Jak zbudować inteligentny model AI? Perspektywa przedsiębiorstwa

Czy kilkadziesiąt lat temu wyobrażaliśmy sobie istnienie maszyny naśladującej ludzką inteligencję?

Cóż, dziś stoimy u progu rewolucji cyfrowej, która odpowiada na to pytanie. Ponieważ dane są kluczem do innowacji, a algorytmy drabiną do sukcesu, dla przedsiębiorstw kluczowe stało się zbudowanie modelu sztucznej inteligencji, aby dostosować się do wymagań współczesnego świata.

Model sztucznej inteligencji jest doskonałym narzędziem, które upraszcza złożone zadania i zwiększa ludzkie możliwości, otwierając nowy poziom wydajności i dokładności. Od prognoz finansowych po diagnostykę opieki zdrowotnej – zastosowania modeli sztucznej inteligencji są nieograniczone w różnych branżach.

W tym przewodniku wyjaśniono, jak utworzyć model sztucznej inteligencji z perspektywy przedsiębiorstwa. Badając połączenie najnowocześniejszej technologii i inteligencji strategicznej, zbadamy proces i złożoność tworzenia modeli sztucznej inteligencji, które umożliwiają przedsiębiorstwom wspieranie innowacji i utrzymywanie pozycji lidera w środowisku skoncentrowanym na danych.

Bezprecedensowy rozwój globalnego rynku sztucznej inteligencji

Przyjęcie sztucznej inteligencji prawdopodobnie spowoduje znaczny wzrost światowego rynku sztucznej inteligencji w ciągu następnej dekady. Według Statisty do 2030 r. rynek ten, którego wartość obecnie szacuje się na około 100 miliardów dolarów, wzrośnie dwudziestokrotnie i osiągnie prawie 2 biliony dolarów.

Wzrost ten przypisuje się niezliczonej liczbie branż, które już zintegrowały sztuczną inteligencję ze swoimi systemami operacyjnymi. Godne uwagi zmiany obejmują rozwój chatbotów, sztucznej inteligencji generującej obrazy i innych aplikacji mobilnych opartych na sztucznej inteligencji, które sprawiają, że przyszłość sztucznej inteligencji jest obiecująca.

Z tej perspektywy generatywna sztuczna inteligencja to kolejny szybko rozwijający się segment. Nowa era możliwości w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji rozpoczęła się w 2022 roku wraz z wydaniem ChatGPT. To przejście jest widoczne, gdy analizuje się dramatyczny wzrost wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w latach 2022–2023.

To rosnące zainteresowanie prawdopodobnie będzie kontynuowane i oczekuje się, że utrzyma dynamikę. Ponieważ użytkownicy poszukują bardziej złożonych i przypominających ludzi wersji chatbota, oczekuje się, że nadchodzące iteracje ChatGPT i powiązanych modeli sztucznej inteligencji podsycą to zainteresowanie. Przeczytaj tego bloga, aby poznać koszt opracowania chatbota takiego jak ChatGPT.

Co to jest inteligentny model sztucznej inteligencji?

Termin „model inteligentnej sztucznej inteligencji” opisuje wyrafinowany system sztucznej inteligencji o wysokim poziomie zdolności poznawczych i zdolności do wykonywania trudnych zadań ze zrozumieniem i oceną porównywalną z ludzką inteligencją. Modele te tworzone są przy użyciu złożonych algorytmów i strategii głębokiego uczenia się, często obejmujących sieci neuronowe, co umożliwia im przetwarzanie ogromnych ilości danych, rozpoznawanie wzorców oraz przewidywanie lub podejmowanie działań w oparciu o przekazane dane wejściowe.

Inteligentna aplikacja lub model sztucznej inteligencji charakteryzuje się zdolnością do uczenia się, rozumowania, rozumienia, dostosowywania, interakcji, rozwiązywania problemów i generowania dokładnych wyników. Na przykład model językowy taki jak ChatGPT, który może generować tekst przypominający ludzki w odpowiedzi na polecenia oraz identyfikować obiekty, osoby i scenariusze na zdjęciach, jest jednym z przykładów inteligentnego modelu sztucznej inteligencji.

Na przykład firma Appinventiv pomogła JobGet, innowacyjnej platformie poszukiwania pracy, wdrażając technologię sztucznej inteligencji, która ułatwiła kontakt w czasie rzeczywistym między osobami poszukującymi pracy a lokalnymi firmami.

Integrując funkcję GPS, nasi inteligentni twórcy modeli AI z powodzeniem stworzyli mechanizm umożliwiający łączenie osób poszukujących pracy z pobliskimi firmami, które aktywnie poszukują pracowników.

Najlepszą częścią tej współpracy było otrzymanie przez JobGet funduszy serii B w wysokości 52 milionów dolarów oraz znalezienie zatrudnienia dla 150 tys. osób poszukujących pracy.

Jak model pięciowarstwowy optymalizuje korporacyjne systemy AI

Aby zbudować spójny system sztucznej inteligencji, architektura sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie często składa się z wielu warstw. Model pięciowarstwowy to popularna strategia, która dzieli różne części systemu AI na odrębne poziomy, każdy z własną funkcją. Paradygmat pięciowarstwowej architektury korporacyjnej AI opisano w następujący sposób:

1. Warstwa infrastruktury

Warstwa infrastruktury oferuje moc obliczeniową potrzebną do przetwarzania i analizy danych. Warstwa ta składa się z zasobów sprzętowych przyspieszających obliczenia AI, w tym serwerów, procesorów graficznych (jednostek przetwarzania grafiki) i innych wyspecjalizowanych narzędzi. Przedsiębiorstwa mogą wybierać spośród skalowalnych i elastycznych alternatywnych rozwiązań infrastrukturalnych na platformach chmurowych, takich jak AWS, Azure i Google Cloud.

1. Warstwa danych

Dane są kamieniem węgielnym każdego systemu sztucznej inteligencji. Dane są gromadzone, przechowywane i wstępnie przetwarzane w warstwie danych. Do tej warstwy zaliczają się zadania obejmujące oczyszczanie, przekształcanie, standaryzację i ulepszanie danych. Do opracowania dokładnych i wydajnych modeli sztucznej inteligencji niezbędne są wysokiej jakości, dobrze zorganizowane dane. Firmy często wykorzystują jeziora danych lub hurtownie do przechowywania ogromnych danych i zarządzania nimi.

1. Warstwa usług

Warstwa usług zajmuje się obsługą i wdrażaniem inteligentnych modeli sztucznej inteligencji w aplikacjach, usługach lub użytkownikach końcowych. Warstwa ta polega na opracowywaniu interfejsów API (Application Programming Interfaces), umożliwiających komunikację pomiędzy systemami i modelami AI. Obejmuje działania obejmujące skalowanie, monitorowanie i wdrażanie modelu. Architektury z kontenerami i mikrousługami są często wykorzystywane w celu przyspieszenia wdrażania i zarządzania.

1. Warstwa modelu

Na tej warstwie tworzone i trenowane są rzeczywiste modele sztucznej inteligencji. W tej warstwie wybierane są odpowiednie algorytmy, projektowane są projekty sieci neuronowych, dostrajane są hiperparametry i trenowane są modele przy użyciu oznakowanych danych. Konstruowanie i trenowanie modeli sztucznej inteligencji na tej warstwie jest powszechną praktyką przy użyciu platform uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i PyTorch.

1. Warstwa aplikacji

Możliwości sztucznej inteligencji są powiązane z aplikacjami biznesowymi i procedurami w warstwie aplikacji. Tworzenie aplikacji korzystających z przewidywań i sugestii formułowanych przez modele sztucznej inteligencji oraz uwzględnianie spostrzeżeń AI w procesach decyzyjnych stanowi część tej warstwy. Aplikacje te można wykorzystać w wielu dziedzinach, takich jak zapobieganie oszustwom, optymalizacja łańcucha dostaw i obsługa klienta.

Zrozumienie podstaw: podejście krok po kroku do tworzenia niestandardowego modelu AI

Aby zbudować model AI, oto kroki, które musisz wykonać. Wykonując poniższe kroki, możesz z powodzeniem opracować model sztucznej inteligencji, który sprosta wyzwaniom Twojego przedsiębiorstwa.

1. Zidentyfikuj problem i cele

Zacznij od nakreślenia problemu, który model sztucznej inteligencji będzie próbował rozwiązać. Określ cele i wyniki, które planujesz osiągnąć, wraz z listą wyzwań. Ta przejrzystość pokieruje Twoimi wysiłkami związanymi z budowaniem modelu, gwarantując realizację Twoich celów biznesowych.

2. Przygotowanie i gromadzenie danych

Dane stanowią podstawę modeli sztucznej inteligencji. Model należy przetestować w rzeczywistych scenariuszach; dlatego też wybór zbiorów danych, które odpowiednio odzwierciedlają te scenariusze, ma kluczowe znaczenie.

Dzięki starannemu czyszczeniu i wstępnemu przetwarzaniu niezwykle istotne jest usunięcie niespójności z danych przed ich użyciem. Dalsze wymagania dotyczące skutecznego szkolenia obejmują dokładne etykietowanie danych i zarządzanie nimi.

3. Wybierz właściwy algorytm

Wybierz odpowiedni algorytm głębokiego uczenia się w zależności od charakteru wyzwania. Sieci CNN doskonale nadają się do zadań związanych z obrazami, sieci RNN idealnie nadają się do zadań obejmujących dane sekwencyjne, takie jak tekst i dźwięk, a transformatory mogą zarządzać skomplikowanymi relacjami kontekstowymi w danych.

4. Projektowanie architektury modelowej

Kolejnym krokiem jest stworzenie architektury modelu. Wiąże się to z liczeniem warstw, neuronów i połączeń tworzących sieć neuronową. Architektura modelu ma duży wpływ na to, jak dobrze model działa. Dlatego wypróbuj kilka konfiguracji, aby znaleźć najlepszą.

5. Szkolenie, walidacja i testowanie podziału danych

Następnie nasz zespół tworzy trzy podzbiory Twojego zbioru danych na potrzeby szkolenia, walidacji i testowania. Dane szkoleniowe służą do uczenia modelu, dane sprawdzające służą do dostrajania hiperparametrów, a dane testowe służą do pomiaru efektywności modelu po zastosowaniu do nieprzetestowanych danych.

6. Trening modelowy

Teraz zespół programistów aplikacji AI przejdzie do wprowadzania danych szkoleniowych do modelu, a następnie użyje propagacji wstecznej, aby stopniowo zmieniać parametry wewnętrzne. Na tym etapie potrzebne są zasoby obliczeniowe, a współczesne frameworki AI, takie jak TensorFlow i PyTorch, umożliwiają skuteczne szkolenie modeli.

7. Strojenie hiperparametrów

Na tym etapie zespół skupi się na poprawie wydajności modelu poprzez dostrojenie hiperparametrów, w tym szybkości uczenia się, wielkości partii i metod regularyzacji. Aby zrównoważyć niedopasowanie i nadmierne dopasowanie, eksperymentowanie jest kluczowym elementem tego iteracyjnego procesu.

8. Ocena modelu

Następnie zespół wykorzystuje zbiór danych walidacyjnych do oceny wydajności modelu. Pomiary, w tym dokładność, precyzja, zapamiętywanie i wynik F1, dostarczają informacji o efektywności modelu. Udoskonalają model iteracyjnie, korzystając z wniosków z oceny.

9. Testowanie i wdrażanie

Na koniec zespół programistów analizuje wydajność i skuteczność modelu, korzystając z testowego zestawu danych, który naśladuje sytuacje ze świata rzeczywistego. Jest gotowy do wdrożenia, jeśli model spełnia pożądane kryteria wydajności.

10. Bieżąca ocena i doskonalenie

Aby reagować na zmieniające się wzorce danych, modele sztucznej inteligencji muszą być stale monitorowane i aktualizowane. Aby zachować dokładność i przydatność modelu, należy uzyskać opinie użytkowników, monitorować jego działanie i w razie potrzeby wprowadzać poprawki.

Uwagi, które należy wziąć pod uwagę podczas opracowywania modelu AI dla przedsiębiorstwa

Opracowywanie modeli sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw wymaga dokładnego rozważenia, aby zapewnić sukces. Na cykl życia rozwoju modelu sztucznej inteligencji wpływa wiele czynników, od jakości danych po względy etyczne. Oto kilka czynników, które przedsiębiorstwa powinny wziąć pod uwagę, skutecznie poruszając się po złożonym krajobrazie procesu opracowywania modelu sztucznej inteligencji.

Bezpieczeństwo danych i prywatność

Informacje wrażliwe często znajdują się w danych przedsiębiorstwa. Upewnij się, że uwzględnisz silne zabezpieczenia prywatności i bezpieczeństwa danych, aby chronić wrażliwe dane na każdym etapie opracowywania modeli sztucznej inteligencji.

Struktura i skalowalność

Korporacyjne modele AI wymagają dużej mocy obliczeniowej. Aby właściwie zarządzać procesami szkoleń i wdrożeń, zainwestuj w skalowalną infrastrukturę. Skalowalność i elastyczność to cechy technologii opartych na chmurze, takich jak AWS, Azure i Google Cloud.

Przejrzyste przetwarzanie danych

Zajmij się kwestiami etycznymi związanymi ze sztuczną inteligencją, takimi jak uprzedzenia, uczciwość i przejrzystość. Przyjęcie metod ograniczania stronniczości w danych szkoleniowych i procedurach podejmowania decyzji, promując wykorzystanie sztucznej inteligencji w sposób etyczny i odpowiedzialny.

Zgodność z przepisami

W różnych branżach obowiązują różne przepisy. Upewnij się, że Twój model sztucznej inteligencji jest zgodny z obowiązującymi standardami branżowymi i przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO i HIPAA.

Generatywna sztuczna inteligencja

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji stał się ważnym trendem wraz z postępem technologii sztucznej inteligencji. ChatGPT to jeden z przykładów generatywnego modelu sztucznej inteligencji, który może generować tekst, grafikę, a nawet kod. Ruch ten otwiera nowe możliwości kreatywnego rozwiązywania problemów, automatyzacji i tworzenia unikalnych treści w firmach.

Twórz inteligentne rozwiązania do tworzenia modeli AI dzięki Appinventiv

Stworzenie solidnego rozwiązania AI dla przedsiębiorstw wymaga skrupulatnego planowania i wykonania, co jest dość złożonym zadaniem. Kluczowe filary, takie jak jakość danych, duże zbiory danych i dobrze zorganizowany potok danych, przyczyniają się do sukcesu Twojego projektu rozwoju inteligentnego modelu opartego na sztucznej inteligencji. Doświadczenie Appinventiv w zakresie usług opracowywania inteligentnych modeli sztucznej inteligencji podkreśla, jak kluczowe znaczenie ma rozwój kultury opartej na danych, definiowanie celów biznesowych, selekcja danych i stosowanie odpowiedniej technologii sztucznej inteligencji.

Firmy przestrzegające tych zasad są w stanie lepiej wykorzystać transformacyjną moc sztucznej inteligencji do zwiększenia produktywności, wspierania rozwoju firmy i pozostawania w czołówce innowacji. Współpraca ze znaną na całym świecie firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, taką jak Appinventiv, może pomóc Ci w realizacji celów i pełnym wykorzystaniu możliwości sztucznej inteligencji w Twojej firmie.

Nasi eksperci z Appinventiv oferują bezproblemowe usługi rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji dostosowane specjalnie do Twoich celów biznesowych. Już dziś skontaktuj się z naszymi ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby zbudować model sztucznej inteligencji dla swojego przedsiębiorstwa, który będzie promował rozwój, innowacje i wydajność.

Często zadawane pytania

P. Jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na przedsiębiorstwa?

A. Wpływ sztucznej inteligencji na przedsiębiorstwa jest szeroko zakrojony i znaczący:

Lepsza obsługa klienta: Spersonalizowane interakcje możliwe dzięki sztucznej inteligencji poprawiają doświadczenia klientów dzięki zindywidualizowanym rekomendacjom i skutecznej obsłudze klienta.

Zwiększona produktywność: sztuczna inteligencja automatyzuje monotonne procesy, usprawniając operacje i uwalniając zasoby ludzkie do działań strategicznych.

Podejmowanie świadomych decyzji: sztuczna inteligencja analizuje ogromne zbiory danych, aby zapewnić spostrzeżenia, które pomagają ludziom podejmować precyzyjne, oparte na danych decyzje dotyczące wielu różnych kwestii związanych z biznesem.

Analityka predykcyjna: sztuczna inteligencja może identyfikować trendy i wykorzystywać te informacje do lepszej alokacji zasobów, zarządzania zapasami i planowania z wyprzedzeniem.

Innowacje: w wyniku wzorców i możliwości zidentyfikowanych przez sztuczną inteligencję tworzone są nowe strategie, produkty i usługi.

P. Jak inteligentny model AI sprawdza się w przedsiębiorstwach?

Odp. Inteligentny model AI dla przedsiębiorstw analizuje różne zbiory danych przy użyciu najnowocześniejszych algorytmów i uczenia maszynowego. Uczy się na podstawie trendów, korelacji i spostrzeżeń w danych historycznych w trakcie szkolenia. Po szkoleniu włącza się do operacji biznesowych, automatyzuje procesy, prognozuje wyniki i przedstawia sugestie oparte na danych. Zapewniając dokładność i trafność poprzez ciągłe monitorowanie i informacje zwrotne, wiele obszarów przedsiębiorstwa może odnieść korzyści z mądrzejszych decyzji, ulepszonych procesów i innowacji.

P. Jak zbudować model AI?

A. Wykonaj poniższe kroki, aby utworzyć model AI:

1. Zdefiniuj problem
2. Zbieraj i wstępnie przetwarzaj dane
3. Wybierz odpowiedni algorytm
4. Trenuj model
5. Oceń i dopracuj model
6. Przetestuj model
7. Wdróż model
8. Monitoruj i utrzymuj tryb