如何實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

對(duì)于所有關(guān)于人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的大肆宣傳，許多IT經(jīng)理對(duì)于如何在他們的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中開(kāi)始使用這些功能感到撓頭。

通常沒(méi)有好的選擇:用戴爾(Dell)和IBM等公司的新系統(tǒng)取代昂貴的現(xiàn)有硬件，或者相信那些沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的小型專家，他們可能不清楚自己的軟件到底有什么功能。

相反，獨(dú)立專家表示，在著手人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，最好是緩慢而具體。了解技術(shù)真正能做什么，了解你必須解決什么問(wèn)題，了解實(shí)現(xiàn)它需要什么。這里討論了前兩部分，但是第三個(gè)方面，即實(shí)現(xiàn)，又如何呢?

“你要做的第一件事是弄清楚人工智能實(shí)際上能為你的公司做什么，”人工智能/ML顧問(wèn)亞當(dāng)·蓋特基(Adam Geitgey)說(shuō)。

目前，Geitgey說(shuō)，人工智能/ML軟件最有效的地方是將需要少量判斷的重復(fù)性人工任務(wù)自動(dòng)化?！澳阋业氖怯泻芏嗳朔磸?fù)做決定的地方……找一些你經(jīng)常做的勞動(dòng)密集型工作?！彼忉尩?。

一些例子包括在訴訟中審查民事發(fā)現(xiàn)文件，圖像分類，和轉(zhuǎn)錄音頻。451 Research的分析師Henry Baltazar補(bǔ)充說(shuō)，對(duì)于內(nèi)部IT功能，示例包括調(diào)優(yōu)/優(yōu)化數(shù)據(jù)中心操作、配置管理和系統(tǒng)補(bǔ)丁/更新。

參見(jiàn):人工智能:趨勢(shì)、障礙和潛在的勝利(Tech Pro研究)

其次，對(duì)于所有這些例子，“你需要大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練人工智能去做……如果你沒(méi)有這些數(shù)據(jù)，你就無(wú)法建立一個(gè)人工智能系統(tǒng)，”他指出。您可以從Amazon、谷歌和IBM購(gòu)買現(xiàn)成的應(yīng)用程序，但是如果您需要自定義的應(yīng)用程序，則必須組織一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)構(gòu)建它。

Geitgey說(shuō):“現(xiàn)在很多人都雇傭?qū)＜遥怯凶銐蚨嗟闹屑?jí)軟件開(kāi)發(fā)人員對(duì)此感興趣?！薄斑@是非常不成熟的第一代產(chǎn)品。你可以想象，幾年后，這些工具會(huì)變得更加容易獲得和標(biāo)準(zhǔn)化，你可能不會(huì)從你的硬件供應(yīng)商那里得到它們?！爆F(xiàn)在，“如果這是你的公司做過(guò)的第一件事，那么有指導(dǎo)可能會(huì)有幫助。”

Geitgey補(bǔ)充道:“第三步是實(shí)際創(chuàng)建解決方案并測(cè)試其有效性。”他說(shuō)，人們經(jīng)常看到超大規(guī)模的公司在內(nèi)部電腦維護(hù)操作中使用人工智能，但這對(duì)一般規(guī)模的公司來(lái)說(shuō)可能效率不高。

Geitgey說(shuō)，常見(jiàn)的錯(cuò)誤包括僅僅因?yàn)锳I/ML流行而想要使用它，以及在理解需要解決的問(wèn)題之前就投入到軟件開(kāi)發(fā)中。

為了開(kāi)始收集足夠的數(shù)據(jù)來(lái)了解問(wèn)題并開(kāi)發(fā)足夠智能的軟件，“我總是建議告訴首席執(zhí)行官和決策者，數(shù)據(jù)本身是公司的一項(xiàng)資產(chǎn)……尤其是沒(méi)有其他人擁有的東西?！彼f(shuō)道?！澳阈枰蠹s1萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的東西來(lái)做一些有用的事情?！盙eitgey指出，要確保這些數(shù)據(jù)是相關(guān)的——夏季的在線銷售數(shù)據(jù)并不能幫助你的軟件預(yù)測(cè)“網(wǎng)絡(luò)星期一”所需的計(jì)算周期。

451的巴爾塔扎爾表示，在開(kāi)發(fā)或購(gòu)買AI/ML軟件之后，你還必須了解如何衡量它是否兌現(xiàn)了承諾。他說(shuō)，目前只有不到一半的開(kāi)發(fā)者知道如何做到這一點(diǎn)。他說(shuō)，需要關(guān)注的指標(biāo)包括效率的提高(如執(zhí)行工作所需的員工數(shù)量減少)、IT故障單的減少以及更快的補(bǔ)救。

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