Cum să construiți un model inteligent de inteligență artificială? O perspectivă a întreprinderii

Cu câteva decenii în urmă, ne-am imaginat vreodată existența unei mașini care imită inteligența umană?

Ei bine, astăzi ne aflăm în pragul revoluției digitale care răspunde la această întrebare. Având în vedere că datele sunt cheia inovației și algoritmii reprezintă scara spre succes, a devenit crucial pentru întreprinderi să construiască un model AI care să se adapteze la cerințele lumii moderne.

Un model AI servește ca un instrument excelent care simplifică sarcinile complexe și mărește capacitățile umane prin deblocarea unor noi niveluri de eficiență și acuratețe. De la previziuni financiare până la diagnosticarea asistenței medicale, aplicațiile modelelor AI sunt nelimitate în diferite industrii.

Acest ghid explică cum să creați un model AI din perspectiva întreprinderii. Examinând confluența dintre tehnologia de ultimă oră și inteligența strategică, vom explora procesul și complexitățile creării de modele de inteligență artificială care permit întreprinderilor să încurajeze inovația și să rămână în avans într-un mediu centrat pe date.

Creșterea fără precedent a pieței globale de inteligență artificială

Adoptarea AI este gata să conducă la o creștere considerabilă pe piața globală a AI în următorul deceniu. Până în 2030, această piață, care în prezent este estimată a avea o valoare de aproximativ 100 de miliarde de dolari, este de așteptat să crească de douăzeci de ori și se va apropia de 2 trilioane de dolari, conform Statista.

Această creștere este atribuită multitudinii de industrii care au integrat deja AI în sistemele lor operaționale. Evoluții notabile includ creșterea chatbot-urilor, AI care generează imagini și alte aplicații mobile bazate pe inteligență artificială, care fac ca viitorul inteligenței artificiale să fie unul promițător.

În această perspectivă, IA generativă este încă un alt segment în evoluție rapidă. O nouă eră a oportunităților pentru inteligența artificială generativă a fost introdusă în 2022, odată cu lansarea ChatGPT. Această tranziție este vizibilă atunci când se analizează creșterea dramatică a utilizării AI generative din 2022 până în 2023.

Acest interes în creștere va continua probabil, deoarece se așteaptă să mențină impulsul. Pe măsură ce utilizatorii caută versiuni de chatbot mai complexe și mai asemănătoare oamenilor, se așteaptă că viitoarele iterații ale ChatGPT și modelele AI asociate vor alimenta acest interes. Citiți acest blog pentru a afla costul dezvoltării unui chatbot precum ChatGPT.

Ce este un model inteligent AI?

Termenul „model inteligent AI” descrie un sistem sofisticat de inteligență artificială cu un nivel ridicat de capacități cognitive și capacitatea de a îndeplini sarcini provocatoare cu înțelegere și judecată comparabile cu inteligența umană. Aceste modele sunt create cu algoritmi complecși și strategii de învățare profundă, încorporând frecvent rețele neuronale, permițându-le să proceseze volume enorme de date, să recunoască tipare și să anticipeze sau să întreprindă acțiuni bazate pe inputul dat.

O aplicație sau un model inteligent de inteligență artificială se caracterizează prin capacitatea sa de a învăța, raționa, înțelege, adapta, interacționa, rezolva probleme și genera rezultate precise. De exemplu, un model de limbă precum ChatGPT, care poate genera text asemănător unui om ca răspuns la comenzi și poate identifica obiecte, oameni și scenarii în fotografii, este un exemplu de model inteligent AI.

De exemplu, Appinventiv a ajutat JobGet, o platformă inovatoare de căutare a unui loc de muncă, prin implementarea tehnologiei AI care a facilitat conexiunea în timp real între persoanele aflate în căutarea unui loc de muncă și întreprinderile locale.

Prin integrarea funcționalității GPS, dezvoltatorii noștri inteligente de modele AI au stabilit cu succes un mecanism de conectare a persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă cu companiile din apropiere care caută activ să angajeze.

Cea mai bună parte a acestei colaborări a fost că JobGet a primit finanțare din seria B de 52 de milioane de dolari, împreună cu 150.000 de solicitanți de locuri de muncă plasați.

Cum optimizează modelul cu cinci straturi sistemele AI ale întreprinderilor

Pentru a construi un sistem AI coeziv, arhitectura AI a întreprinderii cuprinde adesea mai multe straturi. Modelul cu cinci straturi este o strategie populară care împarte diferitele părți ale unui sistem AI în niveluri distincte, fiecare cu propria sa funcție. Paradigma arhitecturii AI pentru întreprinderi cu cinci straturi este descrisă în felul următor:

1. Stratul de infrastructură

Stratul de infrastructură oferă puterea de calcul necesară pentru procesarea și analiza datelor. Acest strat constă din resurse hardware care accelerează calculele AI, inclusiv servere, GPU-uri (Unități de procesare grafică) și alte instrumente specializate. Întreprinderile pot alege dintre alternative de infrastructură scalabile și adaptabile pe platforme cloud precum AWS, Azure și Google Cloud.

1. Stratul de date

Datele sunt piatra de temelie a oricărui sistem AI. Datele sunt colectate, stocate și preprocesate în stratul de date. Activitățile, inclusiv curățarea, transformarea, standardizarea și îmbunătățirea datelor, se încadrează în acest nivel. Datele de înaltă calitate și bine organizate sunt necesare pentru a dezvolta modele AI precise și eficiente. Companiile folosesc frecvent lacuri de date sau depozite pentru a stoca și gestiona date masive.

1. Stratul de servicii

Nivelul de servicii este preocupat de deservirea și implementarea modelelor inteligente de inteligență artificială către aplicații, servicii sau utilizatori finali. Acest nivel implică dezvoltarea API-urilor (Application Programming Interfaces), care să permită comunicarea între sisteme și modele AI. Acesta implică activități, inclusiv scalarea, monitorizarea și implementarea modelului. Arhitecturile cu containere și microservicii sunt frecvent utilizate pentru a accelera implementarea și gestionarea.

1. Strat de model

Modelele AI reale sunt create și antrenate la acest nivel. În acest nivel, sunt aleși algoritmi relevanți, sunt proiectate proiecte de rețele neuronale, hiperparametrii sunt reglați și modelele sunt antrenate folosind date etichetate. Construirea și antrenarea modelelor AI pe acest nivel este o practică obișnuită folosind cadre de învățare automată precum TensorFlow și PyTorch.

1. Strat de aplicație

Capacitățile AI sunt legate de aplicațiile și procedurile de afaceri la nivelul aplicației. Crearea de aplicații care utilizează predicțiile și sugestiile făcute de modelele AI și încorporarea perspectivelor AI în procesele de luare a deciziilor fac parte din acest nivel. Aceste aplicații pot fi utilizate în multe domenii, cum ar fi prevenirea fraudei, optimizarea lanțului de aprovizionare și serviciul pentru clienți.

Înțelegerea elementelor de bază: abordare pas cu pas a dezvoltării modelelor personalizate AI

Pentru a construi un model AI, iată pașii pe care trebuie să îi urmați. Urmând acești pași, puteți dezvolta cu succes un model AI care să răspundă provocărilor companiei dumneavoastră.

1. Identificați problema și obiectivele

Începeți prin a sublinia problema pe care modelul AI va încerca să o rezolve. Identificați obiectivele și rezultatele pe care intenționați să le atingeți, împreună cu enumerarea provocărilor. Această claritate vă va direcționa eforturile de construire a modelelor, garantând îndeplinirea obiectivelor dvs. de afaceri.

2. Pregătirea și colectarea datelor

Datele sunt fundamentul modelelor de inteligență artificială. Modelul trebuie testat în scenarii reale; prin urmare, alegerea seturilor de date care reflectă în mod corespunzător aceste scenarii este critică.

Prin operațiuni de curățare și preprocesare atentă, este esențial să eliminați inconsecvențele din date înainte de utilizare. Alte cerințe pentru o formare eficientă includ etichetarea și gestionarea amănunțită a datelor.

3. Alegeți algoritmul corect

Optați pentru algoritmul de deep learning potrivit, în funcție de natura provocării dvs. CNN-urile sunt excelente pentru sarcinile care implică imagini, RNN-urile sunt ideale pentru sarcinile care implică date secvențe, cum ar fi text și audio, iar transformatoarele pot gestiona relații contextuale complicate în date.

4. Design pentru arhitectura modelului

Următorul pas este crearea arhitecturii modelului. Aceasta implică numărarea straturilor, neuronilor și conexiunilor care alcătuiesc rețeaua neuronală. Arhitectura modelului are un impact mare asupra performanțelor modelului. Prin urmare, încercați mai multe configurații pentru a o descoperi pe cea mai bună.

5. Instruire, validare și testare Divizarea datelor

Apoi, echipa noastră creează trei subseturi ale setului dvs. de date pentru instruire, validare și testare. Datele de antrenament sunt folosite pentru a antrena modelul, datele de validare sunt folosite pentru a ajuta la reglarea fină a hiperparametrilor, iar datele de testare sunt folosite pentru a evalua eficacitatea modelului atunci când sunt aplicate datelor netestate.

6. Training model

Acum, echipa dvs. de dezvoltare a aplicației AI va trece la introducerea datelor de antrenament în model și apoi va folosi propagarea inversă pentru a modifica treptat parametrii interni. În această etapă, sunt necesare resurse de calcul, iar cadrele AI contemporane precum TensorFlow și PyTorch fac posibilă instruirea eficientă a modelelor.

7. Reglaj hiperparametru

În această etapă, echipa se va concentra pe îmbunătățirea performanței modelului prin reglarea fină a hiperparametrilor, inclusiv rata de învățare, dimensiunea lotului și metodele de regularizare. Pentru a echilibra subadaptarea și supraadaptarea, experimentarea este o componentă cheie a acestui proces iterativ.

8. Model de evaluare

Apoi, echipa folosește setul de date de validare pentru a evalua performanța modelului. Măsurătorile, inclusiv acuratețea, precizia, reamintirea și scorul F1, oferă informații despre eficacitatea modelului. Ei rafinează modelul în mod iterativ folosind constatările din evaluare.

9. Testare și implementare

În cele din urmă, echipa de dezvoltare analizează performanța și eficacitatea modelului folosind setul de date de testare, care imită situațiile din lumea reală. Este gata de implementare dacă modelul satisface criteriile de performanță dorite.

10. Evaluare și îmbunătățire continuă

Pentru a reacționa la schimbarea tiparelor de date, modelele AI trebuie monitorizate și actualizate continuu. Pentru a menține modelul exact și relevant, obțineți feedback de la utilizatori, monitorizați-i performanța și faceți ajustările necesare.

Considerații de luat în timpul dezvoltării modelelor AI pentru întreprinderi

Dezvoltarea modelului AI pentru întreprinderi necesită o atenție atentă pentru a asigura succesul. De la calitatea datelor la considerente etice, mulți factori influențează ciclul de viață al dezvoltării modelului AI. Iată câțiva factori pe care întreprinderile ar trebui să ia în considerare atunci când navighează în peisajul complex al procesului de dezvoltare a modelului AI.

Securitatea datelor și confidențialitatea

Informațiile sensibile sunt frecvent prezente în datele întreprinderii. Asigurați-vă că includeți garanții puternice de confidențialitate și securitate a datelor pentru a proteja datele sensibile pe parcursul dezvoltării modelelor AI.

Structură și scalabilitate

Modelele Enterprise AI necesită multă putere de calcul. Pentru a gestiona corect procesele de instruire și implementare, investiți în infrastructură scalabilă. Scalabilitatea și flexibilitatea sunt caracteristici ale tehnologiilor bazate pe cloud precum AWS, Azure și Google Cloud.

Tratarea transparentă a datelor

Abordați problemele etice legate de IA, cum ar fi prejudecățile, corectitudinea și transparența. Adoptă metode de reducere a părtinirii datelor de instruire și a procedurilor de luare a deciziilor, încurajând utilizarea IA într-un mod etic și responsabil.

Respectarea reglementărilor

Reglementări diferite se aplică diferitelor industrii. Asigurați-vă că modelul dvs. AI respectă standardele aplicabile din industrie și legile privind protecția datelor, cum ar fi GDPR și HIPAA.

AI generativ

Dezvoltarea AI generativă a devenit o tendință importantă pe măsură ce tehnologia AI progresează. ChatGPT este un exemplu de model AI generativ care poate produce text, grafică și chiar cod. Această mișcare deschide noi oportunități pentru rezolvarea inventive a problemelor, automatizare și crearea de conținut unic în cadrul afacerilor.

Construiți soluții inteligente de dezvoltare a modelelor AI cu Appinventiv

Este nevoie de planificare și execuție meticuloasă pentru a crea o soluție solidă de IA pentru întreprinderi, care este o sarcină destul de complexă. Pilonii cheie, cum ar fi calitatea datelor, seturi de date considerabile și o conductă de date bine organizată, contribuie la succesul proiectului dvs. de dezvoltare a modelelor inteligente bazate pe inteligență artificială. Expertiza Appinventiv în serviciile de dezvoltare a modelelor inteligente de inteligență artificială subliniază cât de crucial este dezvoltarea unei culturi bazate pe date, definirea obiectivelor de afaceri, gestionarea datelor și utilizarea tehnologiei AI potrivite.

Companiile care aderă la aceste principii sunt mai capabile să folosească puterea de transformare a AI pentru a crește productivitatea, a încuraja creșterea corporativă și a rămâne la vârful inovației. Lucrul cu o companie de dezvoltare a inteligenței artificiale renumită la nivel global, cum ar fi Appinventiv, vă poate ajuta să vă realizați obiectivele și să utilizați pe deplin capacitățile AI pentru afacerea dvs.

Experții noștri de la Appinventiv oferă servicii de dezvoltare AI generative, adaptate special obiectivelor dvs. de afaceri. Luați legătura cu experții noștri AI astăzi pentru a construi un model AI pentru întreprinderea dvs. care promovează creșterea, inovația și eficiența.

Întrebări frecvente

Î. Care este impactul AI asupra întreprinderilor?

A. Impactul AI asupra întreprinderilor este larg și semnificativ:

Experiență îmbunătățită a clienților: interacțiunile personalizate posibile de AI îmbunătățesc experiențele clienților prin recomandări individualizate și asistență eficientă pentru clienți.

Productivitate crescută: AI automatizează procesele monotone, eficientizează operațiunile și eliberează resursele umane pentru acțiuni strategice.

Luarea deciziilor informate: AI analizează seturi enorme de date pentru a oferi informații care îi ajută pe oameni să ia decizii precise, bazate pe date, cu privire la multe probleme diferite legate de afaceri.

Analiza predictivă: AI poate identifica tendințele și poate utiliza aceste informații pentru a aloca mai bine resursele, a gestiona inventarele și a planifica din timp.

Inovație: ca rezultat al modelelor și oportunităților pe care AI le identifică, sunt create noi strategii, produse și servicii.

Î. Cum funcționează un model inteligent AI pentru întreprinderi?

A. Un model inteligent de inteligență artificială pentru întreprinderi analizează diverse seturi de date folosind algoritmi de ultimă oră și învățarea automată. Învață din tendințele datelor istorice, corelații și perspective pe parcursul antrenamentului. După instruire, se încorporează în operațiunile de afaceri, automatizarea proceselor, prognozarea rezultatelor și formularea de sugestii bazate pe date. Asigurând acuratețea și relevanța prin monitorizare continuă și feedback, numeroase domenii ale întreprinderii pot beneficia de decizii mai înțelepte, procese îmbunătățite și inovație.

Î. Cum se construiește un model AI?

A. Urmați acești pași pentru a crea un model AI:

1. Defineste problema
2. Adunați și preprocesați date
3. Selectați algoritmul potrivit
4. Antrenează modelul
5. Evaluați și ajustați modelul
6. Testați modelul
7. Implementați modelul
8. Monitorizați și mențineți modul