Как построить интеллектуальную модель ИИ? Перспектива предприятия
Опубликовано: 2023-09-05Могли ли мы когда-нибудь представить себе существование машины, имитирующей человеческий интеллект несколько десятилетий назад?
Что ж, сегодня мы стоим на пороге цифровой революции, которая ответит на этот вопрос. Поскольку данные являются ключом к инновациям, а алгоритмы — лестницей к успеху, для предприятий стало крайне важно создать модель искусственного интеллекта, способную адаптироваться к требованиям современного мира.
Модель ИИ служит отличным инструментом, который упрощает сложные задачи и расширяет возможности человека, открывая новые уровни эффективности и точности. От финансовых прогнозов до диагностики здравоохранения — возможности применения моделей ИИ безграничны в разных отраслях.
В этом руководстве объясняется, как создать модель ИИ с точки зрения предприятия. Исследуя сочетание передовых технологий и стратегического интеллекта, мы изучим процесс и сложности создания моделей искусственного интеллекта, которые позволяют предприятиям стимулировать инновации и оставаться впереди в среде, ориентированной на данные.
Беспрецедентный рост мирового рынка искусственного интеллекта
Внедрение ИИ может привести к значительному росту мирового рынка ИИ в течение следующего десятилетия. По данным Statista, к 2030 году этот рынок, стоимость которого в настоящее время оценивается примерно в 100 миллиардов долларов, вырастет в двадцать раз и приблизится к 2 триллионам долларов.
Этот рост объясняется множеством отраслей, которые уже интегрировали ИИ в свои операционные системы. Среди заметных событий — появление чат-ботов, искусственного интеллекта, генерирующего изображения, и других мобильных приложений на основе искусственного интеллекта, которые делают будущее искусственного интеллекта многообещающим.
С этой точки зрения генеративный ИИ — это еще один быстро развивающийся сегмент. Новая эра возможностей для генеративного искусственного интеллекта началась в 2022 году с выпуском ChatGPT. Этот переход заметен при анализе резкого роста использования генеративного искусственного интеллекта с 2022 по 2023 год.
Этот растущий интерес, вероятно, продолжится, поскольку ожидается, что он сохранит динамику. Поскольку пользователи ищут более сложные и человекоподобные версии чат-ботов, ожидается, что предстоящие версии ChatGPT и связанных с ними моделей искусственного интеллекта будут подогревать этот интерес. Прочтите этот блог, чтобы узнать стоимость разработки такого чат-бота, как ChatGPT.
Что такое интеллектуальная модель ИИ?
Термин «интеллектуальная модель ИИ» описывает сложную систему искусственного интеллекта с высоким уровнем когнитивных способностей и способностью выполнять сложные задачи с пониманием и суждением, сравнимыми с человеческим интеллектом. Эти модели создаются с использованием сложных алгоритмов и стратегий глубокого обучения, часто с использованием нейронных сетей, что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных, распознавать закономерности и предвидеть или предпринимать действия на основе введенных данных.
Интеллектуальное приложение или модель ИИ характеризуется способностью учиться, рассуждать, понимать, адаптироваться, взаимодействовать, решать проблемы и генерировать точные результаты. Например, такая языковая модель, как ChatGPT, которая может генерировать человеческий текст в ответ на команды и идентифицировать объекты, людей и сценарии на фотографиях, является одним из примеров интеллектуальной модели искусственного интеллекта.
Например, Appinventiv помог JobGet, инновационной платформе поиска работы, внедрив технологию искусственного интеллекта, которая облегчила связь в режиме реального времени между соискателями работы и местными предприятиями.
Интегрировав функциональность GPS, наши разработчики интеллектуальных моделей искусственного интеллекта успешно создали механизм, позволяющий связать соискателей работы с близлежащими компаниями, активно ищущими работу.
Лучшая часть этого сотрудничества заключалась в том, что JobGet получил финансирование серии B в размере 52 миллионов долларов США, а также трудоустроилось 150 тысяч соискателей.
Как пятиуровневая модель оптимизирует корпоративные системы искусственного интеллекта
Для создания целостной системы ИИ корпоративная архитектура ИИ часто состоит из нескольких уровней. Пятиуровневая модель — это одна из популярных стратегий, которая делит различные части системы ИИ на отдельные уровни, каждый из которых выполняет свою собственную функцию. Парадигма пятиуровневой корпоративной архитектуры ИИ описывается следующим образом:
Уровень инфраструктуры
Уровень инфраструктуры предлагает вычислительную мощность, необходимую для обработки и анализа данных. Этот уровень состоит из аппаратных ресурсов, которые ускоряют вычисления ИИ, включая серверы, графические процессоры (графические процессоры) и другие специализированные инструменты. Предприятия могут выбирать из масштабируемых и адаптируемых альтернатив инфраструктуры на облачных платформах, таких как AWS, Azure и Google Cloud.
Уровень данных
Данные являются краеугольным камнем любой системы искусственного интеллекта. Данные собираются, хранятся и предварительно обрабатываются на уровне данных. Задачи, включая очистку, преобразование, стандартизацию и улучшение данных, подпадают под этот уровень. Для разработки точных и эффективных моделей ИИ необходимы высококачественные, хорошо организованные данные. Компании часто используют озера или хранилища данных для хранения больших объемов данных и управления ими.
Сервисный уровень
Уровень обслуживания занимается обслуживанием и развертыванием интеллектуальных моделей ИИ для приложений, сервисов или конечных пользователей. Этот уровень влечет за собой разработку API (интерфейсов прикладного программирования), обеспечивающих связь между системами и моделями искусственного интеллекта. Он включает в себя такие действия, как масштабирование, мониторинг и развертывание модели. Архитектуры с контейнерами и микросервисами часто используются для ускорения развертывания и управления.
Слой модели
На этом уровне создаются и обучаются настоящие модели ИИ. На этом уровне выбираются соответствующие алгоритмы, разрабатываются конструкции нейронных сетей, настраиваются гиперпараметры и обучаются модели с использованием размеченных данных. Создание и обучение моделей ИИ на этом уровне — обычная практика с использованием таких фреймворков машинного обучения, как TensorFlow и PyTorch.
Прикладной уровень
Возможности ИИ связаны с бизнес-приложениями и процедурами на уровне приложений. Создание приложений, использующих прогнозы и предложения моделей ИИ, а также включение идей ИИ в процессы принятия решений — все это часть этого уровня. Эти приложения можно использовать во многих областях, таких как предотвращение мошенничества, оптимизация цепочки поставок и обслуживание клиентов.
Понимание основ: пошаговый подход к разработке собственной модели ИИ
Чтобы построить модель ИИ, вам необходимо выполнить следующие шаги. Выполнив эти шаги, вы сможете успешно разработать модель ИИ, которая решит проблемы вашего предприятия.
1. Определите проблему и цели
Начните с описания проблемы, которую попытается решить модель ИИ. Определите цели и результаты, которых вы планируете достичь, а также перечислите проблемы. Эта ясность будет направлять ваши усилия по построению модели, гарантируя достижение ваших бизнес-целей.
2. Подготовка и сбор данных
Данные являются основой моделей искусственного интеллекта. Модель должна быть протестирована в реальных сценариях; следовательно, выбор наборов данных, которые соответствующим образом отражают эти сценарии, имеет решающее значение.
Благодаря тщательной очистке и предварительной обработке крайне важно устранить несоответствия в данных перед их использованием. Дополнительные требования для эффективного обучения включают тщательную маркировку и управление данными.
3. Выберите правильный алгоритм
Выберите подходящий алгоритм глубокого обучения в зависимости от характера вашей задачи. CNN отлично подходят для задач, связанных с изображениями, RNN идеально подходят для задач, связанных с последовательностными данными, такими как текст и аудио, а преобразователи могут управлять сложными контекстными отношениями в данных.
4. Проектирование модельной архитектуры
Следующим шагом является создание архитектуры модели. Это влечет за собой подсчет слоев, нейронов и связей, составляющих нейронную сеть. Архитектура модели оказывает большое влияние на ее производительность. Поэтому попробуйте несколько конфигураций, чтобы найти лучшую.
5. Разделение данных обучения, проверки и тестирования
Затем наша команда создает три подмножества вашего набора данных для обучения, проверки и тестирования. Данные обучения используются для обучения модели, данные проверки используются для точной настройки гиперпараметров, а данные тестирования используются для оценки эффективности модели при ее применении к непроверенным данным.
6. Модельное обучение
Теперь ваша команда разработчиков приложений искусственного интеллекта перейдет к вводу обучающих данных в модель, а затем с помощью обратного распространения ошибки для постепенного изменения внутренних параметров. На этом этапе необходимы вычислительные ресурсы, а современные платформы искусственного интеллекта, такие как TensorFlow и PyTorch, делают возможным эффективное обучение моделей.
7. Настройка гиперпараметров
На этом этапе команда сосредоточится на повышении производительности модели за счет точной настройки гиперпараметров, включая скорость обучения, размер пакета и методы регуляризации. Чтобы сбалансировать недостаточное и переоснащение, экспериментирование является ключевым компонентом этого итеративного процесса.
8. Оценка модели
Затем команда использует набор проверочных данных для оценки производительности модели. Измерения, включая точность, точность, отзыв и показатель F1, предоставляют информацию об эффективности модели. Они итеративно уточняют модель, используя результаты оценки.
9. Тестирование и развертывание
Наконец, команда разработчиков анализирует производительность и эффективность модели, используя набор тестовых данных, который имитирует реальные ситуации. Он готов к развертыванию, если модель удовлетворяет желаемым критериям производительности.
10. Постоянная оценка и улучшение
Чтобы реагировать на изменение структуры данных, модели ИИ необходимо постоянно отслеживать и обновлять. Чтобы модель была точной и актуальной, получайте отзывы пользователей, отслеживайте ее производительность и при необходимости вносите коррективы.
Что следует учитывать при разработке модели ИИ для предприятия
Разработка модели ИИ для предприятий требует тщательного рассмотрения для обеспечения успеха. На жизненный цикл разработки модели ИИ влияет множество факторов: от качества данных до этических соображений. Вот некоторые факторы, которые предприятиям следует учитывать при эффективном перемещении по сложному ландшафту процесса разработки модели ИИ.
Безопасность и конфиденциальность данных
Конфиденциальная информация часто присутствует в корпоративных данных. Обязательно включите надежные меры конфиденциальности и безопасности данных для защиты конфиденциальных данных на протяжении всего процесса разработки моделей ИИ.
Структура и масштабируемость
Корпоративные модели искусственного интеллекта требуют большой вычислительной мощности. Чтобы правильно управлять процессами обучения и развертывания, инвестируйте в масштабируемую инфраструктуру. Масштабируемость и гибкость — это особенности облачных технологий, таких как AWS, Azure и Google Cloud.
Прозрачная обработка данных
Решите этические проблемы, связанные с ИИ, такие как предрассудки, справедливость и прозрачность. Внедрить методы, позволяющие уменьшить предвзятость в обучающих данных и процедурах принятия решений, способствуя использованию ИИ этичным и ответственным образом.
Соответствие нормативным требованиям
В разных отраслях применяются разные правила. Убедитесь, что ваша модель искусственного интеллекта соответствует применимым отраслевым стандартам и законам о защите данных, таким как GDPR и HIPAA.
Генеративный ИИ
Развитие генеративного ИИ стало важной тенденцией по мере развития технологий ИИ. ChatGPT — один из примеров генеративной модели искусственного интеллекта, которая может создавать текст, графику и даже код. Это движение открывает новые возможности для изобретательного решения проблем, автоматизации и создания уникального контента в бизнесе.
Создавайте интеллектуальные решения для разработки моделей искусственного интеллекта с помощью Appinventiv
Создание надежного корпоративного ИИ-решения требует тщательного планирования и реализации, а это довольно сложная задача. Ключевые факторы, такие как качество данных, большие наборы данных и хорошо организованный конвейер данных, способствуют успеху вашего проекта разработки интеллектуальных моделей на основе искусственного интеллекта. Опыт Appinventiv в сфере услуг по разработке интеллектуальных моделей ИИ подчеркивает, насколько важно развивать культуру, основанную на данных, определять бизнес-цели, управлять данными и использовать правильные технологии ИИ.
Компании, которые придерживаются этих принципов, смогут лучше использовать преобразующую силу ИИ для повышения производительности, стимулирования корпоративного роста и оставаться на острие инноваций. Сотрудничество со всемирно известной компанией по разработке искусственного интеллекта, такой как Appinventiv, может помочь вам реализовать ваши цели и в полной мере использовать возможности искусственного интеллекта для вашего бизнеса.
Наши эксперты в Appinventiv предлагают комплексные услуги по разработке генеративного искусственного интеллекта, специально адаптированные к целям вашего бизнеса. Свяжитесь с нашими экспертами по искусственному интеллекту сегодня, чтобы создать модель искусственного интеллекта для вашего предприятия, которая будет способствовать росту, инновациям и эффективности.
Часто задаваемые вопросы
Вопрос. Каково влияние ИИ на предприятия?
А. Влияние ИИ на предприятия широкомасштабно и значительно:
Улучшение качества обслуживания клиентов. Персонализированное взаимодействие, ставшее возможным благодаря искусственному интеллекту, улучшает качество обслуживания клиентов за счет индивидуальных рекомендаций и эффективной поддержки клиентов.
Повышение производительности. ИИ автоматизирует монотонные процессы, оптимизируя операции и высвобождая человеческие ресурсы для стратегических действий.
Принятие обоснованных решений. ИИ анализирует огромные наборы данных, чтобы предоставить информацию, которая помогает людям принимать точные, основанные на данных решения по множеству различных вопросов, связанных с бизнесом.
Предиктивная аналитика: ИИ может выявлять тенденции и использовать эту информацию для лучшего распределения ресурсов, управления запасами и планирования на будущее.
Инновации. В результате закономерностей и возможностей, которые выявляет ИИ, создаются новые стратегии, продукты и услуги.
Вопрос. Как интеллектуальная модель ИИ работает на предприятиях?
А. Интеллектуальная модель искусственного интеллекта для предприятий анализирует различные наборы данных с использованием передовых алгоритмов и машинного обучения. Он учится на исторических тенденциях данных, корреляциях и аналитических данных на протяжении всего обучения. После обучения он включается в бизнес-операции, автоматизируя процессы, прогнозируя результаты и внося предложения на основе данных. Обеспечивая точность и актуальность посредством постоянного мониторинга и обратной связи, многие области предприятия могут получить выгоду от более разумных решений, улучшения процессов и инноваций.
Вопрос. Как построить модель ИИ?
А. Выполните следующие шаги, чтобы создать модель ИИ:
- Определите проблему
- Сбор и предварительная обработка данных
- Выберите подходящий алгоритм
- Обучение модели
- Оцените и настройте модель.
- Протестируйте модель
- Развертывание модели
- Следить и поддерживать режим