AI와 ML은 비즈니스 용어에서 더 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션으로 변화하고 있습니다. 전략 및 채택에 대한 노력은 엔터프라이즈 클라우드 전략의 주기와 변곡점을 연상시킵니다. 이때 기업은 더 이상 클라우드로 전환할 수 있는 선택권이 없고 전환 시기와 방법만 문제가 됩니다.
인공 지능 및 기계 학습의 구현 전략은 기업이 접근 방식을 구축함에 따라 동일한 진화 패턴을 따릅니다. 이 글에서는 인공지능과 머신러닝의 잠재력을 극대화하는 방법에 대해 논의하겠습니다.
연구 보고서에 따르면 기업 기술 의사 결정자의 거의 3분의 2가 이미 인공 지능의 적용을 확장했거나 확대할 계획입니다. 이러한 작업과 노력은 규정 준수 및 저렴한 스토리지로 인해 대부분 유휴 상태인 기업 내의 엔터프라이즈 데이터 레이크에 의해 주도되며 이러한 풍부한 리포지토리를 활용하여 AI가 우리가 묻지 않는 질문에 답하거나 어떤 질문을 해야 할지 모를 수 있습니다. .
AI 중심 시스템에 대한 지출은 2026년까지 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 앞으로 업계 전반의 기업은 계속해서 AI 및 기계 학습 기술을 채택하여 핵심 프로세스와 비즈니스 모델을 변화시켜 기계 학습 시스템을 활용하여 운영 및 비용 효율성을 향상시킵니다. 비즈니스 리더는 이 기술을 최대한 활용하는 방법에 대한 계획과 전략을 개발하기 시작하면서 인공 지능과 머신 러닝을 채택하는 길은 경주가 아닌 여정이라는 점을 기억해야 합니다.
비즈니스 리더와 프로젝트 관리자는 먼저 AI가 해결하고자 하는 특정 문제나 과제를 명확하게 정의하고 표현하는 것이 중요합니다. 목표가 구체적일수록 AI 구현의 성공 가능성이 높아집니다.
사용 사례가 명확하게 정의되면 다음 단계는 기존 프로세스와 시스템이 필요한 분석을 수행하는 데 필요한 데이터를 캡처하고 추적할 수 있는지 확인하는 것입니다.
데이터 수집 및 큐레이션에 많은 시간과 노력이 소요되므로 기업은 연령, 성별, 민족과 같은 올바른 변수 또는 특성을 사용하여 충분한 양의 올바른 데이터를 캡처해야 합니다. 조직이 데이터 거버넌스 프로그램의 우선순위를 정할 때 성공적인 결과를 위해서는 데이터 품질과 양의 중요성을 명심해야 합니다.
기업이 먼저 모델 구축 연습에 뛰어들고 싶을 수도 있지만, 데이터 가정과 이해를 검증하기 위해 빠른 데이터 탐색 연습으로 시작하는 것이 중요합니다. 조직의 주제별 전문 지식과 비즈니스 통찰력을 활용하여 데이터가 올바른 내용을 전달하고 있는지 판단할 수 있습니다.
이러한 연습은 기업이 중요한 변수 특성이 무엇인지, 어떤 종류의 데이터 분류를 잠재적인 모델에 대한 입력으로 생성해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
인공 지능 모델의 성공을 보장하려면 관리 팀이 다양한 아이디어와 관점을 모아야 합니다. 이를 위해서는 성별, 인종, 신경다양성과 같은 인구통계학적, 사회적 요인을 고려하여 최대한 다양한 사람들의 직원을 고용하고 포함해야 합니다.
기술 산업과 비즈니스 전반에 걸쳐 기술 격차가 여전히 두드러지지만, 모든 배경의 직원을 채용하고 유지하면 이를 완화하고 AI 모델이 최대한 포용적이고 실행 가능하도록 할 수 있습니다. 더 많은 대표성이 필요한 곳을 파악하기 위해 업계를 벤치마킹하는 시간을 가지십시오.
가설이 달성해야 하는 궁극적인 목표에 초점을 맞추는 대신 가설 자체에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 가장 중요한 변수 또는 기능을 결정하기 위해 테스트를 실행하면 가정을 검증하고 실행이 향상됩니다.
다양한 비즈니스 및 도메인 전문가의 참여는 그들의 지속적인 피드백이 모든 이해관계자 간의 합의를 검증하고 보장하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 매우 중요합니다. 실제로 모든 기계 학습 모델의 성공은 성공적인 기능 엔지니어링에 달려 있기 때문에 더 나은 기능을 얻는 데 있어 해당 분야 전문가는 항상 알고리즘보다 더 가치가 있습니다.
성능 지표를 정의하면 다양한 알고리즘의 결과를 평가, 비교, 분석하여 특정 모델을 더욱 개선할 수 있습니다. 예를 들어 분류 정확도는 분류 사용 사례를 처리할 때 좋은 성능 척도가 됩니다.
알고리즘을 훈련하고 평가하려면 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 알고리즘의 복잡성에 따라 이는 훈련용 60%, 테스트용 40% 등 데이터의 무작위 분할을 선택하는 것만큼 간단할 수도 있고, 더 복잡한 샘플링 프로세스가 필요할 수도 있습니다.
가설 테스트와 마찬가지로 비즈니스 및 도메인 전문가가 참여하여 결과를 검증하고 모든 것이 올바른 방향으로 진행되고 있는지 확인해야 합니다.
모델이 구축되고 검증된 후에는 생산에 들어가야 합니다. 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 제한된 롤아웃을 시작으로 비즈니스 사용자는 모델 동작 및 결과에 대한 지속적인 피드백을 제공할 수 있으며, 그런 다음 이를 더 많은 대상에게 롤아웃할 수 있습니다.
결과를 적절한 청중에게 전파하려면 데이터 수집을 자동화하기 위한 적절한 도구와 플랫폼을 선택하고 해당 시스템을 구축해야 합니다. 플랫폼은 기업 최종 사용자의 다양한 수준의 지식 요구 사항을 충족하기 위해 여러 인터페이스를 제공해야 합니다. 예를 들어 비즈니스 분석가는 모델 결과를 기반으로 추가 분석을 수행하려는 반면 일반 최종 사용자는 대시보드 및 시각화를 통해서만 데이터와 상호 작용하기를 원할 수 있습니다.
모델이 출시되어 사용을 위해 배포되면 해당 모델의 효과를 이해함으로써 필요에 따라 모델을 업데이트할 수 있으므로 지속적으로 모니터링해야 합니다.
모델은 여러 가지 이유로 구식이 될 수 있습니다. 시장의 변화는 회사 자체와 비즈니스 모델의 변화로 이어질 수 있습니다. 모델은 미래 결과를 예측하기 위해 과거 데이터를 기반으로 구축되었지만 시장 역학이 회사가 항상 비즈니스를 수행해 온 방식에서 벗어나면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 모델을 최신 상태로 유지하려면 어떤 프로세스를 따라야 하는지 기억하는 것이 중요합니다.
인공 지능은 기업 공간에서 과대광고에서 현실로 빠르게 전환되고 있으며 비즈니스 운영 및 효율성에 큰 영향을 미치고 있습니다. 지금 구현 계획을 개발하는 데 시간을 투자하면 비즈니스가 더 많은 이점을 얻을 수 있는 더 나은 위치에 놓이게 될 것입니다.
위 내용은 인공지능을 성공적으로 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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