Внедрение AI и ML в бизнес

Вы ищете способы использовать возможности машинного обучения и искусственного интеллекта для своего бизнеса?

Мы приведем ряд несколько советов для начинающих, которые хотят получить осмысленные выводы и прогнозы из своих данных.

Сегодня многие компании понимают, что ИИ и машинное обучение, использующее данные для прогнозирования, - это путь в будущее. Это топливо для распознавания изображений, обработки речи, перевода и других задач, которые имеют деловые последствия для маркетинга, обслуживания клиентов и многих других дисциплин. Например, согласно отчету McKinsey за 2015 год , «прогнозное обслуживание» производителей может сэкономить от 240 до 630 млрд долларов к 2025 году.

Хотя значение ясно, погружение пальцев в ИИ может быть сложной задачей. Так как же начать бизнес? Вот пять способов, по словам руководителей и экспертов AI, которые прошли через этот процесс.

1. Узнайте, как машинное обучение может помочь вашей компании

«При подготовке к использованию машинного обучения организации в первую очередь необходимо научить ведущих инженеров иметь четкое представление о технологии, о том, как она работает и какие преимущества она может предоставить», - сказал Крис Рейндерс, генеральный директор и соучредитель Cogisen . Например, Boeing организовал совместный лабораторный проект с Карнеги-Меллоном , сказал он, «чтобы его инженеры могли понять его потенциальное влияние во всех аспектах проектирования, производства и технического обслуживания». Это демонстрирует, насколько важным должно быть образование при применении машинного обучения в сложных условиях, сказал он.

2. Исследуйте другие предприятия, уже использующие ИИ и машинное обучение, чтобы определить параллели

«ИИ и машинное обучение еще не вошли в категорию« сделай сам », - говорит Фабио Карденас, генеральный директор Sundown AI . «Это все еще очень технический». Итак, стоит выяснить, какие другие компании имеют схожие цели и как они решают эту проблему.

3. Выберите платформу

Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft и другие, предлагающие платформы для машинного обучения для предприятия, не имеют очевидного места для начала. Многие из этих опций имеют одинаковую цену и предназначены для начинающих. Ознакомьтесь с отдельными статьями на этих платформах, чтобы узнать, подходит ли одна из них для вашего бизнеса.

4. Создайте стратегию

Такие компании, как Boxever, могут помочь компаниям развернуть ИИ, например, ответив на вопрос: «Как ИИ может улучшить маркетинг?». ИИ может помочь вам сделать прогноз о том, что произойдет, когда клиенты откроют электронное письмо, например, исходя из предыдущего опыта. Это простой способ интегрировать ИИ в текущие операции, сказал Дейв О'Фланаган, генеральный директор и соучредитель Boxever, потому что это помогает «создать доверие».

Руководство по беспроводным сетевым сетям 802.11 - ISO

Запишите свою собственную версию компакт-диска в Руководстве по беспроводным сетям 802.11 TechRepublic. Данная загрузка представляет собой полный образ компакт-диска, который ранее продавался в нашем каталоге TechRepublic. Руководство по беспроводным сетям 802.11 TechRepublic предоставляет ...

электронные книги предоставлены TechRepublic Premium

«Нам пришлось ввести множество элементов управления правилами, чтобы организации могли самостоятельно обрабатывать результаты или самостоятельно развертывать свои собственные стратегии», - сказал О'Фланаган, - а затем поставить свои стратегии вместе с «черным ящиком» или стратегиями ИИ, чтобы иметь возможность освоиться с концепцией машины, принимающей решения о том, какую информацию предоставить клиенту ".

5. Создайте план реализации

Прежде чем начать развертывание своего продукта, необходимо подумать о плане. Согласно Карденасу из Sundown AI, план развертывания в нескольких регионах с использованием Amazon Web Services (AWS) содержит подробное описание для пользователей. «Настройка инфраструктуры AWS займет несколько дней, если предположить, что веб-приложение ранее было протестировано на такой инфраструктуре», - сказал он. Если этого не произойдет, вам нужно будет настроить «веб-приложение, базу данных и другую связанную инфраструктуру на AWS, связав все компоненты», сказал Карденас, что может занять неделю или две. Кроме того, для этого потребуется постоянно совершенствовать кодирование ошибок, что потребует дополнительных развертываний. Карденас подсчитал, что процесс «развертывания конвейера» может занять еще около десяти дней.

Ссылка на источник: https://www.zdnet.com/article/five-ways-your-company-can-get-started-implementing-ai-and-ml/

Источник: m.vk.com

Комментарии: