如何构建智能AI模型？ 企业视角
已发表: 2023-09-05几十年前，我们是否想象过存在一台模仿人类智能的机器？
今天，我们正站在回答这个问题的数字革命的门槛上。 数据是创新的关键，算法是成功的阶梯，构建适应现代世界需求的人工智能模型变得至关重要。
人工智能模型是一种出色的工具，可以通过提高效率和准确性来简化复杂的任务并增强人类的能力。 从财务预测到医疗诊断，人工智能模型在不同行业的应用是无限的。
本指南解释了如何从企业角度创建人工智能模型。 通过研究尖端技术和战略情报的融合，我们将探索创建人工智能模型的过程和复杂性，使企业能够促进创新并在以数据为中心的环境中保持领先地位。
全球人工智能市场空前增长
人工智能的采用将在未来十年推动全球人工智能市场的大幅增长。 据 Statista 称，到 2030 年，这一市场目前估计价值约 1000 亿美元，预计将增长 20 倍，接近 2 万亿美元。
这种增长归因于无数行业已经将人工智能集成到其操作系统中。 值得注意的发展包括聊天机器人、图像生成人工智能和其他基于人工智能的移动应用程序的兴起，这使得人工智能的未来充满希望。
从这个角度来看，生成式人工智能是另一个快速发展的领域。 2022 年，随着 ChatGPT 的发布，生成式人工智能迎来了充满机遇的新时代。 在分析 2022 年至 2023 年利用生成式人工智能的急剧增长时，这种转变是显而易见的。
这种日益增长的兴趣可能会持续下去，因为预计将保持势头。 随着用户寻求更复杂、更人性化的聊天机器人版本，ChatGPT 和相关 AI 模型即将迭代预计将激发这种兴趣。 阅读此博客，了解开发 ChatGPT 等聊天机器人的成本。
什么是智能AI模型？
“智能人工智能模型”一词描述了一种复杂的人工智能系统，具有高水平的认知能力和执行具有挑战性任务的能力，其理解和判断能力可与人类智能相媲美。 这些模型是使用复杂的算法和深度学习策略创建的，经常结合神经网络，使它们能够处理大量数据，识别模式，并根据给定的输入预测或采取行动。
智能人工智能应用程序或模型的特点是具有学习、推理、理解、适应、交互、解决问题和生成准确结果的能力。 例如，像 ChatGPT 这样的语言模型可以响应命令生成类似人类的文本并识别照片中的物体、人物和场景，这是智能 AI 模型的一个例子。
例如，Appinventiv 通过实施人工智能技术来帮助创新求职平台 JobGet，促进求职者与当地企业之间的实时连接。
通过集成GPS功能，我们的智能AI模型开发人员成功建立了一种机制，将求职者与附近积极寻求招聘的公司联系起来。
这次合作最精彩的部分是 JobGet 获得了 5200 万美元的 B 轮融资，并为 15 万名求职者提供了就业机会。
五层模型如何优化企业人工智能系统
为了构建一个有凝聚力的人工智能系统，企业人工智能架构通常由多个层组成。 五层模型是一种流行的策略，它将人工智能系统的各个部分划分为不同的级别，每个级别都有自己的功能。 五层企业AI架构范式描述如下：
基础设施层
基础设施层提供数据处理和分析所需的计算能力。 该层由加速人工智能计算的硬件资源组成，包括服务器、GPU（图形处理单元）和其他专用工具。 企业可以在 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台上选择可扩展且适应性强的基础设施替代方案。
数据层
数据是任何人工智能系统的基石。 数据在数据层进行收集、存储和预处理。 包括数据清理、转换、标准化和增强在内的任务都属于这一层。 高质量、组织良好的数据是开发准确、高效的人工智能模型所必需的。 企业经常利用数据湖或数据仓库来存储和管理海量数据。
服务层
服务层涉及为应用程序、服务或最终用户提供和部署智能人工智能模型。 这一层需要开发 API（应用程序编程接口），以实现系统和人工智能模型之间的通信。 它涉及的活动包括扩展、监控和模型部署。 具有容器和微服务的架构经常被用来加速部署和管理。
模型层
实际的人工智能模型是在这一层创建和训练的。 在这一层中，选择相关算法，设计神经网络设计，调整超参数，并使用标记数据训练模型。 使用 TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习框架在这一层构建和训练 AI 模型是常见做法。
应用层
人工智能功能与应用层的业务应用程序和程序相关联。 创建使用人工智能模型做出的预测和建议的应用程序，并将人工智能见解纳入决策过程都是这一层的一部分。 这些应用程序可用于许多领域，例如欺诈预防、供应链优化和客户服务。
了解基础知识：定制 AI 模型开发的分步方法
为了构建人工智能模型，您需要遵循以下步骤。 通过执行以下步骤，您可以成功开发解决企业挑战的 AI 模型。
1. 确定问题和目标
首先概述人工智能模型将尝试解决的问题。 确定您计划实现的目标和成果，并列出挑战。 这种清晰度将指导您的模型构建工作，保证实现您的业务目标。
2. 数据准备和收集
数据是人工智能模型的基础。 该模型必须在现实场景中进行测试； 因此，选择适当反映这些场景的数据集至关重要。
通过仔细的清理和预处理操作，在使用前消除数据的不一致至关重要。 有效培训的进一步要求包括彻底的数据标记和管理。
3.选择正确的算法
根据您的挑战的性质选择合适的深度学习算法。 CNN 非常适合涉及图像的任务，RNN 非常适合涉及序列数据（例如文本和音频）的任务，而 Transformer 可以管理数据中复杂的上下文关系。
4. 模型架构设计
下一步是创建模型的架构。 这需要对构成神经网络的层、神经元和连接进行计数。 模型架构对模型的性能有很大影响。 因此，请尝试多种配置以找到最佳的一种。
5. 训练、验证和测试数据分割
接下来，我们的团队创建数据集的三个子集用于训练、验证和测试。 训练数据用于训练模型，验证数据用于帮助微调超参数，测试数据用于衡量模型应用于未经测试的数据时的有效性。
6. 模型训练
现在，您的 AI 应用程序开发团队将继续将训练数据输入到模型中，然后使用反向传播逐步更改内部参数。 在这个阶段，需要计算资源，TensorFlow和PyTorch等当代人工智能框架使有效的模型训练成为可能。
7. 超参数调优
现阶段，团队将重点通过微调超参数来提高模型的性能，包括学习率、批量大小和正则化方法。 为了平衡欠拟合和过拟合，实验是这个迭代过程的关键组成部分。
8. 模型评估
接下来，团队使用验证数据集来评估模型的性能。 测量（包括准确度、精确度、召回率和 F1 分数）提供有关模型有效性的信息。 他们利用评估结果迭代地完善模型。
9. 测试和部署
最后，开发团队使用模拟真实情况的测试数据集分析模型的性能和有效性。 如果模型满足所需的性能标准，则可以进行部署。
10. 持续评估和改进
为了对不断变化的数据模式做出反应，必须持续监控和更新人工智能模型。 为了保持模型的准确性和相关性，请获取用户反馈、监控其性能并根据需要进行调整。
企业AI模型开发需要注意的事项
企业的人工智能模型开发需要仔细考虑才能确保成功。 从数据质量到道德考虑，许多因素都会影响人工智能模型的开发生命周期。 以下是企业在有效应对人工智能模型开发过程的复杂环境时应考虑的一些因素。
数据安全和隐私
企业数据中经常出现敏感信息。 确保纳入强大的数据隐私和安全保障措施，以在人工智能模型的整个开发过程中保护敏感数据。
结构和可扩展性
企业人工智能模型需要大量的计算能力。 为了正确管理培训和部署流程，请投资可扩展的基础设施。 可扩展性和灵活性是 AWS、Azure 和 Google Cloud 等基于云的技术的特点。
透明的数据处理
解决与人工智能相关的道德问题，例如偏见、公平和透明度。 采用方法减少训练数据和决策程序中的偏见，促进以道德和负责任的方式使用人工智能。
监管合规性
不同的行业适用不同的法规。 确保您的 AI 模型符合适用的行业标准和数据保护法，例如 GDPR 和 HIPAA。
生成式人工智能
随着人工智能技术的进步，生成式人工智能的发展已成为重要趋势。 ChatGPT 是生成式 AI 模型的一个示例，可以生成文本、图形甚至代码。 这一运动为创造性地解决问题、自动化和在企业内创建独特的内容开辟了新的机会。
使用 Appinventiv 构建智能 AI 模型开发解决方案
创建可靠的企业人工智能解决方案需要精心的规划和执行，这是一项相当复杂的任务。 数据质量、大量数据集和组织良好的数据管道等关键支柱有助于基于 AI 的智能模型开发项目的成功。 Appinventiv 在智能 AI 模型开发服务方面的专业知识强调了开发数据驱动文化、定义业务目标、管理数据和使用正确的 AI 技术的重要性。
遵守这些原则的企业能够更好地利用人工智能的变革力量来提高生产力、鼓励企业发展并保持创新的优势。 与 Appinventiv 这样的全球知名人工智能开发公司合作，可以帮助您实现目标，并充分利用 AI 能力为您的业务服务。
我们 Appinventiv 的专家提供专为您的业务目标量身定制的无缝生成式 AI 开发服务。 立即与我们的 AI 专家联系，为您的企业构建能够促进增长、创新和效率的 AI 模型。
常见问题解答
问：人工智能对企业有何影响？
A.人工智能对企业的影响是广泛而重大的：
增强的客户体验：人工智能实现的个性化交互通过个性化推荐和有效的客户支持来改善客户体验。
提高生产力：人工智能使单调的流程自动化，简化运营并释放人力资源用于战略行动。
做出明智的决策：人工智能分析大量数据集，提供见解，帮助人们就许多不同的业务相关问题做出精确的、数据驱动的决策。
预测分析：人工智能可以识别趋势并利用该信息更好地分配资源、管理库存和提前计划。
创新：由于人工智能识别的模式和机会，新的战略、产品和服务被创建。
问：智能人工智能模型如何为企业发挥作用？
A.面向企业的智能人工智能模型使用尖端算法和机器学习来分析各种数据集。 它在整个培训过程中从历史数据趋势、相关性和见解中学习。 经过培训后，它会融入业务运营、自动化流程、预测结果并提出数据驱动的建议。 通过持续监控和反馈确保准确性和相关性，许多企业领域可以从更明智的决策、改进的流程和创新中受益。
问：如何构建人工智能模型？
A.请按照以下步骤创建 AI 模型：
- 定义问题
- 收集和预处理数据
- 选择合适的算法
- 训练模型
- 评估和微调模型
- 测试模型
- 部署模型
- 监控和维护模式