalat sektöründe 2025 yılına kadar 3.7 trilyon ABD doları kadar değer katacağını tahmin ediyor. Yapay zeka teknolojisinin kritik bir bileşen olduğu hızla kanıtlanıyor iş zekası farklı sektörlerdeki kuruluşlar içinde. IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut altyapı sağlayıcıları, tekliflerine yapay zeka platformlarını da ekleyerek pazarı genişletti. 

Yapay zeka platformları, kuruluşların operasyonlarını kolaylaştırmasına, veriye dayalı kararlar almasına, yapay zeka uygulamalarını etkili bir şekilde dağıtmasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olabilecek çok çeşitli yetenekler sunar. Bu geliştirme platformları, veri bilimi ve mühendislik ekipleri arasındaki işbirliğini destekler; bu da gereksiz çalışmaları azaltarak ve veri çoğaltma veya çıkarma gibi rutin görevleri otomatikleştirerek maliyetleri azaltır. Bazı yapay zeka platformları ayrıca aşağıdakiler gibi gelişmiş yapay zeka yetenekleri de sağlar: doğal dil işleme (NLP) ve konuşma tanıma.  

Bununla birlikte, yanlış sistem artan maliyetlere yol açabileceği ve diğer değerli araçların veya teknolojilerin kullanımını potansiyel olarak sınırlayabileceği için bir platform seçmek zorlu bir süreç olabilir. İşletmeniz için en iyi yapay zeka platformlarını değerlendirirken fiyatlandırmanın yanı sıra dikkate alınması gereken çok sayıda başka faktör vardır. Mevcut yapay zeka araçlarını ve bunların yeteneklerini anlamak, iş hedeflerinize uygun bir platform seçerken bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilir. 

Yapay zeka platformları ne tür özellikler sunuyor? 

Yapay zeka platformları, veri yönetiminin güçlendirilmesinden iş yükünün daha iyi dağıtılmasına ve makine öğrenimi modellerinin hızlandırılmış oluşturulmasına kadar çok sayıda göreve yardımcı olur. Yapay zeka ile başarıya ulaşmak genellikle bir kuruluşun modelleri geniş ölçekte hızlı bir şekilde dağıtma becerisine bağlı olduğundan, kuruluşunuzun hedeflerini desteklemek için yapay zeka platformunuzda doğru yetenekleri aramak çok önemlidir. Bunlar aşağıdakileri içerebilir ancak bunlarla sınırlı değildir: 

MLOps yetenekleri      

• Düzenleme boru hatları: Tek bir birleştirilmiş platform, ekiplerin veri analitiği, veri bilimi ve makine öğrenimi genelinde ortak bir araç setine sahip olmasına ve ayrıca aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını desteklemesine olanak tanır: nöral ağlar karmaşık tahmine dayalı analitikler için. Bu birleştirilmiş deneyim, verimliliği artırmak için iş akışlarını kolaylaştırarak makine öğrenimi modellerini geliştirme ve dağıtma sürecini optimize eder. 
• AutoML araçları: Otomatik makine öğrenimi veya autoML, az kodlu ve kodsuz işlevlerle daha hızlı model oluşturmayı destekler. 
• Karar optimizasyonu: Optimizasyon modellerinin seçimini ve dağıtımını kolaylaştırın ve sonuçları paylaşmak, işbirliğini geliştirmek ve en uygun eylem planlarını önermek için gösterge tablolarının oluşturulmasını sağlayın. Müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltmak veya müşteri memnuniyetini artırmak gibi iş hedefleri arasındaki dengeleri optimize edebilir ve her durumda en iyi eylem planını belirleyebilirsiniz. 
• Görsel modelleme: Birleşik bir veri ve yapay zeka stüdyosunda görsel veri bilimini açık kaynak kitaplıklar ve dizüstü bilgisayar tabanlı arayüzlerle birleştirin. Verileri görselleştirmelerle farklı perspektiflerden keşfederek, bu veriler içindeki kalıpları, bağlantıları, içgörüleri ve ilişkileri belirleyebilir ve büyük miktardaki bilgiyi hızlı bir şekilde anlayabilirsiniz. 
• Otomatik geliştirme: İle Otomatik AI, yeni başlayanlar hızlı bir şekilde başlayabilir ve daha gelişmiş veri bilimcileri, yapay zeka geliştirmedeki deneyleri hızlandırabilir. AutoAI veri hazırlamayı, model geliştirmeyi, özellik mühendisliğini ve hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirir. 
• Sentetik veri oluşturucu: Sentetik veriler Gerçek dünya verilerinin hazır olmadığı durumlarda gerçek dünya verilerine alternatif veya ek olarak kullanılabilir; bu da özellikle deneylerde yararlı olabilir. Platform yetenekleri, mevcut verilerden veya özel bir veri şemasından yararlanan sentetik bir tablosal veri kümesi oluşturmanıza yardımcı olabilir. Mevcut veritabanına bağlanabilir, bir veri dosyası yükleyebilir, sütunları anonimleştirebilir ve veri boşluklarını gidermek veya klasik yapay zeka modellerini eğitmek için gerektiği kadar veri oluşturabilirsiniz.

Üretken yapay zeka yetenekleri 

• İçerik oluşturucu: üretken yapay zeka Eğitim aldıkları verilere dayanarak metin, resim ve diğer içerikleri üretebilen derin öğrenme modellerini ifade eder. Yapay zeka platformları içerik üretebilir ve pazarlama e-postaları hazırlamak ve müşteri karakterleri oluşturmak gibi çeşitli görevlere yardımcı olabilir. 
• Otomatik sınıflandırma:  Yapay zeka platformları, müşteri şikayetlerinin değerlendirilmesi ve sınıflandırılması veya müşteri geri bildirimlerinin incelenmesi gibi yazılı girdileri okuyabilir ve sınıflandırabilir.
• Özet oluşturucu: Yapay zeka platformları ayrıca yoğun metni yüksek kaliteli bir özete dönüştürerek finansal raporlardan, toplantı kayıtlarından ve daha fazlasından önemli noktalar yakalayabilir. 
• Veri çıkarma: Platform yetenekleri, karmaşık ayrıntıların ayıklanmasına ve gerekli bilgilerin büyük belgelerden hızlı bir şekilde alınmasına yardımcı olur. Bunu adlandırılmış varlıkları belirleyerek, şartlar ve koşulları ayrıştırarak ve daha fazlasını yaparak yapar. 

Yapay zeka platformunun temel faydaları 

Yapay zeka platformları, işletmeniz için artan otomasyon, ölçek, güvenlik ve daha fazlası gibi çeşitli avantajlar sağlayarak yapay zeka teknolojisinin gücünden yararlanmanıza yardımcı olabilir. Bu platformlar, işletmelerin büyük miktarda veriyi analiz etmesine, değerli bilgiler elde etmesine ve değişen pazar dinamiklerine hızlı bir şekilde uyum sağlamasına olanak tanıyarak sonuçta yenilikçiliği ve rekabet avantajını teşvik eder. 

Artan otomasyon 

Otomasyon, veri yaşam döngüsü boyunca faaliyetlerin hem ölçeğinin hem de hızının hızlandırılmasında önemli bir rol oynar. Ekipler başarılı, tekrarlanabilir bir süreç belirledikten sonra, örneğin tutarlı veri etiketleme, bunu makine öğrenimi ile otomatikleştirmenin yollarını arayabilirler. Bu durumda, yapay zeka platformunun veri etiketlemeyi otomatikleştirme yeteneklerini kullanmak, tahminlerde daha fazla doğruluğa ve veri değişkenlerinin daha iyi kullanılabilirliğine yol açacaktır. 

Daha fazla ölçeklenebilirlik 

Dizüstü bilgisayar gibi yerel bir makinede model oluşturma ve eğitme işlemlerinin sınırlamaları olduğundan, makine öğrenimi modellerinin hem eğitim hem de üretim aşamalarında ölçeklenebilirlik hayati öneme sahiptir. Bu, daha küçük veri kümeleri için yeterli olabilir ancak veri bilimcileri bu yaklaşımı daha sağlam modeller için kullanamayacaktır. Ölçeklendirmek için, verileri standartlara göre hizalamak ve GPU ve TPU kullanımının yanı sıra bilgi işlem kullanılabilirliğini izlemek için şeffaflığı ve diğer uygulayıcılarla işbirliğini kolaylaştıran merkezi bir iş akışına ihtiyaçları olacak.  

Daha iyi entegrasyon 

Bir yapay zeka platformu aynı zamanda yapay zekanın kullanımını kolaylaştıran kullanıcı dostu entegrasyonlar da sunmalıdır. açık kaynaklı yazılım ve kütüphaneler. Çoğu platform halihazırda PyTorch, TensorFlow ve Scikit-learn gibi popüler açık kaynak çerçeveleriyle uyumludur, ancak kapsamlı bir yapay zeka ekosistemi için MongoDB, Redis ve PostgreSQL gibi açık kaynak platformlarına kesintisiz ve rahat erişim sunan bir yapay zeka platformu arayın.

Üstelik en iyi yapay zeka platformları, açık kaynak topluluğuna derinlemesine dahil olan kuruluşlar ve ekipler tarafından geliştirilmekte ve sürdürülmektedir. Araştırmaya katkıda bulunur, kaynakları tahsis eder ve uzmanlıklarını sunar, böylece veri bilimi ve makine öğrenimi profesyonellerinin erişebileceği yenilikçi teknolojiler dizisini genişletirken, beceri çeşitliliğini ve araştırma katkılarını zenginleştirirler. 

IBM bunlardan biriydi açık kaynağın ilk şampiyonlarıLinux, Apache ve Eclipse gibi etkili toplulukları destekliyor, açık lisanslar, açık yönetişim ve açık standartlar için baskı yapıyor. IBM'in açık kaynakla ilişkisi, IBM'in piyasaya sürülmesinden sonra daha da öne çıktı. Red Hat'in satın alınması. 

Ayrıca yapay zeka platformunuzun dağıtım ve kullanım stratejisini dikkate almak da çok önemlidir. Şirket içinde mi uygulanacak yoksa bir bulut platformu kullanılarak mı barındırılacak? Dahili ekibin kullanımına yönelik mi yoksa harici müşterilerin erişimine açık mı? Bu faktörler aynı zamanda iş hedeflerinizle uyumlu olacak şekilde en etkili şekilde entegre edilebilecek yapay zeka platformunun belirlenmesinde de önemlidir. 

Arttırılmış güvenlik  

Açık kaynak paketleri veri bilimcileri, uygulama geliştiricileri ve veri mühendisleri tarafından sıklıkla kullanılıyor ancak şirketler için güvenlik riski oluşturabiliyor. Hızla gelişen tehditlerin tanımlanmasına ve bunlara karşı korunmaya yardımcı olmak için güvenlik kontrolleri hayati öneme sahiptir. En iyi yapay zeka platformları genellikle verilerinizin, uygulama uç noktalarınızın ve kimliğinizin korunmasını sağlamak için çeşitli önlemlere sahiptir.  

Temel güvenlik önlemleri şunları içerir: 

• Ağ güvenliği: Ağ güvenliği üç temel amacı vardır: ağ kaynaklarına yetkisiz erişimi önlemek, devam eden siber saldırıları ve güvenlik ihlallerini tespit edip durdurmak ve yetkili kullanıcıların ihtiyaç duydukları ağ kaynaklarına ihtiyaç duydukları anda güvenli erişime sahip olmalarını sağlamak. 

• Veri güvenliği: Veri güvenliği dijital bilgileri tüm yaşam döngüsü boyunca yetkisiz erişime, bozulmaya veya hırsızlığa karşı korur.  
• Ortak çalışan güvenliği: Ortak çalışan güvenliği, ortak çalışanlara rol tabanlı erişim denetimleri atayarak çalışma alanlarınızı korur.

Geliştirilmiş yönetişim 

AI yönetişimi bir kuruluşun AI ve ML modellerinin etik, sorumlu ve uyumlu bir şekilde geliştirilmesini ve uygulanmasını garanti etmeyi amaçlar. Dikkatli yönetişim yeteneklerine sahip bir yapay zeka platformu, model onayları, izleme ve uyumluluk yönetimi konularında gelişmiş işbirliği ve koordinasyona olanak tanır. Yapay zeka yönetişimi, kuruluşların bu platformlardan elde edilen içgörüleri kullanarak aldıkları veriye dayalı kararlara güven ve güven aşılamak için gereklidir. Bu güven, hem dahili uyumluluk talimatlarını hem de harici düzenlemeleri karşılamaya kadar uzanır. 

Yapay zeka yönetiminin eksikliği, verimsizlik, mali cezalar ve marka itibarında ciddi hasar gibi sonuçlara yol açabilir. Ayrıca makine öğrenimi süreçlerinin ölçeklendirilmesini de engelleyebilir, sonuçların yeniden üretilmesini zorlaştırabilir ve yanlış veya eksik veriler nedeniyle hata riski doğurabilir. Önyargılı kredi uygunluk modelleri nedeniyle banka operatörlerinin yedi rakamlı para cezaları alması ve potansiyel GDPR cezaları 20 milyon avroya veya yıllık gelirin yüzde dördüne kadar.

Ayrıca, uygun kullanıcı erişiminin sağlanması, belirli rollerin yanlışlıkla tüm sistemi etkileyen bir hata yapmasını engelleyebileceği için yapay zeka platformundaki yönetimin önemli bir unsurudur. BT yöneticileri, hesapları iş rollerine göre tahsis etme, kullanıcı etkinliklerini izleme ve uygulayıcılar arasında kesintisiz paylaşım ve işbirliğini kolaylaştırma becerisine sahip olmalıdır. 

Verilerin standartlaştırılmasını, önyargıların azaltılmasını ve sektör düzenlemelerine uyumu sağlamak için sağlam yönetişim uygulamalarını uygulayan bir platform arayın. 

Teknik Destek 

Eğitim ve öğretim, güvenilir hata raporlama ve izleme, sorunları çözme veya acil durumlara müdahale etme konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, ihtiyacınız olan desteği sunabilecek bir yapay zeka platformunu seçmek akıllıca olacaktır. 

Güçlü bir kullanıcı topluluğu ve destek kaynakları (örn. forumlar, belgeler, müşteri desteği) sorunların giderilmesi ve bilgi paylaşımı açısından çok değerli olabilir. 

Yapay zeka platformu kullanım senaryolarının en iyi örnekleri 

Yapay zekanın benimsenmesi, kuruluşların rekabetçi kalabilmesi ve geride kalma riskinden kaçınabilmesi için çok önemlidir. Aşağıdaki kullanım örnekleri kuruluşların yapay zekayı kendi sektörlerine nasıl entegre ettiğini göstermektedir. 

Sağlık hizmeti 

Yapay zekanın güçlü yönleri, hizmetlerin sunulmasında karşılaşılan sayısız zorluğun üstesinden gelinmesine yardımcı olabilir. sağlık— giderek büyüyen zorluklar. 

Radyolojideki zorlukların üstesinden gelmek 

Hasta verilerinin hacmi ve karmaşıklığı arttıkça, radyologların üzerinde daha verimli olmaları ve daha büyük hasta hacimleriyle baş etmeleri yönünde baskı da artıyor. Geçiş değer temelli bakım Geri ödemeleri daha zor hale getirerek kuruluşları finansal hedeflerine ulaşmak için verimliliği ve üretkenliği artırmanın yollarını aramaya itiyor. Beklenebileceği gibi, bu değişiklikler ve artan talepler sağlayıcılarda hayal kırıklığının ve tükenmişliğin artmasına neden oldu. 

Yapay zeka, güçlü görüntü ve veri analizi yetenekleriyle radyologlara şu konularda yardımcı olabilir: 

• Görüntü edinme 
• İlk okumalar ve yorumlar 
• Çalışmanın önceliklendirilmesi ve triyaj 
• EHR'deki hasta kayıtlarından elde edilen ilgili bulgulara ilişkin öneriler 
• Literatürden veya klinik kılavuzlardan ilgili bulgulara ilişkin öneriler 

Finansal hizmetler 

Bugün bankacılık sektörü Yapay zeka kullanımıyla bir dönüşüm geçiriyor. Tüketicilerle çalışan bankacılar için yapay zeka destekli araştırma sistemleri, bankanın sunduğu çeşitli ürünlerle ilgili özellikler, avantajlar, şartlar ve koşullar, fiyatlandırma ve diğer önemli bilgiler gibi önemli bilgilere erişimlerini önemli ölçüde artırabilir ve bankacıların hizmet sunmalarını güçlendirebilir. daha iyi hizmet. 

Yapay zekanın sağladığı bu gelişmiş bilgiye erişim, bankacılara üstün hizmet sunmaları için güçlü bir araç seti sağlıyor. Bankanın sunduğu ürünlere ilişkin derinlemesine bilgi birikimi ve bireysel müşteri profillerine ilişkin net bir anlayışla, önerilerini ve çözümlerini daha kesin bir şekilde uyarlayabilir ve bunları her müşterinin benzersiz finansal hedefleri ve koşullarıyla uyumlu hale getirebilirler. 

Bir banka, tarafından yönetilen sohbet robotlarının IBM Watson, tüm müşteri sorularının, isteklerinin ve mesajlarının yüzde 55'ini başarıyla yanıtladı; bu da geri kalan yüzde 45'in insan bankacılara daha hızlı yönlendirilmesine olanak sağladı. Yapay zekayı etkili bir şekilde uygulamanın bir kısmı, yapay zekanın bayrağı devretme zamanının geldiğini belirlemektir. 

The finansal endüstri aşağıdakiler de dahil olmak üzere ek alanlarda yardımcı olmak için yapay zekadan etkili bir şekilde yararlanmıştır: 

• Kredi değerlendirmelerinin otomatikleştirilmesi 
• Gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti 
• Kara para aklamanın önlenmesi 
• Talep işleme 

Perakende 

Geçtiğimiz iki yılda hepimizin çalışma, ebeveynlik, sosyalleşme ve alışveriş konularında yeni hibrit yaklaşımlar benimsemesi gerekiyordu. Mağaza içi dijital ve fiziksel temas noktalarını harmanlayan "hibrit alışverişin" ortaya çıkışı ana akım haline geldi. Hibrit alışveriş tüm tüketicilerin yüzde 27'si ve Z kuşağının yüzde 36'sı için birincil satın alma yöntemi. Her yaştan neredeyse dört tüketiciden üçü (yüzde 72) birincil satın alma yöntemlerinin bir parçası olarak mağazalara güveniyor. 

Bu hem bir zorluk hem de bir fırsat yaratıyor: Perakendeciler çevrimiçi, mağaza içi, mobil ve sanal kanalları kapsayan hibrit alışveriş deneyimlerini tek bir müşteri yolculuğunda nasıl sorunsuz bir şekilde bir araya getirebilir? 

The Perakende sektörü Beş ana alanda temel yetenekleri etkinleştirmek için yapay zekayı özünde benimseyerek dijital olarak dönüşüyor: 

• Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri: Yapay zeka, son derece yerelleştirilmiş bilgiler ve gerçek zamanlı öneriler sunar. 
• Süper güçlü ortaklar: Yapay zeka destekli mağaza çalışanları, tüketicilerle tüm temas noktalarında etkileşime geçiyor. 
• Akıllı iş akışları: Yapay zeka mağaza içi süreçleri, envanter yönetimini ve teslimatları optimize eder. 
• Operasyon merkezi: Yapay zeka teknolojisi mağaza olaylarını verimli bir şekilde izler ve çözer.  
• Mağaza işletim platformu: Ölçeklenebilir ve güvenli temel, uçta yapay zekayı ve veri entegrasyonunu destekler. 

Üretim 

Üreticiler genellikle öngörülemeyen makine arızaları veya ürün teslimatıyla ilgili sorunlar gibi çeşitli zorluklarla karşılaşır. Üreticiler yapay zekanın gücünden yararlanarak operasyonel verimliliği artırabilir, yeni ürünler sunabilir, ürün tasarımlarını özel hale getirebilir ve gelecekteki finansal kararları stratejilendirerek dijital dönüşüm yolculuğunu ilerletebilir. 

Bu zorlukları doğrudan ele alan temel yapay zeka çözümleri arasında şunlar yer alıyor: 

• Öngörülü Bakım: Yapay zeka, üreticilerin sensör verileri aracılığıyla ekipman sorunlarını tespit etmesine yardımcı olarak proaktif bakım ve maliyet tasarrufu sağlar. 

• Kalite güvencesi: Veri odaklı montaj hatlarındaki yapay zeka destekli makine görüşü, ürün kusurlarını tespit ederek kaliteyi korumak için düzeltici eylemlere yönelik uyarılar verir. 
• Envanter yönetimi: Yapay zeka destekli talep tahmini uygulamaları ve araçları, geleneksel yöntemlere kıyasla stok kontrolünü iyileştirerek fazla stok ve stok tükenişlerini azaltır. 

IBM WatsonX'i tanıyın

IBM watsonx yapay zekanın etkisini işletmeniz genelinde güvenilir verilerle ölçeklendirmenize ve hızlandırmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış bir dizi yapay zeka asistanına sahip bir yapay zeka ve veri platformudur.

Temel bileşenler şunları içerir: yeni temel modeller, üretken yapay zeka ve makine öğrenimi için bir stüdyo; açık veri göl evi mimarisi üzerine inşa edilmiş amaca uygun bir veri deposu; ve sorumluluk, şeffaflık ve açıklanabilirlik ile oluşturulan yapay zeka iş akışlarını hızlandıracak bir araç seti. 

Watsonx AI asistanları, kuruluşunuzdaki bireylere, müşteri hizmetlerinin otomatikleştirilmesi, kod oluşturulması ve İK gibi departmanlardaki önemli iş akışlarının otomatikleştirilmesi de dahil olmak üzere çeşitli iş süreçleri ve uygulamalarda uzman bilgisi olmadan çalışma olanağı sağlar.

Yapay zekadan yararlanmak ve işletmeleri dönüştürmek için Watsonx'ı keşfedin