จะสร้างโมเดล AI อัจฉริยะได้อย่างไร มุมมองขององค์กร

ไม่กี่ทศวรรษก่อน เราเคยจินตนาการถึงการมีอยู่ของเครื่องจักรที่เลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์หรือไม่?

วันนี้เรายืนอยู่บนขีดจำกัดของการปฏิวัติทางดิจิทัลที่ตอบคำถามนี้ เนื่องจากข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและอัลกอริธึมเป็นบันไดสู่ความสำเร็จ จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรในการสร้างโมเดล AI เพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการของโลกสมัยใหม่

โมเดล AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้น และเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ด้วยการปลดล็อกประสิทธิภาพและความแม่นยำในระดับใหม่ ตั้งแต่การคาดการณ์ทางการเงินไปจนถึงการวินิจฉัยด้านการดูแลสุขภาพ การประยุกต์ใช้โมเดล AI นั้นไร้ขีดจำกัดในอุตสาหกรรมต่างๆ

คู่มือนี้จะอธิบายวิธีสร้างแบบจำลอง AI จากมุมมองขององค์กร ด้วยการตรวจสอบการบรรจบกันของเทคโนโลยีล้ำสมัยและความฉลาดเชิงกลยุทธ์ เราจะสำรวจกระบวนการและความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลอง AI ที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถส่งเสริมนวัตกรรมและคงความเป็นผู้นำในสภาพแวดล้อมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง

การเติบโตอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนของตลาด AI ทั่วโลก

การนำ AI มาใช้มีแนวโน้มที่จะขับเคลื่อนการเติบโตอย่างมากในตลาด AI ทั่วโลกในทศวรรษหน้า ภายในปี 2030 ตลาดนี้ ซึ่งปัจจุบันคาดว่าจะมีมูลค่าประมาณ 100 พันล้านดอลลาร์ คาดว่าจะเติบโต 20 เท่าและจะมีมูลค่าเกือบ 2 ล้านล้านดอลลาร์ ตามข้อมูลของ Statista

การเติบโตนี้เป็นผลมาจากอุตสาหกรรมมากมายที่ได้รวม AI เข้ากับระบบปฏิบัติการของตนแล้ว การพัฒนาที่โดดเด่น ได้แก่ การเพิ่มขึ้นของแชทบอท AI ที่สร้างรูปภาพ และแอปพลิเคชันมือถือที่ใช้ AI อื่น ๆ ซึ่งทำให้อนาคตของปัญญาประดิษฐ์มีอนาคตสดใส

ในมุมมองนี้ generative AI เป็นอีกหนึ่งกลุ่มที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว โอกาสยุคใหม่สำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ได้เปิดตัวในปี 2022 ด้วยการเปิดตัว ChatGPT การเปลี่ยนแปลงนี้สามารถมองเห็นได้เมื่อวิเคราะห์การเพิ่มขึ้นอย่างมากของการใช้ generative AI ตั้งแต่ปี 2022 ถึง 2023

ความสนใจที่เพิ่มขึ้นนี้มีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไปเนื่องจากคาดว่าจะรักษาโมเมนตัมไว้ได้ ในขณะที่ผู้ใช้มองหาแชทบอทเวอร์ชันที่ซับซ้อนและเหมือนมนุษย์มากขึ้น การทำซ้ำ ChatGPT และโมเดล AI ที่เกี่ยวข้องที่กำลังจะมีขึ้นเร็วๆ นี้ คาดว่าจะกระตุ้นความสนใจนี้ อ่านบล็อกนี้เพื่อทราบต้นทุนในการพัฒนาแชทบอทอย่าง ChatGPT

โมเดล AI อัจฉริยะคืออะไร

คำว่า “โมเดล AI อัจฉริยะ” อธิบายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนซึ่งมีความสามารถในการรับรู้ในระดับสูง และความสามารถในการดำเนินงานที่ท้าทายด้วยความเข้าใจและการตัดสินที่เทียบได้กับสติปัญญาของมนุษย์ โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นด้วยอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและกลยุทธ์การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งมักรวมโครงข่ายประสาทเทียมเข้าด้วยกัน ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล จดจำรูปแบบ และคาดการณ์หรือดำเนินการตามอินพุตที่กำหนด

แอปพลิเคชันหรือโมเดล AI อัจฉริยะโดดเด่นด้วยความสามารถในการเรียนรู้ ใช้เหตุผล ทำความเข้าใจ ปรับใช้ โต้ตอบ แก้ไขปัญหา และสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำ ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาอย่าง ChatGPT ซึ่งสามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อคำสั่งและระบุวัตถุ ผู้คน และสถานการณ์ในภาพถ่าย ก็เป็นตัวอย่างหนึ่งของโมเดล AI อัจฉริยะ

ตัวอย่างเช่น Appinventiv ช่วย JobGet ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการหางานที่เป็นนวัตกรรมใหม่ โดยการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ที่อำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ระหว่างผู้หางานและธุรกิจในท้องถิ่น

ด้วยการบูรณาการฟังก์ชัน GPS นักพัฒนาโมเดล AI อัจฉริยะของเราสามารถสร้างกลไกในการเชื่อมโยงผู้หางานกับบริษัทใกล้เคียงที่ต้องการจ้างงานได้สำเร็จ

ส่วนที่ดีที่สุดของความร่วมมือนี้คือ JobGet ได้รับเงินทุน Series B จำนวน 52 ล้านดอลลาร์ พร้อมด้วยผู้หางาน 150,000 คนที่ได้รับตำแหน่งงาน

โมเดลห้าชั้นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพระบบ AI ขององค์กรได้อย่างไร

ในการสร้างระบบ AI ที่สอดคล้องกัน สถาปัตยกรรม AI ขององค์กรมักประกอบด้วยหลายเลเยอร์ แบบจำลองห้าชั้นเป็นกลยุทธ์ยอดนิยมอย่างหนึ่งที่แบ่งส่วนต่างๆ ของระบบ AI ออกเป็นระดับที่แตกต่างกัน โดยแต่ละส่วนมีหน้าที่ของตัวเอง กระบวนทัศน์สถาปัตยกรรม AI ระดับองค์กรห้าชั้นมีการอธิบายไว้ในลักษณะต่อไปนี้:

1. ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน

เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานมอบพลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล เลเยอร์นี้ประกอบด้วยทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่เร่งความเร็วการคำนวณ AI รวมถึงเซิร์ฟเวอร์, GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) และเครื่องมือพิเศษอื่นๆ องค์กรสามารถเลือกทางเลือกโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และปรับเปลี่ยนได้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud

1. ชั้นข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐานสำคัญของระบบ AI ข้อมูลจะถูกรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลล่วงหน้าในชั้นข้อมูล งานต่างๆ รวมถึงการล้างข้อมูล การแปลง การสร้างมาตรฐาน และการเพิ่มประสิทธิภาพ อยู่ภายใต้เลเยอร์นี้ ข้อมูลคุณภาพสูงและมีการจัดระเบียบอย่างดีเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนาโมเดล AI ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ ธุรกิจต่างๆ มักใช้ Data Lake หรือคลังสินค้าเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

1. ชั้นบริการ

ชั้นบริการเกี่ยวข้องกับการให้บริการและการปรับใช้โมเดล AI อัจฉริยะกับแอปพลิเคชัน บริการ หรือผู้ใช้ปลายทาง เลเยอร์นี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนา API (Application Programming Interfaces) ช่วยให้เกิดการสื่อสารระหว่างระบบและโมเดล AI โดยเกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ รวมถึงการปรับขนาด การตรวจสอบ และการปรับใช้โมเดล สถาปัตยกรรมที่มีคอนเทนเนอร์และไมโครเซอร์วิสมักถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการปรับใช้และการจัดการ

1. เลเยอร์โมเดล

โมเดล AI จริงถูกสร้างขึ้นและฝึกฝนในเลเยอร์นี้ ในเลเยอร์นี้ จะมีการเลือกอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้อง การออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการออกแบบ ไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้รับการปรับ และโมเดลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ การสร้างและฝึกอบรมโมเดล AI บนเลเยอร์นี้ถือเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปโดยใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น TensorFlow และ PyTorch

1. เลเยอร์แอปพลิเคชัน

ความสามารถของ AI เชื่อมโยงกับแอปทางธุรกิจและขั้นตอนที่ชั้นแอปพลิเคชัน การสร้างแอปที่ใช้การคาดการณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างโดยโมเดล AI และการรวมข้อมูลเชิงลึกของ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจ ล้วนเป็นส่วนหนึ่งของเลเยอร์นี้ แอปเหล่านี้สามารถใช้ได้ในหลายสาขา เช่น การป้องกันการฉ้อโกง การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และการบริการลูกค้า

การทำความเข้าใจพื้นฐาน: แนวทางทีละขั้นตอนเพื่อการพัฒนาโมเดล AI แบบกำหนดเอง

ในการสร้างโมเดล AI ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่คุณต้องปฏิบัติตาม ด้วยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถพัฒนาโมเดล AI ที่จัดการกับความท้าทายขององค์กรของคุณได้สำเร็จ

1. ระบุปัญหาและเป้าหมาย

เริ่มต้นด้วยการสรุปปัญหาที่โมเดล AI จะพยายามแก้ไข ระบุเป้าหมายและผลลัพธ์ที่คุณวางแผนจะบรรลุ พร้อมทั้งระบุความท้าทายต่างๆ ความชัดเจนนี้จะกำหนดทิศทางความพยายามในการสร้างแบบจำลองของคุณ ซึ่งรับประกันการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ

2. การเตรียมและรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐานของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลองจะต้องได้รับการทดสอบในสถานการณ์จริง ดังนั้นการเลือกชุดข้อมูลที่สะท้อนถึงสถานการณ์เหล่านั้นอย่างเหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ด้วยการทำความสะอาดอย่างระมัดระวังและการดำเนินการล่วงหน้า สิ่งสำคัญคือต้องขจัดความไม่สอดคล้องกันออกจากข้อมูลก่อนใช้งาน ข้อกำหนดเพิ่มเติมสำหรับการฝึกอบรมที่มีประสิทธิผล ได้แก่ การติดฉลากและการจัดการข้อมูลอย่างละเอียด

3. เลือกอัลกอริทึมที่ถูกต้อง

เลือกใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับลักษณะของความท้าทายของคุณ CNN นั้นยอดเยี่ยมสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพ RNN นั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลำดับ เช่น ข้อความและเสียง และหม้อแปลงไฟฟ้าสามารถจัดการความสัมพันธ์เชิงบริบทที่ซับซ้อนในข้อมูลได้

4. การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบจำลอง

ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างสถาปัตยกรรมของโมเดล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการนับเลเยอร์ เซลล์ประสาท และการเชื่อมต่อที่ประกอบกันเป็นโครงข่ายประสาทเทียม สถาปัตยกรรมโมเดลมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล ดังนั้น ให้ลองใช้การกำหนดค่าต่างๆ เพื่อค้นหาการกำหนดค่าที่ดีที่สุด

5. การฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบการแยกข้อมูล

ต่อไป ทีมของเราสร้างชุดข้อมูลย่อย 3 ชุดสำหรับการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ ข้อมูลการฝึกใช้เพื่อฝึกโมเดล ข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องจะถูกใช้เพื่อช่วยปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และข้อมูลการทดสอบใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อนำไปใช้กับข้อมูลที่ยังไม่ทดสอบ

6. การฝึกโมเดล

ตอนนี้ ทีมพัฒนาแอป AI ของคุณจะดำเนินการต่อเพื่อป้อนข้อมูลการฝึกอบรมลงในโมเดล จากนั้นใช้การเผยแพร่ย้อนกลับเพื่อเปลี่ยนพารามิเตอร์ภายในทีละน้อย ในขั้นตอนนี้ จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณ และเฟรมเวิร์ก AI ร่วมสมัย เช่น TensorFlow และ PyTorch ทำให้การฝึกฝนโมเดลมีประสิทธิผลเป็นไปได้

7. การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์

ในขั้นตอนนี้ ทีมงานจะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างละเอียด รวมถึงอัตราการเรียนรู้ ขนาดแบทช์ และวิธีการทำให้เป็นมาตรฐาน เพื่อสร้างสมดุลระหว่าง underfitting และ overfitting การทดลองถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการทำซ้ำนี้

8. การประเมินแบบจำลอง

จากนั้น ทีมงานจะใช้ชุดข้อมูลการตรวจสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง การวัด รวมถึงความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 ให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแบบจำลอง พวกเขาปรับปรุงแบบจำลองซ้ำๆ โดยใช้ผลการวิจัยจากการประเมิน

9. การทดสอบและการปรับใช้

สุดท้ายนี้ ทีมพัฒนาจะวิเคราะห์ประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลการทดสอบซึ่งเลียนแบบสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง พร้อมสำหรับการใช้งานหากโมเดลตรงตามเกณฑ์ประสิทธิภาพที่ต้องการ

10. การประเมินและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

เพื่อตอบสนองต่อรูปแบบข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป โมเดล AI จะต้องได้รับการตรวจสอบและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง เพื่อรักษาโมเดลให้ถูกต้องและเกี่ยวข้อง รับคำติชมจากผู้ใช้ ตรวจสอบประสิทธิภาพ และทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น

ข้อควรพิจารณาในระหว่างการพัฒนาโมเดล AI สำหรับองค์กร

การพัฒนาโมเดล AI สำหรับองค์กรต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบเพื่อให้มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จ ตั้งแต่คุณภาพข้อมูลไปจนถึงการพิจารณาด้านจริยธรรม มีหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อวงจรชีวิตการพัฒนาโมเดล AI ต่อไปนี้เป็นปัจจัยบางประการที่องค์กรควรพิจารณาในขณะที่สำรวจภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาแบบจำลอง AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนมักปรากฏอยู่ในข้อมูลองค์กร ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รวมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่แข็งแกร่งและการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนตลอดการพัฒนาโมเดล AI

โครงสร้างและความสามารถในการขยายขนาด

โมเดล AI ระดับองค์กรต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมาก เพื่อจัดการกระบวนการฝึกอบรมและการใช้งานอย่างเหมาะสม ให้ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นเป็นคุณสมบัติของเทคโนโลยีบนคลาวด์ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud

การจัดการข้อมูลที่โปร่งใส

แก้ไขปัญหาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น อคติ ความยุติธรรม และความโปร่งใส นำวิธีการต่างๆ มาใช้เพื่อลดอคติในข้อมูลการฝึกอบรมและขั้นตอนการตัดสินใจ ส่งเสริมการใช้ AI ในลักษณะที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

กฎระเบียบที่แตกต่างกันนำไปใช้กับอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดล AI ของคุณเป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องและกฎหมายคุ้มครองข้อมูล เช่น GDPR และ HIPAA

AI กำเนิด

การพัฒนา generative AI กลายเป็นกระแสสำคัญในขณะที่เทคโนโลยี AI ก้าวหน้า ChatGPT คือตัวอย่างหนึ่งของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ที่สามารถสร้างข้อความ กราฟิก และแม้แต่โค้ดได้ การเคลื่อนไหวนี้เปิดโอกาสใหม่สำหรับการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ ระบบอัตโนมัติ และการสร้างเนื้อหาที่มีเอกลักษณ์ภายในธุรกิจ

สร้างโซลูชันการพัฒนาโมเดล AI อัจฉริยะด้วย Appinventiv

ต้องใช้การวางแผนและดำเนินการอย่างพิถีพิถันเพื่อสร้างโซลูชัน AI ระดับองค์กรที่แข็งแกร่ง ซึ่งเป็นงานที่ค่อนข้างซับซ้อน เสาหลักสำคัญ เช่น คุณภาพของข้อมูล ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และไปป์ไลน์ข้อมูลที่จัดระเบียบอย่างดี มีส่วนช่วยให้โครงการพัฒนาโมเดลอัจฉริยะที่ใช้ AI ของคุณประสบความสำเร็จ ความเชี่ยวชาญของ Appinventiv ในบริการพัฒนาโมเดล AI อัจฉริยะเน้นย้ำถึงความสำคัญของการพัฒนาวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ จัดการข้อมูล และใช้เทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม

ธุรกิจที่ปฏิบัติตามหลักการเหล่านี้จะสามารถใช้พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI ได้ดีขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ส่งเสริมการเติบโตขององค์กร และก้าวนำนวัตกรรม การทำงานร่วมกับบริษัทพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่มีชื่อเสียงระดับโลกอย่าง Appinventiv สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายและใช้ประโยชน์จากความสามารถ AI สำหรับธุรกิจของคุณได้อย่างเต็มที่

ผู้เชี่ยวชาญของเราที่ Appinventiv นำเสนอบริการพัฒนา Generative AI ที่ราบรื่นซึ่งปรับให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ ติดต่อผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของเราวันนี้เพื่อสร้างโมเดล AI สำหรับองค์กรของคุณที่ส่งเสริมการเติบโต นวัตกรรม และประสิทธิภาพ

คำถามที่พบบ่อย

ถาม AI มีผลกระทบต่อองค์กรอย่างไร

ก. ผลกระทบของ AI ต่อองค์กรมีความหลากหลายและมีความสำคัญ:

ประสบการณ์ของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง: การโต้ตอบส่วนบุคคลที่เกิดขึ้นได้โดย AI จะปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยคำแนะนำเฉพาะบุคคลและการสนับสนุนลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ

ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น: AI ทำให้กระบวนการที่ซ้ำซากจำเจเป็นอัตโนมัติ เพิ่มความคล่องตัวในการปฏิบัติงาน และเพิ่มพื้นที่ว่างทรัพยากรมนุษย์สำหรับการดำเนินการเชิงกลยุทธ์

การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล: AI วิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้ผู้คนตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับปัญหาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: AI สามารถระบุแนวโน้มและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อจัดสรรทรัพยากร จัดการสินค้าคงคลัง และวางแผนล่วงหน้าได้ดีขึ้น

นวัตกรรม: จากรูปแบบและโอกาสที่ AI ระบุ กลยุทธ์ ผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ๆ จึงถูกสร้างขึ้น

ถาม โมเดล AI อัจฉริยะทำงานอย่างไรในองค์กร

ก. โมเดล AI อัจฉริยะสำหรับองค์กรวิเคราะห์ชุดข้อมูลต่างๆ โดยใช้อัลกอริธึมที่ล้ำสมัยและการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเรียนรู้จากแนวโน้มข้อมูลในอดีต ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกตลอดการฝึกอบรม หลังการฝึกอบรม จะรวมเข้ากับการดำเนินธุรกิจ กระบวนการอัตโนมัติ การคาดการณ์ผลลัพธ์ และการให้ข้อเสนอแนะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยการรับรองความถูกต้องและความเกี่ยวข้องผ่านการตรวจสอบและข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่อง พื้นที่องค์กรจำนวนมากจะได้รับประโยชน์จากการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น กระบวนการที่ได้รับการปรับปรุง และนวัตกรรม

ถามจะสร้างโมเดล AI ได้อย่างไร

A. ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลอง AI:

1. กำหนดปัญหา
2. รวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
3. เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม
4. ฝึกโมเดล
5. ประเมินและปรับแต่งแบบจำลอง
6. ทดสอบโมเดล
7. ปรับใช้โมเดล
8. ตรวจสอบและบำรุงรักษาโหมด