如何構建智能AI模型？ 企業視角
已發表: 2023-09-05幾十年前，我們是否想像過存在一台模仿人類智能的機器？
今天，我們正站在回答這個問題的數字革命的門檻上。 數據是創新的關鍵，算法是成功的階梯，構建適應現代世界需求的人工智能模型變得至關重要。
人工智能模型是一種出色的工具，可以通過提高效率和準確性來簡化複雜的任務並增強人類的能力。 從財務預測到醫療診斷，人工智能模型在不同行業的應用是無限的。
本指南解釋瞭如何從企業角度創建人工智能模型。 通過研究尖端技術和戰略情報的融合，我們將探索創建人工智能模型的過程和復雜性，使企業能夠促進創新並在以數據為中心的環境中保持領先地位。
全球人工智能市場空前增長
人工智能的採用將在未來十年推動全球人工智能市場的大幅增長。 據 Statista 稱，到 2030 年，這一市場目前估計價值約 1000 億美元，預計將增長 20 倍，接近 2 萬億美元。
這種增長歸因於無數行業已經將人工智能集成到其操作系統中。 值得注意的發展包括聊天機器人、圖像生成人工智能和其他基於人工智能的移動應用程序的興起，這使得人工智能的未來充滿希望。
從這個角度來看，生成式人工智能是另一個快速發展的領域。 2022 年，隨著 ChatGPT 的發布，生成式人工智能迎來了充滿機遇的新時代。 在分析 2022 年至 2023 年利用生成式人工智能的急劇增長時，這種轉變是顯而易見的。
這種日益增長的興趣可能會持續下去，因為預計將保持勢頭。 隨著用戶尋求更複雜、更人性化的聊天機器人版本，ChatGPT 和相關 AI 模型即將迭代預計將激發這種興趣。 閱讀此博客，了解開發 ChatGPT 等聊天機器人的成本。
什麼是智能AI模型？
“智能人工智能模型”一詞描述了一種複雜的人工智能係統，具有高水平的認知能力和執行具有挑戰性任務的能力，其理解和判斷能力可與人類智能相媲美。 這些模型是使用複雜的算法和深度學習策略創建的，經常結合神經網絡，使它們能夠處理大量數據，識別模式，並根據給定的輸入預測或採取行動。
智能人工智能應用程序或模型的特點是具有學習、推理、理解、適應、交互、解決問題和生成準確結果的能力。 例如，像 ChatGPT 這樣的語言模型可以響應命令生成類似人類的文本並識別照片中的物體、人物和場景，這是智能 AI 模型的一個例子。
例如，Appinventiv 通過實施人工智能技術來幫助創新求職平台 JobGet，促進求職者與當地企業之間的實時連接。
通過集成GPS功能，我們的智能AI模型開發人員成功建立了一種機制，將求職者與附近積極尋求招聘的公司聯繫起來。
這次合作最精彩的部分是 JobGet 獲得了 5200 萬美元的 B 輪融資，並為 15 萬名求職者提供了就業機會。
五層模型如何優化企業人工智能係統
為了構建一個有凝聚力的人工智能係統，企業人工智能架構通常由多個層組成。 五層模型是一種流行的策略，它將人工智能係統的各個部分劃分為不同的級別，每個級別都有自己的功能。 五層企業AI架構範式描述如下：
基礎設施層
基礎設施層提供數據處理和分析所需的計算能力。 該層由加速人工智能計算的硬件資源組成，包括服務器、GPU（圖形處理單元）和其他專用工具。 企業可以在 AWS、Azure 和 Google Cloud 等雲平台上選擇可擴展且適應性強的基礎設施替代方案。
數據層
數據是任何人工智能係統的基石。 數據在數據層進行收集、存儲和預處理。 包括數據清理、轉換、標準化和增強在內的任務都屬於這一層。 高質量、組織良好的數據是開發準確、高效的人工智能模型所必需的。 企業經常利用數據湖或數據倉庫來存儲和管理海量數據。
服務層
服務層涉及為應用程序、服務或最終用戶提供和部署智能人工智能模型。 這一層需要開發 API（應用程序編程接口），以實現系統和人工智能模型之間的通信。 它涉及的活動包括擴展、監控和模型部署。 具有容器和微服務的架構經常被用來加速部署和管理。
模型層
實際的人工智能模型是在這一層創建和訓練的。 在這一層中，選擇相關算法，設計神經網絡設計，調整超參數，並使用標記數據訓練模型。 使用 TensorFlow 和 PyTorch 等機器學習框架在這一層構建和訓練 AI 模型是常見做法。
應用層
人工智能功能與應用層的業務應用程序和程序相關聯。 創建使用人工智能模型做出的預測和建議的應用程序，並將人工智能見解納入決策過程都是這一層的一部分。 這些應用程序可用於許多領域，例如欺詐預防、供應鏈優化和客戶服務。
了解基礎知識：定制 AI 模型開發的分步方法
為了構建人工智能模型，您需要遵循以下步驟。 通過執行以下步驟，您可以成功開發解決企業挑戰的 AI 模型。
1. 確定問題和目標
首先概述人工智能模型將嘗試解決的問題。 確定您計劃實現的目標和成果，並列出挑戰。 這種清晰度將指導您的模型構建工作，保證實現您的業務目標。
2. 數據準備和收集
數據是人工智能模型的基礎。 該模型必須在現實場景中進行測試； 因此，選擇適當反映這些場景的數據集至關重要。
通過仔細的清理和預處理操作，在使用前消除數據的不一致至關重要。 有效培訓的進一步要求包括徹底的數據標記和管理。
3.選擇正確的算法
根據您的挑戰的性質選擇合適的深度學習算法。 CNN 非常適合涉及圖像的任務，RNN 非常適合涉及序列數據（例如文本和音頻）的任務，而 Transformer 可以管理數據中復雜的上下文關係。
4. 模型架構設計
下一步是創建模型的架構。 這需要對構成神經網絡的層、神經元和連接進行計數。 模型架構對模型的性能有很大影響。 因此，請嘗試多種配置以找到最佳的一種。
5. 訓練、驗證和測試數據分割
接下來，我們的團隊創建數據集的三個子集用於訓練、驗證和測試。 訓練數據用於訓練模型，驗證數據用於幫助微調超參數，測試數據用於衡量模型應用於未經測試的數據時的有效性。
6. 模型訓練
現在，您的 AI 應用程序開發團隊將繼續將訓練數據輸入到模型中，然後使用反向傳播逐步更改內部參數。 在這個階段，需要計算資源，TensorFlow和PyTorch等當代人工智能框架使有效的模型訓練成為可能。
7. 超參數調優
現階段，團隊將重點通過微調超參數來提高模型的性能，包括學習率、批量大小和正則化方法。 為了平衡欠擬合和過擬合，實驗是這個迭代過程的關鍵組成部分。
8. 模型評估
接下來，團隊使用驗證數據集來評估模型的性能。 測量（包括準確度、精確度、召回率和 F1 分數）提供有關模型有效性的信息。 他們利用評估結果迭代地完善模型。
9. 測試和部署
最後，開發團隊使用模擬真實情況的測試數據集分析模型的性能和有效性。 如果模型滿足所需的性能標準，則可以進行部署。
10. 持續評估和改進
為了對不斷變化的數據模式做出反應，必須持續監控和更新人工智能模型。 為了保持模型的準確性和相關性，請獲取用戶反饋、監控其性能並根據需要進行調整。
企業AI模型開發需要注意的事項
企業的人工智能模型開發需要仔細考慮才能確保成功。 從數據質量到道德考慮，許多因素都會影響人工智能模型的開發生命週期。 以下是企業在有效應對人工智能模型開發過程的複雜環境時應考慮的一些因素。
數據安全和隱私
企業數據中經常出現敏感信息。 確保納入強大的數據隱私和安全保障措施，以在人工智能模型的整個開發過程中保護敏感數據。
結構和可擴展性
企業人工智能模型需要大量的計算能力。 為了正確管理培訓和部署流程，請投資可擴展的基礎設施。 可擴展性和靈活性是 AWS、Azure 和 Google Cloud 等基於雲的技術的特點。
透明的數據處理
解決與人工智能相關的道德問題，例如偏見、公平和透明度。 採用方法減少訓練數據和決策程序中的偏見，促進以道德和負責任的方式使用人工智能。
監管合規性
不同的行業適用不同的法規。 確保您的 AI 模型符合適用的行業標準和數據保護法，例如 GDPR 和 HIPAA。
生成式人工智能
隨著人工智能技術的進步，生成式人工智能的發展已成為重要趨勢。 ChatGPT 是生成式 AI 模型的一個示例，可以生成文本、圖形甚至代碼。 這一運動為創造性地解決問題、自動化和在企業內創建獨特的內容開闢了新的機會。
使用 Appinventiv 構建智能 AI 模型開發解決方案
創建可靠的企業人工智能解決方案需要精心的規劃和執行，這是一項相當複雜的任務。 數據質量、大量數據集和組織良好的數據管道等關鍵支柱有助於基於 AI 的智能模型開發項目的成功。 Appinventiv 在智能 AI 模型開發服務方面的專業知識強調了開發數據驅動文化、定義業務目標、管理數據和使用正確的 AI 技術的重要性。
遵守這些原則的企業能夠更好地利用人工智能的變革力量來提高生產力、鼓勵企業發展並保持創新的優勢。 與 Appinventiv 這樣的全球知名人工智能開發公司合作，可以幫助您實現目標，並充分利用 AI 能力為您的業務服務。
我們 Appinventiv 的專家提供專為您的業務目標量身定制的無縫生成式 AI 開發服務。 立即與我們的 AI 專家聯繫，為您的企業構建能夠促進增長、創新和效率的 AI 模型。
常見問題解答
問：人工智能對企業有何影響？
A.人工智能對企業的影響是廣泛而重大的：
增強的客戶體驗：人工智能實現的個性化交互通過個性化推薦和有效的客戶支持來改善客戶體驗。
提高生產力：人工智能使單調的流程自動化，簡化運營並釋放人力資源用於戰略行動。
做出明智的決策：人工智能分析大量數據集，提供見解，幫助人們就許多不同的業務相關問題做出精確的、數據驅動的決策。
預測分析：人工智能可以識別趨勢並利用該信息更好地分配資源、管理庫存和提前計劃。
創新：由於人工智能識別的模式和機會，新的戰略、產品和服務被創建。
問：智能人工智能模型如何為企業發揮作用？
A.面向企業的智能人工智能模型使用尖端算法和機器學習來分析各種數據集。 它在整個培訓過程中從歷史數據趨勢、相關性和見解中學習。 經過培訓後，它會融入業務運營、自動化流程、預測結果並提出數據驅動的建議。 通過持續監控和反饋確保准確性和相關性，許多企業領域可以從更明智的決策、改進的流程和創新中受益。
問：如何構建人工智能模型？
A.請按照以下步驟創建 AI 模型：
- 定義問題
- 收集和預處理數據
- 選擇合適的算法
- 訓練模型
- 評估和微調模型
- 測試模型
- 部署模型
- 監控和維護模式