Jak AutoAI rozšiřuje možnosti podniků díky umělé inteligenci
Umělá inteligence je vědecký pokrok, který ovlivňuje různé oblasti a usnadňuje pokrok v technologiích a ekonomické výkonnosti. Proces vytváření a zavádění modelů využívajících umělou inteligenci se však ukázal jako obtížnější, což bylo pro mnoho organizací velkou výzvou.
Přivítejte AutoAI – revoluční přístup, který přinesl inovace usnadňující tvorbu modelů umělé inteligence od začátku až do konce. Očekává se, že experiment AutoAI poskytne stávajícím podnikům rovné podmínky při zavádění metod založených na umělé inteligenci. Zaměříme se konkrétně na přínosy AutoAI jako nástroje umělé inteligence, který umožňuje podnikům disponovat schopnostmi umělé inteligence, na jeho význam, využití a potenciál do budoucna.
Co je AutoAI?
AutoAI je zkratka z Automated Artificial Intelligence (automatizovaná umělá inteligence) a je to termín používaný ve společnosti IBM pro označení souboru nástrojů a technologií, které mohou automatizovat celý proces tvorby modelu umělé inteligence. I v aspektech, jako je příprava dat, tvorba prvků, výběr modelu, trénování modelu a nasazení modelu, se AutoAI dobře orientuje, což datovým vědcům ušetří mnoho úsilí při analýze informací.
To podnítilo využívání AutoAI ze strany podniků, díky němuž mohou v rekordním čase vyvinout optimální modely umělé inteligence a téměř okamžitě je začlenit do pracovního procesu.
Výhody AutoAI pro podniky
Zrychlený vývoj umělé inteligence
Je známo, že AutoAI pomáhá ušetřit značné množství času při vytváření modelů umělé inteligence. Životní cyklus vývoje umělé inteligence představuje soubor fází, kterými tradiční vývojové paradigma obvykle prochází, včetně sběru dat, předzpracování dat, extrakce příznaků, trénování a validace modelu, což může být velmi zdlouhavé a výpočetně vyčerpávající.
AutoAI v těchto postupech provádění přímo napomáhá – jejich aplikace ve firmách vede k zefektivnění formulace a nasazení řešení umělé inteligence.
Efektivita nákladů
Vytváření modelů umělé inteligence často vyžaduje služby datových vědců, což může být nákladné. AutoAI eliminuje většinu mezivstupů, kde je nutná vysoká míra lidského vstupu, což má příznivý vliv na náklady na pracovní sílu. K výhodám rychlejšího vývoje se také počítají odpovídající úspory plánovaných nákladů.
Zvýšená přesnost
AutoAI zavádí také další zásadní koncepty, jako je výběr algoritmů, techniky a dolaďování, aby bylo dosaženo nejlepších výsledků v modelu. AutoAI automatizuje proces ladění hyperparametrů a výběru modelu, aby bylo zaručeno, že bude implementován nejlepší dostupný model, u něhož lze vždy získat výhody, jako je vysoká přesnost ve srovnání s ručně kódovanými modely.
Škálovatelnost
Řešení AutoAI jsou robustní, a díky tomu si snadno poradí s většinou dat, která mohou společnosti při svém růstu generovat. Tato škálovatelnost pomáhá při údržbě obrovských dat a nedochází u nich k provozním potížím.
Dostupnost
Přístupnost je pravděpodobně jednou z největších předností a zisků, které přináší AutoAI. Umělá inteligence není výhradní doménou různých velkých konglomerátů a korporátních firem, které mají šikovné odborníky na umělou inteligenci, protože je velmi možné a přístupné, aby firmy využívaly tuto technologii s jednoduššími rozhraními a automatizovanými modely. Tato demokratizace umělé inteligence zvyšuje šance, že výhody relativní převahy umělé inteligence bude využívat více organizací.
Klíčové využití AutoAI v podnikání
Poznatky o zákaznících a personalizace
AutoAI lze snadno využít k přezkoumání dat shromážděných od zákazníků za účelem identifikace vzorců a trendů charakteristických pro určité skupiny potřebné pro cílenou reklamu. Kognitivní profilování postojů pomáhá podnikům orientovaným na zákazníky provádět dodatečné úpravy, aby vyhověly specifickým požadavkům zákazníků, což v konečném důsledku vytváří a udržuje jejich spokojenost a loajalitu.
Prediktivní údržba
Mezi příklady odvětví, kde je prediktivní údržba cenná pro snížení ztrát spojených s neočekávanými odstávkami strojů, patří výrobní a dopravní průmysl. Modely AutoAI lze použít k předvídání poruch zařízení dříve, než k nim dojde, a to organizacím umožňuje provést generální opravu zařízení před jeho poruchou, což může podniku v dlouhodobém horizontu ušetřit mnoho peněz.
Odhalování podvodů
AutoAI může pomoci finančním institucím a webům pro online nakupování účinně předcházet podvodům v režimu skenování v reálném čase. Modely AutoAI mohou analyzovat vzorce transakcí a předvídat, zda se u dané transakce jedná o podvod.
Optimalizace dodavatelského řetězce
Nejznámější využití AutoAI úzce souvisí s různými články řízení dodavatelského řetězce, včetně zásob, předvídání poptávky a dalších. Pomocí metodik týkajících se předpovídání poptávky i řízení zásob mohou různé společnosti minimalizovat plýtvání a náklady a maximalizovat dodávky výrobků.
Nábor, školení a rozvoj, řízení výkonnosti a odměňování
Existuje potenciál začlenění AutoAI do rolí v oblasti lidských zdrojů, aby fungovaly jako asistenti při různých procesech, jako je prověřování životopisů, hodnocení výkonnosti nebo dokonce doporučení zaměstnanců.
Personální oddělení tak mohou mít velký prospěch z využití systémů umělé inteligence, aby tak mohla usnadnit procesy spojené s náborem a výběrem, analyzovat nejlepší potenciální pracovníky a využívat data k přijímání informovaných rozhodnutí s cílem zvýšit spokojenost a fluktuaci zaměstnanců.
Jak AutoAI funguje
AutoAI je tedy široký pojem, který zahrnuje různá řešení ukotvená v organizovaném procesu vytváření a nasazování umělé inteligence. Zde je zjednodušený přehled toho, jak AutoAI funguje:
Sběr a předběžné zpracování dat
Začíná se sběrem dat, která pocházejí z různých zdrojů. Platforma pak data zjemní do stavu, který je užitečnější a připraven pro trénování modelu. Tento krok může vyžadovat vypořádání se se zjevným šumem a zvláštnostmi v datech nebo jednoduše s jednou či více z následujících činností – vypořádání se s chybějícími hodnotami zpracování číselných a kategoriálních dat, normalizace dat a funkcí kódování kategoriálních proměnných.
Příznakové inženýrství
Feature engineering zahrnuje extrakci rysů, což znamená vylepšení definic rysů použitých ke zvýšení výkonnosti modelu. AutoAI pomáhá v takovém procesu, kdy jsou nejprve vybrány výchozí rysy a poté přepracovány tak, aby poskytovaly přesné předpovědi.
Výběr a trénování modelu
AutoAI využívá různé algoritmy k analýze různých modelů a rozhoduje, který z nich poskytuje nejlepší výkon na základě předem stanovených parametrů. Vybraný model je poté vycvičen pomocí předzpracovaných dat, která byla vytvořena na základě procesů čištění dat. Tento krok může často vyžadovat použití hyperparametrů, které jsou optimalizovány tak, aby poskytovaly nejlepší výsledky pro daný model.
Ověřování a testování modelu
Tato doplněná sada dat je poté nabídnuta natrénovanému modelu a výkonnost modelu je měřena prostřednictvím validační sady. Platformy AutoAI používají různá hodnocení k definování kvality modelu a nabízejí další statistiky a vizualizace výkonu.
Nasazení a monitorování
Po otestování modelu umělé inteligence je model spuštěn do produkce. Doménově specifická řešení AutoAI mají zpravidla možnost pravidelně sledovat funkci modelu a jeho schopnost provádět správné předpovědi. Společnosti také mohou modely přeškolit, pokud jsou nějakým způsobem zkreslené nebo již nejsou přesné, aby je bylo možné použít jako vodítko.
Budoucnost AutoAI
Při pohledu na budoucnost je AutoAI jasná a díky technologiím, které teprve přijdou, bude ještě pokročilejší. Zde jsou některé trendy a vývoj, které je třeba sledovat:
Integrace s dalšími technologiemi
Lze očekávat, že se AutoAI uplatní s dalšími neotropními trendy, jako je IoT, blockchain a edge computing. Tyto integrace budou integrovat podniky v reálném čase a také zlepší rozhodování podniků.
Větší přizpůsobení
Nadcházející pokroky budou obsahovat zdokonalené platformy AutoAI s alternativními možnostmi samooptimalizace a jemného doladění přizpůsobené charakteristickým požadavkům různých odvětví. Poskytne tak flexibilitu, která povede k vyšší přesnosti a efektivitě řešení umělé inteligence v rámci různých odvětví.
Vylepšená vysvětlitelnost
K problémům spojeným s používáním modelů umělé inteligence patří skutečnost, že většina modelů má vysokou složitost a obvykle je obtížné je srozumitelně vysvětlit. Následný pokrok v oblasti AutoAI bude směřovat k tomu, aby byl model lépe interpretovatelný pro vedoucí pracovníky podniků a pomohl jim pochopit, proč model dospěl k určitému rozhodnutí.
Větší dostupnost
AutoAI je stále připravena ještě více rozšířit dostupnost a rozšíření umělé inteligence a vyrovnat tak podmínky pro všechny organizace. Přístupná rozhraní, absolutní podpora a nákladově efektivní obchodní případy zaručují, že více organizací bude moci využívat výhod umělé inteligence.
Zaměření na etickou umělou inteligenci
S rostoucím tempem využívání umělé inteligence se objevuje výzva k etickému zájmu. Úspěšné rámce AutoAI se musí řídit odpovídající úrovní etické umělé inteligence, tj. modely bez předpojatosti, a funkčnost modelu musí být otevřená.
