人工知能をうまく実装するにはどうすればよいでしょうか?

AI と ML は、ビジネス用語からより広範なエンタープライズ アプリケーションに移行しつつあります。戦略と導入に関する取り組みは、企業がクラウドに移行するという選択肢がなくなり、いつ、どのように移行するかだけが問題になっていた、エンタープライズ クラウド戦略のサイクルと変曲点を思い出させます。

人工知能と機械学習の実装戦略は、企業がアプローチを構築するのと同じ進化パターンに従います。この記事では、人工知能と機械学習の可能性を最大限に引き出す方法について説明します。

調査レポートによると、企業のテクノロジー意思決定者の 3 分の 2 近くが、すでに人工知能の適用を拡大している、現在、または拡大する予定です。この作業と取り組みは、コンプライアンスと低コストのストレージのせいでほとんど放置されていた企業内のエンタープライズ データ レイクによって推進され、これらの豊富なリポジトリを活用して、AI が私たちが尋ねていない質問、またはどのような質問をすればよいかわからない質問に答えられるようにします。 。

AI 中心のシステムへの支出は 2026 年までに 3,000 億ドルを超えると予想されており、さまざまな業界の企業が今後数年間で AI および機械学習テクノロジーを採用し、中核となるプロセスと業務を変革し続けるでしょう。業務を強化し、コスト効率を向上させるための学習システム。ビジネス リーダーがこのテクノロジーを最大限に活用するための計画と戦略を策定し始めるとき、人工知能と機械学習の導入への道は競争ではなく旅であることを忘れてはなりません。

人工知能の実装を成功させるにはどうすればよいですか?

1. ユースケースを明確に定義する

ビジネス リーダーとそのプロジェクト マネージャーは、まず時間をかけて人工知能の実装を明確に定義し、明確にします。目標が具体的であればあるほど、AI の実装が成功する可能性が高まるため、AI が解決する具体的な問題や課題は重要です。

2. データの可用性を確認する

ユースケースが明確に定義されたら、次のステップは、既存のプロセスとシステムが必要な分析を実行するために必要なデータを確実に取得および追跡できるようにすることです。

データの取り込みとキュレーションには多くの時間と労力が費やされるため、企業は、年齢、性別、民族などの適切な変数や特性を備えた、十分な量の適切なデータを確実に取得する必要があります。組織がデータ ガバナンス プログラムに優先順位を付ける場合、成果を成功させるにはデータの質と量の重要性を念頭に置く必要があります。

3. 基本的なデータ マイニングを実行する

企業はモデル構築作業に真っ先に取り組みたくなるかもしれませんが、迅速なデータ探索作業から始めることが重要です。データの仮定と理解を検証します。組織の主題に関する専門知識とビジネス上の洞察を活用することで、データが正しいストーリーを伝えているかどうかを判断できます。

このような演習は、企業が重要な変数特性がどのようなものであるべきか、またはどのような特性になる可能性があるのか​​、および潜在的なモデルへの入力としてどのような種類のデータ分類を作成する必要があるのか​​を理解するのにも役立ちます。

4. 多様で包括的なエンジニアリング チームを結集する

AI モデルを確実に成功させるには、管理チームが多様なアイデアや視点を結集する必要があります。そのためには、人口動態や性別、人種、神経多様性などの社会的要因を考慮して、可能な限り幅広い人口層からスタッフを雇用し、含める必要があります。

テクノロジー業界やビジネス全体で依然としてスキルギャップが顕著ですが、あらゆる背景を持つ従業員を採用して維持することでこれを軽減し、AI モデルを可能な限り包括的で実用的なものにすることができます。時間をかけて業界とのベンチマークを行い、より多くの表現が必要な領域を特定します。

5. モデル構築方法を定義する

仮説が達成すべき最終目標に焦点を当てるのではなく、仮説自体に焦点を当てる方が良いでしょう。テストを実行してどの変数または特徴が最も重要であるかを判断すると、仮説が検証され、その実行が改善されます。

多様なビジネスおよび分野の専門家を巻き込むことが重要です。彼らの継続的なフィードバックは、すべての利害関係者間の合意を検証し確保する上で重要な役割を果たすからです。実際、機械学習モデルの成功は特徴エンジニアリングの成功に依存するため、より優れた特徴を取得することに関しては、アルゴリズムよりも主題の専門家の方が常に価値があります。

6. モデル検証方法の定義

パフォーマンス指標を定義すると、さまざまなアルゴリズムの結果を評価、比較、分析して、特定のモデルをさらに改善できます。たとえば、分類のユースケースを扱う場合、分類の精度は優れたパフォーマンス指標となります。

アルゴリズムをトレーニングして評価するには、データをトレーニング セットとテスト セットに分割する必要があります。アルゴリズムの複雑さに応じて、これはデータのランダムな分割 (トレーニング用に 60%、テスト用に 40% など) を選択するだけで済む場合もあれば、より複雑なサンプリング プロセスが必要になる場合もあります。

仮説のテストと同様に、結果を検証し、すべてが正しい方向に進んでいることを確認するには、ビジネスおよびドメインの専門家が関与する必要があります。

7. 自動化と実稼働の推進

モデルを構築して検証した後、実稼働に導入する必要があります。数週間または数か月にわたる限定的なロールアウトから始めて、ビジネス ユーザーはモデルの動作と結果に関する継続的なフィードバックを提供でき、その後、より幅広いユーザーにロールアウトできます。

結果を適切な対象者に配布するには、データ収集を自動化するための適切なツールとプラットフォームを選択し、対応するシステムを確立する必要があります。プラットフォームは、企業のエンド ユーザーのさまざまなレベルの知識ニーズを満たすために複数のインターフェイスを提供する必要があります。たとえば、ビジネス アナリストはモデルの結果に基づいてさらなる分析を実行したい場合がありますが、一般的なエンド ユーザーはダッシュボードと視覚化を通じてデータを操作することのみを希望している場合があります。

8. モデルの更新を継続する

モデルがリリースされ、デプロイされて使用できるようになったら、その有効性を理解することで企業がモデルを更新できるようになるため、モデルを継続的に監視する必要があります。必要に応じて。

モデルはさまざまな理由で古くなってしまう可能性があります。市場の変化は企業自体やビジネスモデルの変化につながる可能性があります。モデルは将来の結果を予測するために過去のデータに基づいて構築されますが、市場の動向が企業のこれまでのビジネス方法から逸脱すると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。したがって、モデルを最新の状態に保つためにどのようなプロセスに従う必要があるかを覚えておくことが重要です。

人工知能は企業分野において誇大広告から現実へと急速に移行しており、事業運営と効率に大きな影響を与えています。今すぐ時間をかけて実行計画を策定することで、ビジネスはさらなる利益を享受できる有利な立場に立つことができます。

以上が人工知能をうまく実装するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。