Wie erstellt man ein intelligentes KI-Modell? Eine Unternehmensperspektive
Veröffentlicht: 2023-09-05Haben wir uns vor ein paar Jahrzehnten jemals die Existenz einer Maschine vorgestellt, die die menschliche Intelligenz nachahmt?
Nun, heute stehen wir an der Schwelle der digitalen Revolution, die diese Frage beantwortet. Da Daten der Schlüssel zu Innovation und Algorithmen die Leiter zum Erfolg sind, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, ein KI-Modell zu entwickeln, um sich an die Anforderungen der modernen Welt anzupassen.
Ein KI-Modell dient als hervorragendes Werkzeug, das komplexe Aufgaben vereinfacht und die menschlichen Fähigkeiten erweitert, indem es neue Ebenen der Effizienz und Genauigkeit erschließt. Von Finanzprognosen bis hin zur Gesundheitsdiagnostik sind die Einsatzmöglichkeiten von KI-Modellen in verschiedenen Branchen grenzenlos.
In diesem Leitfaden wird erläutert, wie Sie ein KI-Modell aus Unternehmenssicht erstellen. Indem wir das Zusammenspiel von Spitzentechnologie und strategischer Intelligenz untersuchen, werden wir den Prozess und die Komplexität der Erstellung von KI-Modellen untersuchen, die es Unternehmen ermöglichen, Innovationen zu fördern und in einem datenzentrierten Umfeld an der Spitze zu bleiben.
Das beispiellose Wachstum des globalen KI-Marktes
Die Einführung von KI dürfte im nächsten Jahrzehnt zu einem erheblichen Wachstum des globalen KI-Marktes führen. Laut Statista wird dieser Markt, dessen Wert derzeit auf rund 100 Milliarden US-Dollar geschätzt wird, bis zum Jahr 2030 um das Zwanzigfache wachsen und einen Wert von nahezu 2 Billionen US-Dollar erreichen.
Dieses Wachstum ist auf die Vielzahl von Branchen zurückzuführen, die KI bereits in ihre Betriebssysteme integriert haben. Zu den bemerkenswerten Entwicklungen zählen der Aufstieg von Chatbots, bildgenerierender KI und anderen KI-basierten mobilen Anwendungen, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz vielversprechend erscheinen lassen.
Aus dieser Perspektive ist generative KI ein weiteres sich schnell entwickelndes Segment. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT wurde im Jahr 2022 ein neues Zeitalter der Möglichkeiten für generative künstliche Intelligenz eingeläutet. Dieser Übergang wird sichtbar, wenn man den dramatischen Anstieg des Einsatzes generativer KI von 2022 bis 2023 analysiert.
Dieses wachsende Interesse wird wahrscheinlich anhalten, da die Dynamik voraussichtlich anhalten wird. Da Benutzer nach komplexeren und menschenähnlicheren Chatbot-Versionen suchen, wird erwartet, dass die kommenden Iterationen von ChatGPT und verwandten KI-Modellen dieses Interesse verstärken werden. Lesen Sie diesen Blog, um die Kosten für die Entwicklung eines Chatbots wie ChatGPT zu erfahren.
Was ist ein intelligentes KI-Modell?
Der Begriff „intelligentes KI-Modell“ beschreibt ein hochentwickeltes künstliches Intelligenzsystem mit einem hohen Maß an kognitiven Fähigkeiten und der Fähigkeit, anspruchsvolle Aufgaben mit einem mit der menschlichen Intelligenz vergleichbaren Verständnis und Urteilsvermögen auszuführen. Diese Modelle werden mit komplexen Algorithmen und Deep-Learning-Strategien erstellt, häufig unter Einbeziehung neuronaler Netze, was es ihnen ermöglicht, enorme Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und auf der Grundlage der gegebenen Eingaben Maßnahmen zu antizipieren oder zu ergreifen.
Eine intelligente KI-Anwendung oder ein intelligentes KI-Modell zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus zu lernen, zu argumentieren, zu verstehen, sich anzupassen, zu interagieren, Probleme zu lösen und genaue Ergebnisse zu generieren. Ein Beispiel für ein intelligentes KI-Modell ist beispielsweise ein Sprachmodell wie ChatGPT, das als Reaktion auf Befehle menschenähnlichen Text generieren und Objekte, Personen und Szenarien in Fotos identifizieren kann.
Appinventiv unterstützte beispielsweise JobGet, eine innovative Plattform für die Jobsuche, durch die Implementierung von KI-Technologie, die eine Echtzeitverbindung zwischen Arbeitssuchenden und lokalen Unternehmen ermöglichte.
Durch die Integration der GPS-Funktionalität haben unsere intelligenten KI-Modellentwickler erfolgreich einen Mechanismus etabliert, um Arbeitssuchende mit nahe gelegenen Unternehmen zu verbinden, die aktiv nach Mitarbeitern suchen.
Der beste Teil dieser Zusammenarbeit war, dass JobGet eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 52 Millionen US-Dollar erhielt und 150.000 Arbeitssuchende vermittelt wurden.
Wie das Fünf-Schichten-Modell Unternehmens-KI-Systeme optimiert
Um ein zusammenhängendes KI-System aufzubauen, besteht die KI-Architektur von Unternehmen oft aus mehreren Schichten. Das Fünf-Schichten-Modell ist eine beliebte Strategie, die die verschiedenen Teile eines KI-Systems in verschiedene Ebenen mit jeweils eigener Funktion unterteilt. Das fünfschichtige Paradigma der KI-Architektur für Unternehmen wird wie folgt beschrieben:
Infrastrukturschicht
Die Infrastrukturschicht bietet die erforderliche Rechenleistung für die Datenverarbeitung und -analyse. Diese Schicht besteht aus Hardwareressourcen, die KI-Berechnungen beschleunigen, einschließlich Servern, GPUs (Graphics Processing Units) und anderen Spezialtools. Unternehmen können aus skalierbaren und anpassbaren Infrastrukturalternativen auf Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud wählen.
Datenschicht
Daten sind der Grundstein jedes KI-Systems. In der Datenschicht werden Daten gesammelt, gespeichert und vorverarbeitet. Unter diese Ebene fallen Aufgaben, einschließlich Datenbereinigung, -transformation, -standardisierung und -verbesserung. Für die Entwicklung genauer und effizienter KI-Modelle sind hochwertige, gut organisierte Daten erforderlich. Unternehmen nutzen häufig Data Lakes oder Warehouses, um riesige Datenmengen zu speichern und zu verwalten.
Serviceschicht
Die Serviceschicht befasst sich mit der Wartung und Bereitstellung intelligenter KI-Modelle für Anwendungen, Dienste oder Endbenutzer. Auf dieser Ebene werden APIs (Application Programming Interfaces) entwickelt, die die Kommunikation zwischen Systemen und KI-Modellen ermöglichen. Dazu gehören Aktivitäten wie Skalierung, Überwachung und Modellbereitstellung. Architekturen mit Containern und Microservices werden häufig genutzt, um die Bereitstellung und Verwaltung zu beschleunigen.
Modellebene
Auf dieser Ebene werden die eigentlichen KI-Modelle erstellt und trainiert. In dieser Schicht werden relevante Algorithmen ausgewählt, neuronale Netzwerkdesigns entworfen, Hyperparameter abgestimmt und Modelle mithilfe gekennzeichneter Daten trainiert. Das Erstellen und Trainieren von KI-Modellen auf dieser Ebene ist gängige Praxis unter Verwendung von Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch.
Anwendungsschicht
Die KI-Funktionen sind auf der Anwendungsebene mit Geschäftsanwendungen und -verfahren verknüpft. Die Erstellung von Apps, die die Vorhersagen und Vorschläge der KI-Modelle nutzen, und die Einbeziehung von KI-Erkenntnissen in Entscheidungsprozesse sind Teil dieser Ebene. Diese Apps können in vielen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise zur Betrugsprävention, zur Optimierung der Lieferkette und im Kundenservice.
Die Grundlagen verstehen: Schritt-für-Schritt-Ansatz zur Entwicklung benutzerdefinierter KI-Modelle
Um ein KI-Modell zu erstellen, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie erfolgreich ein KI-Modell entwickeln, das den Herausforderungen Ihres Unternehmens gerecht wird.
1. Identifizieren Sie das Problem und die Ziele
Beginnen Sie damit, das Problem zu skizzieren, das das KI-Modell zu lösen versucht. Identifizieren Sie die Ziele und Ergebnisse, die Sie erreichen möchten, und listen Sie die Herausforderungen auf. Diese Klarheit wird Ihre Modellbildungsbemühungen leiten und die Erfüllung Ihrer Geschäftsziele garantieren.
2. Datenvorbereitung und -erfassung
Daten sind die Grundlage für Modelle der künstlichen Intelligenz. Das Modell muss in realen Szenarien getestet werden; Daher ist die Auswahl von Datensätzen, die diese Szenarien angemessen widerspiegeln, von entscheidender Bedeutung.
Durch sorgfältige Bereinigungs- und Vorverarbeitungsvorgänge ist es wichtig, Inkonsistenzen aus den Daten vor der Verwendung zu beseitigen. Weitere Voraussetzungen für eine effektive Schulung sind eine gründliche Datenkennzeichnung und -verwaltung.
3. Wählen Sie den richtigen Algorithmus
Entscheiden Sie sich je nach Art Ihrer Herausforderung für den passenden Deep-Learning-Algorithmus. CNNs eignen sich hervorragend für Aufgaben mit Bildern, RNNs eignen sich ideal für Aufgaben mit Sequenzdaten wie Text und Audio, und Transformatoren können komplizierte Kontextbeziehungen in Daten verwalten.
4. Design für Modellarchitektur
Der nächste Schritt besteht darin, die Architektur des Modells zu erstellen. Dabei werden die Schichten, Neuronen und Verbindungen gezählt, aus denen das neuronale Netzwerk besteht. Die Modellarchitektur hat großen Einfluss auf die Leistung des Modells. Probieren Sie daher mehrere Konfigurationen aus, um die beste zu finden.
5. Trainings-, Validierungs- und Testdatenaufteilung
Als Nächstes erstellt unser Team drei Teilmengen Ihres Datensatzes für Training, Validierung und Tests. Trainingsdaten werden verwendet, um das Modell zu trainieren, Validierungsdaten werden verwendet, um die Feinabstimmung von Hyperparametern zu unterstützen, und Testdaten werden verwendet, um die Wirksamkeit des Modells bei der Anwendung auf ungetestete Daten zu messen.
6. Modellschulung
Jetzt wird Ihr KI-App-Entwicklungsteam damit fortfahren, die Trainingsdaten in das Modell einzugeben und dann mithilfe von Backpropagation die internen Parameter schrittweise zu ändern. In dieser Phase werden Rechenressourcen benötigt und moderne KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch ermöglichen ein effektives Modelltraining.
7. Hyperparameter-Tuning
In dieser Phase wird sich das Team darauf konzentrieren, die Leistung des Modells durch die Feinabstimmung von Hyperparametern zu verbessern, einschließlich Lernrate, Stapelgröße und Regularisierungsmethoden. Um Unter- und Überanpassung auszugleichen, ist das Experimentieren eine Schlüsselkomponente dieses iterativen Prozesses.
8. Modellbewertung
Als nächstes verwendet das Team den Validierungsdatensatz, um die Leistung des Modells zu bewerten. Messungen, einschließlich Genauigkeit, Präzision, Erinnerung und F1-Score, bieten Informationen über die Wirksamkeit des Modells. Sie verfeinern das Modell iterativ anhand der Erkenntnisse aus der Evaluation.
9. Tests und Bereitstellung
Abschließend analysiert das Entwicklungsteam die Leistung und Wirksamkeit des Modells anhand des Testdatensatzes, der reale Situationen nachahmt. Es ist einsatzbereit, wenn das Modell die gewünschten Leistungskriterien erfüllt.
10. Laufende Bewertung und Verbesserung
Um auf sich ändernde Datenmuster reagieren zu können, müssen KI-Modelle kontinuierlich überwacht und aktualisiert werden. Um die Genauigkeit und Relevanz des Modells zu gewährleisten, holen Sie Benutzerfeedback ein, überwachen Sie seine Leistung und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.
Überlegungen, die bei der KI-Modellentwicklung für Unternehmen anzustellen sind
Die Entwicklung von KI-Modellen für Unternehmen erfordert sorgfältige Überlegungen, um den Erfolg sicherzustellen. Von der Datenqualität bis hin zu ethischen Überlegungen beeinflussen viele Faktoren den Lebenszyklus der KI-Modellentwicklung. Hier sind einige Faktoren, die Unternehmen berücksichtigen sollten, wenn sie sich effektiv in der komplexen Landschaft des KI-Modellentwicklungsprozesses zurechtfinden.
Datensicherheit und Datenschutz
In Unternehmensdaten sind häufig sensible Informationen enthalten. Stellen Sie sicher, dass bei der Entwicklung von KI-Modellen strenge Datenschutz- und Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um sensible Daten zu schützen.
Struktur und Skalierbarkeit
Unternehmens-KI-Modelle erfordern viel Rechenleistung. Um die Schulungs- und Bereitstellungsprozesse ordnungsgemäß zu verwalten, investieren Sie in eine skalierbare Infrastruktur. Skalierbarkeit und Flexibilität sind Merkmale cloudbasierter Technologien wie AWS, Azure und Google Cloud.
Transparenter Datenhandling
Gehen Sie auf KI-bezogene ethische Probleme wie Vorurteile, Fairness und Transparenz ein. Übernehmen Sie Methoden, um Verzerrungen bei Trainingsdaten und Entscheidungsverfahren zu reduzieren und den Einsatz von KI auf ethische und verantwortungsvolle Weise zu fördern.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Für verschiedene Branchen gelten unterschiedliche Vorschriften. Stellen Sie sicher, dass Ihr KI-Modell den geltenden Industriestandards und Datenschutzgesetzen wie DSGVO und HIPAA entspricht.
Generative KI
Die Entwicklung generativer KI ist mit dem Fortschritt der KI-Technologie zu einem wichtigen Trend geworden. ChatGPT ist ein Beispiel für ein generatives KI-Modell, das Text, Grafiken und sogar Code erzeugen kann. Diese Bewegung eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Problemlösungen, Automatisierung und die Erstellung einzigartiger Inhalte in Unternehmen.
Erstellen Sie mit Appinventiv intelligente KI-Modellentwicklungslösungen
Die Erstellung einer soliden KI-Lösung für Unternehmen bedarf einer sorgfältigen Planung und Ausführung, was eine recht komplexe Aufgabe ist. Wichtige Säulen wie Datenqualität, umfangreiche Datensätze und eine gut organisierte Datenpipeline tragen zum Erfolg Ihres KI-basierten Projekts zur Entwicklung intelligenter Modelle bei. Die Expertise von Appinventiv im Bereich intelligenter KI-Modellentwicklungsdienste unterstreicht, wie wichtig es ist, eine datengesteuerte Kultur zu entwickeln, Geschäftsziele zu definieren, Daten zu kuratieren und die richtige KI-Technologie zu verwenden.
Unternehmen, die sich an diese Grundsätze halten, können die transformative Kraft der KI besser nutzen, um die Produktivität zu steigern, das Unternehmenswachstum zu fördern und an der Spitze der Innovation zu bleiben. Die Zusammenarbeit mit einem weltweit renommierten Entwicklungsunternehmen für künstliche Intelligenz wie Appinventiv kann Ihnen dabei helfen, Ihre Ziele zu verwirklichen und die KI-Funktionen für Ihr Unternehmen voll auszuschöpfen.
Unsere Experten bei Appinventiv bieten nahtlose generative KI-Entwicklungsdienste, die speziell auf Ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit unseren KI-Experten auf, um ein KI-Modell für Ihr Unternehmen zu entwickeln, das Wachstum, Innovation und Effizienz fördert.
FAQs
F. Welche Auswirkungen hat KI auf Unternehmen?
A. Die Auswirkungen von KI auf Unternehmen sind weitreichend und erheblich:
Verbessertes Kundenerlebnis: Personalisierte Interaktionen, die durch KI ermöglicht werden, verbessern das Kundenerlebnis durch individuelle Empfehlungen und effektiven Kundensupport.
Erhöhte Produktivität: KI automatisiert monotone Prozesse, rationalisiert Abläufe und setzt Humanressourcen für strategische Maßnahmen frei.
Fundierte Entscheidungen treffen: KI analysiert riesige Datensätze, um Erkenntnisse zu liefern, die Menschen dabei helfen, präzise, datengesteuerte Entscheidungen zu vielen verschiedenen geschäftsbezogenen Themen zu treffen.
Predictive Analytics: KI kann Trends erkennen und diese Informationen nutzen, um Ressourcen besser zuzuordnen, Bestände zu verwalten und vorauszuplanen.
Innovation: Als Ergebnis von Mustern und Möglichkeiten, die KI identifiziert, entstehen neue Strategien, Produkte und Dienstleistungen.
F. Wie funktioniert ein intelligentes KI-Modell für Unternehmen?
A. Ein intelligentes KI-Modell für Unternehmen analysiert verschiedene Datensätze mithilfe modernster Algorithmen und maschinellem Lernen. Es lernt aus historischen Datentrends, Korrelationen und Erkenntnissen während des gesamten Trainings. Nach der Schulung wird es in den Geschäftsbetrieb integriert, Prozesse automatisiert, Ergebnisse prognostiziert und datengesteuerte Vorschläge gemacht. Durch die Sicherstellung von Genauigkeit und Relevanz durch kontinuierliche Überwachung und Feedback können zahlreiche Unternehmensbereiche von klügeren Entscheidungen, verbesserten Prozessen und Innovationen profitieren.
F. Wie erstellt man ein KI-Modell?
A. Befolgen Sie diese Schritte, um ein KI-Modell zu erstellen:
- Definiere das Problem
- Daten sammeln und vorverarbeiten
- Wählen Sie den entsprechenden Algorithmus aus
- Trainieren Sie das Modell
- Bewerten und optimieren Sie das Modell
- Testen Sie das Modell
- Stellen Sie das Modell bereit
- Überwachen und pflegen Sie den Modus