AI和ML正從商業術語轉變為更廣泛的企業應用。圍繞著策略和採用的努力讓人想起企業雲端策略的周期和轉折點，當時企業不再有遷移到雲端的選擇，只剩下何時以及如何遷移的問題。
人工智慧和機器學習的實施策略與企業建構其方法的演變模式相同。在本文中，我們將討論如何最大程度地發揮人工智慧和機器學習的潛力。
根據一項研究報告，有近三分之二的企業技術決策者在已經、正在或計劃擴大人工智慧的應用。這項工作和努力是由企業內部的企業數據湖驅動的，由於合規性和低成本存儲，這些數據湖大部分處於閒置狀態，利用這些豐富的存儲庫，讓人工智能回答我們沒有問的問題，或者可能不知道該問的問題。
預計到2026年，以人工智慧為中心的系統支出將超過3000億美元，而未來幾年，各行業的企業將繼續採用人工智慧和機器學習技術，轉變其核心流程和業務模式，以利用機器學習系統來增強營運並提高成本效率。當企業領導者開始製定如何充分利用這項技術的計劃和策略時，他們必須記住，採用人工智慧和機器學習的道路是一段旅程，而不是一場競賽。
對於企業領導者及其專案經理來說，首先要花時間明確定義和闡明他們希望人工智慧解決的特定問題或挑戰，這一點很重要，因為目標越具體，他們實施人工智慧的成功機會就越大。
一旦明確定義了用例，下一步就是確保現有的流程和系統能夠擷取和追蹤執行所需分析所需的資料。
大量的時間和精力花費在資料攝取和整理上，因此企業必須確保捕獲足夠數量的正確數據，並具有正確的變數或特徵，例如年齡、性別或種族。企業在優先考慮資料治理程序時，應該牢記資料的品質和數量對於成功結果的重要性。
對於企業來說，一頭栽進模型建構練習可能很誘人，但至關重要的是，它首先要進行快速資料探索練習，以驗證其數據假設和理解。透過利用企業的主題專業知識和商業洞察力，我們可以確定數據是否傳遞了正確的故事。
這樣的練習也將幫助企業了解重要的變數特徵應該或可能是什麼，以及應該創建哪種資料分類，作為任何潛在模型的輸入。
為了確保人工智慧模式的成功，管理團隊需要匯集不同的想法和觀點。這就要求在考慮到諸如性別、種族和神經多樣性等人口和社會因素的情況下，從盡可能多的人群中僱用和納入工作人員。
在科技業和商業領域，技能差距仍然很突出，但招募和留住各種背景的員工可以緩解這一問題，並確保人工智慧模型盡可能具有包容性和可操作性。花時間根據行業進行基準測試，找出需要更多代表的地方。
與其專注於假設應該實現的最終目標，不如專注於假設本身。執行測試以確定哪些變數或特徵最重要，將驗證假設並改善其執行。
讓多元業務和領域專家參與是至關重要的，因為他們的持續回饋對於驗證和確保所有利害關係人達成共識起著重要作用。事實上，由於任何機器學習模型的成功都取決於成功的特徵工程，因此在獲得更好的特徵時，主題專家總是比演算法更有價值。
透過定義效能指標可以對不同演算法的結果進行評估、比較和分析，從而進一步改進特定模型。例如，分類準確性在處理分類用例時將是一個很好的效能衡量標準。
要對演算法進行訓練和評估，資料需要被分割為訓練集和測試集。根據演算法的複雜性，這可能就像選擇隨機分割資料一樣簡單，例如60%用於訓練，40%用於測試，或者可能涉及更複雜的採樣過程。
與測試假設一樣，業務和領域專家應該參與進來驗證發現，並確保一切都朝著正確的方向發展。
模型建置並驗證後，必須將其投入生產。從幾週或幾個月的有限推出開始，業務用戶可以提供有關模型行為和結果的持續回饋，然後可以向更廣泛的受眾推出。
為將結果傳播給適當的受眾，應選擇適合的工具和平台來自動化資料收集，並建立相應的系統。該平台應提供多個接口，以滿足企業最終用戶不同程度的知識需求。例如，業務分析師可能希望根據模型結果進行進一步分析，而臨時終端使用者可能只想透過儀表板和視覺化與資料進行互動。
一旦模型發布並部署使用，就必須對其進行持續監控，因為透過了解其有效性，企業將能夠根據需要更新模型。
由於多種原因，模型可能會過時。市場的變化可能會導致企業本身以及其商業模式的變動。模型建立在歷史資料的基礎上，以便預測未來的結果，但隨著市場動態偏離企業一貫開展業務的方式，模型的表現可能會惡化。因此，重要的是要記住必須遵循哪些流程以確保模型保持最新。
人工智慧在企業領域正迅速從炒作轉化為現實，對業務營運和效率產生重大影響。在當下，花時間制定實施計畫將使企業處於更有優勢的位置，以便更進一步受益。
以上是如何成功實施人工智慧？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
