[ad_1]

راه حل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع رایج شده است. برای تکمیل موفقیت آمیز از این چهار مرحله استفاده کنید.

تصویر: Tierney - stock.adobe.com

تصویر: Tierney – stock.adobe.com

تبلیغات در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی می تواند به طرز معجزه آسایی جهان را تغییر دهد همچنان رسانه ها را پر می کند. با این حال ، واقعیت چقدر سریع دانش پشت هوش مصنوعی در حال پیشرفت است و برای هر صنعت و جنبه های تجاری مهم خواهد شد ، خنثی نخواهد شد. تا سال 2025 ، تقاطع “پیشرفته” AI و ماشین های هوشمند به بخشی از “کاربرانی که من فقط می دانم چگونه استفاده کنم” تبدیل خواهد شد.

از آنجا که صنایع بیشتری راه حل های هوش مصنوعی را اتخاذ می کنند و از چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر تعامل آنها با تأمین کنندگان و کارمندان آگاه می شوند ، مهم است که سازمان ها چهار مرحله اساسی را برای پیاده سازی آن دنبال کنند.

1. نقش های اصلی خود را در اجرای AI / ML بدانید

در حالی که نقش دانشمند داده ، مدیر ارشد داده و مهندس ارشد داده برای اجرای سیستم های AI / ML حیاتی است ، دو نقش زیر برای کاربرد عملی آنها ضروری است.

تجزیه و تحلیل داده های تجاری: این نقش برای درک استفاده از داده ها و یادگیری اصول کلیدی استفاده از داده ها برای مجموعه داده های آموزش و اعتبار بسیار مهم است. آنها کاربرد عملی داده ها را درک می کنند و می توانند به تیم اجرای فنی در حرکت موثر کمک کنند.

مهندس یادگیری ماشین: در حالی که این نقش بسیار مهم است ، شما اغلب می توانید در ابتدا با یک منبع با تجربه قرارداد ببندید و برای تعمیر و نگهداری مداوم آن را برطرف کنید. یافتن یک عضو تیم باتجربه فناوری اطلاعات با تجربه در زمینه هوش تجاری که بتواند در این نقش ارتقا یابد ، به شما امکان می دهد عضوی از تیم داشته باشید که بتواند هم عملیات تجاری و هم تجربه داده را بهم متصل کند. آنها اغلب نتایج را خیلی سریع می فهمند و می توانند از طریق آموزش و وقت عملی با پیمانکار یا شرکت خدماتی این نقش را برآورده کنند.

2. نیازها و نتایج مورد انتظار تجاری خود را تعیین کنید

قبل از شروع هر پروژه جدید ، باید نکات مهمی را که می خواهید برای تعیین نیازهای خود بدانید ، بدانید. اجرای راه حل AI / ML تفاوتی ندارد.

مطمئن شوید که درد شما به محلول AI / ML نیاز دارد. برخی از سازمان ها ممکن است بخواهند از فناوری AI یا ML استفاده کنند زیرا این فناوری پیشرفته است. بسته به مشکل ، پاسخ ممکن است فقط به ابزارهای تجزیه و تحلیل یا کدگذاری کسب و کار اضافی نیاز داشته باشد. راه حل های AI و ML هنگامی که شما به توانایی پردازش دوره ای فیلدهای داده ای بسیار بزرگ با فیلدهای کم نیاز دارید ، بهترین عملکرد را دارند.

هنگامی که تشخیص دادید که راه حل AI / ML راه حل مناسبی است ، مشخص کنید که چگونه آن راه حل ارزش افزوده و منابع لازم برای دستیابی به اهداف شما وجود دارد. چه در حال ایجاد یک محصول یا خدمات جدید باشید و چه در بهبود عملکرد مقیاس تجاری ، تعیین هدف نهایی شما دستیابی به ارزش پایدار را آسان می کند.

3. مجموعه داده ها را بر اساس مرحله اول تجزیه و تحلیل و ایجاد کنید. کاملاً تست کنید.

درک نوع داده یا اطلاعات مورد نیاز از اتلاف وقت سازمان برای اطلاعات غلط جلوگیری می کند. برای کنترل سوگیری و کاهش احتمال تعدیل مجدد و تجهیزات ناکافی ، به تیم خود فرصت کافی برای تهیه ، تأیید و بازبینی مناسب داده ها با سهامداران مهم را بدهید. این مرحله حیاتی است. در صورت لزوم پیش بینی های خود را دو برابر کنید تا اطمینان حاصل کنید که نتایج درستی به دست می آورید و از تعمیر و نگهداری مداوم کافی برخوردار هستید.

همیشه مدل های داده خود را آزمایش کنید. این مرحله ارتباط نزدیکی با تهیه داده ها دارد. همچنین به یک متخصص با درک کامل از آزمایش راه حل های AI / ML و تجربه عملیاتی نیاز دارد. برای اطمینان از اطمینان به نتایج ، آزمایش باید همیشه توسط شخصی مدیریت شود که بتواند به سرعت تشخیص دهد که مجموعه داده ها و پارامترهای نصب مرتبط به درستی پیکربندی نشده اند.

4- با عملی ساختن راه حل ، انتظارات و تعصبات داده های خود را مدیریت کنید

پس از تولید ، تیم مسئول مدیریت مداوم محلول AI / ML مستقیماً بر ارزش و توانایی مقیاس محلول تأثیر می گذارد. شما باید محلول AI / ML را با همان دقت کد خود درمان کنید. قطعاً یک فرآیند مهم و اصلی ، مدیریت داده شما به شما کمک می کند معیارهای اصلی را که برای تأیید و نگهداری باید دائماً کنترل شوند ، درک کنید. عدم انجام این کار منجر به ایجاد هزینه های تعدیل شدید می شود یا ممکن است نتایج به روشی پیش بینی نشده پیش داوری کند.

بسیاری از سازمانها متمرکز بر راه اندازی سریعترین راه حل AI / ML خود هستند. کسانی که عجله دارند ، مصرف کنندگان پرخطر نتایج نهایی و امکانات واقعی فناوری را نمی فهمند. همچنین تصحیح پیام خود و اطمینان از مقداری که ادعا می کنید با ارزشی که کاربران از آن انتظار دارند مطابقت دارد.

فناوری AI / ML یک روند نیست. این به طور اساسی مدل های تجاری را دگرگون می کند ، بهره وری عملیاتی و پیشرفت فن آوری را از راه هایی تسریع می کند که برای کارمندان ، مشتریان و سهامداران ارزش پایداری ایجاد می کند.

دیوید کرامر ، مدیر فنی برای به این فکر کن، مسئول استراتژی و توسعه فناوری در حمایت از ماموریت شرکت برای ایجاد زندگی شغلی بهتر است. وی بیش از 20 سال تجربه در زمینه مهندسی ، استقرار و بهره برداری از خدمات فن آوری امن و مقیاس پذیر در طیف وسیعی از سیستم عامل ها ، از جمله ارتباطات راه دور جهانی ، محاسبات R&D با عملکرد بالا ، محیط های سازمانی Fortune 50 و سیستم های بزرگ تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین دارد. اجرا شده در سرویس های ابری مایکروسافت ، گوگل و آمازون. دیوید دارای گواهینامه های حرفه ای در ML ، AI ، لیسانس امور مالی و کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار از دانشگاه South Methodist است.

انجمن هفته اطلاعات متخصصان فناوری اطلاعات و متخصصان صنعت را با مشاوره ، آموزش و نظرات فناوری اطلاعات گرد هم آورده است. ما تلاش می کنیم رهبران فن آوری و متخصصان موضوع را برجسته کنیم و از دانش و تجربه آنها برای کمک به مخاطبان IT خود استفاده کنیم … مشاهده بیوگرافی کامل

ما از نظرات شما در مورد این موضوع در کانال های رسانه های اجتماعی خود استقبال می کنیم [contact us directly] با س questionsال در مورد سایت.

بینش بیشتر



[ad_2]

منبع: tasiveh-news.ir