Платформы искусственного интеллекта позволяют людям создавать, оценивать, внедрять и обновлять модели машинного обучения (ML) и глубокого обучения более масштабируемым образом. Инструменты платформы искусственого интеллекта позволяют работникам умственого труда анализировать данные, формулировать прогнозы или выполнять задачи с большей скоростью и точностью, чем это можно сделать вручную.
ИИ играет ключевую роль катализатора новой эры технологического прогресса
По подсчетам PwC , «в 2032 году вклад искусственого интеллекта в мировую экономику сможет составить до 15,7 триллиона долларов , что больше, чем текущий объем производства Китая и Индии вместе взятых». Из этой суммы, по оценкам PwC, «6,62 триллиона долларов , вероятно, будут получены за счёт повышения производительности, а 9,12 триллиона долларов , вероятно, будут получены за счёт побочных эфектов потребления». Наблюдая за его потенциальным влиянием на промышленность, Глобальный институт McKinsey подсчитал, что только в производственном секторе новые технологии, использующие ИИ, к 2025 году добавят 3,7 триллиона долларов США в стоимости. Технология искусственного интеллекта быстро становится важнейшим компонентом бизнес-аналитики в организациях разных отраслей. Крупнейшие поставщики облачной инфраструктуры, такие как IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure или Google Cloud, расширили рынок, добавив в свои предложения платформы искусственного интеллекта.
Платформы ИИ предлагают спектр возможностей, которые смогут помочь организациям оптимизировать операции, принимать решения на основе даных, эффективно развертывать приложения ИИ и достигать конкурентных преимуществ. Эти платформы разработки поддерживают сотрудничество между группами специалистов по обработке данных и инженерами, что снижает затраты за счет сокращения избыточных усилий и автоматизации рутинных задач, таких как дублирование или извлечение данных. Некоторые платформы искусственного интеллекта также предоставляют расширенные возможности искусственого интеллекта, такие как обработка естественного языка и распознавание речи.
Тем не менее, выбор платформы может оказаться сложным процессом, поскольку неправильная система сможет привести к увеличению затрат, а также потенциально ограничить использование других ценных инструментов или технологий. Помимо цен, существует множество других факторов, которые следует учитывать при оценке лучших платформ искусственного интеллекта для вашего бизнеса. Понимание доступных инструментов искусственного интеллекта и их возможностей может помочь вам принять обоснованные решения при выборе платформы, соответствующей вашим бизнес-целям.
Какие функции предлагают платформы искусственного интеллекта?
Платформа искусственного интеллекта Jarvis помогает решать множество задач: от обеспечения управления данными и лучшего распределения рабочей нагрузки до ускоренного построения моделей машинного обучения. Поскольку достижение успеха с помощью ИИ обычно зависит от способности организации быстро развертывать модели в большом масштабе, важно найти в вашей платформе ИИ подходящие возможности для поддержки целей вашей организации. Они могут включать, помимо прочего:
Возможности МЛОпс
Конвейеры оркестрации. Единая унифицированная платформа позволяет командам иметь общий набор инструментов для анализа данных, науки о данных и машиного обучения, а также поддерживать широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая нейронные сети для сложной прогнозной аналитики. Этот унифицированный опыт оптимизирует процесс разработки и развертывания моделей машинного обучения за счет оптимизации рабочих процессов или повышения эффективности.
Инструменты AutoML . Автоматизированное машинное обучение, или autoML, поддерживает более быстрое создание моделей с использованием функций с минимальным использованием кода и без него.
Оптимизация решений: оптимизируйте выбор и развертывание моделей оптимизации и позвольте создавать информационные панели для обмена результатами, улучшения сотрудничества и рекомендации оптимальных планов действий. Вы можете оптимизировать компромисс между бизнес-целями (например, снижение затрат на обслуживание клиентов или повышение удовлетворенности клиентов) и определить лучший курс действий в каждой ситуации.
Визуальное моделирование. Объедините визуальную обработку данных с библиотеками с открытым исходным кодом и интерфейсами на базе ноутбуков в единой студии данных и искусственного интеллекта. Изучая данные с разных точек зрения с помощью визуализации, вы можете выявить закономерности, связи, идеи и отношения внутри этих данных и быстро понять большие объемы информации.
Автоматизированная разработка: с помощью AutoAI новички могут быстро приступить к работе, а более продвинутые специалисты по обработке данных могут ускорить эксперименты по разработке ИИ. AutoAI автоматизирует подготовку данных, разработку моделей, разработку функций и оптимизацию гиперпараметров.
Генератор синтетических данных. Синтетические данные можно использовать в качестве альтернативы или дополнения к реальным данным, когда реальные данные недоступны, что может быть особенно полезно при экспериментировании. Возможности платформы могут помочь вам создать синтетический набор табличных данных, который использует существующие данные или пользовательскую схему данных. Вы можете подключиться к существующей базе данных, загрузить файл данных, анонимизировать столбцы и сгенерировать столько данных, сколько необходимо для устранения пробелов в данных или обучения классических моделей ИИ.
Генеративные возможности искусственного интеллекта
Генератор контента: Генеративный ИИ относится к моделям глубокого обучения, которые могут генерировать текст, изображения или другой контент на основе даных, на которых они обучались. Платформы искусственного интеллекта могут генерировать контент и помогать в решении различных задач, таких как создание маркетинговых электронных писем и создание портретов клиентов.
Автоматизированная классификация. Платформы искусственного интеллекта могут считывать и классифицировать письменные данные, например, оценивать и сортировать жалобы клиентов или анализировать мнения клиентов.
Генератор сводок: платформы искусственого интеллекта также смогут преобразовывать плотный текст в высококачественное резюме, фиксируя ключевые моменты из финансовых отчетов, стенограмм встреч и многого другого.
Извлечение данных. Возможности платформы помогают разобраться в сложных деталях и быстро извлечь необходимую информацию из больших документов. Он делает это путем идентификации именованных объектов, анализа условий и т. д.
Ключевые преимущества платформы искусственного интеллекта
Платформы искусственого интеллекта могут помочь вам использовать возможности технологий искусственного интеллекта, обеспечивая ряд преимуществ для вашего бизнеса, таких как повышение автоматизации, масштабирование, безопасность и многое другое. Эти платформы позволяют предприятиям анализировать огромные объёмы данных, получать ценную информацию и быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка, что в конечном итоге способствует инновациям или конкурентным преимуществам.
Повышенная автоматизация
Автоматизация играет ключевую роль в увеличении масштаба и скорости действий на протяжении всего жизненого цикла данных. Как только команды определят успешный повторяемый процесс, например согласованную маркировку данных , они могут искать способы его автоматизации с помощью машинного обучения. В этом случае использование возможностей платформы искусственного интеллекта для автоматизации маркировки данных приведет к большей точности прогнозов и повышению удобства использования переменных данных.
Больше масштабируемости
Масштабируемость на этапе обучения и на этапе производства моделей машинного обучения имеет жизненно важное значение, поскольку построение и обучение моделей на локальном компьютере, таком как ноутбук, имеет свои ограничения. Этого может быть достаточно для небольших наборов данных, но ученые, работающие с данными, не смогут использовать этот подход для более надежных моделей. Для масштабирования им понадобится централизованный рабочий процесс, который обеспечит прозрачность и сотрудничество с коллегами-практиками для приведения данных в соответствие со стандартами и мониторинга доступности вычислений, а также использования графических процессоров и TPU.
Лучшая интеграция
Платформа искусственного интеллекта также должна предлагать удобные для пользователя интеграции, облегчающие использование программного обеспечения и библиотек с открытым исходным кодом . Большинство платформ уже совместимы с популярными платформами с открытым исходным кодом, как PyTorch, TensorFlow и Scikit-learn, но для комплексной экосистемы ИИ ищите платформу ИИ, которая предлагает простой и удобный доступ к платформам с открытым исходным кодом, как MongoDB, Redis и PostgreSQL.
Более того, лучшие платформы искусственного интеллекта разрабатываются и поддерживаются организациями и командами, глубоко вовлеченными в сообщество открытого исходного кода. Они вносят вклад в исследования, распределяют ресурсы и предлагают свой опыт, тем самым обогащая разнообразие навыков и вклада в исследования, одновременно расширяя спектр инновационных технологий, доступных для специалистов в области науки о даных и машиного обучения.
IBM была из первых сторонников открытого исходного кода , поддерживая влиятельные сообщества, такие как Linux, Apache и Eclipse, продвигая открытые лицензии, открытое управление и открытые стандарты. Связь IBM с открытым исходным кодом стала еще более заметной после приобретения Red Hat.
Кроме того, крайне важно продумать стратегию развертывания и использования вашей платформы искусственного интеллекта. Будет ли он реализован локально или размещен на облачной платформе? Предназначен ли он для использования внутри команды или будет доступен внешним клиентам? Эти факторы также важны для определения платформы искусственного интеллекта, которую можно наиболее эффективно интегрировать для достижения ваших бизнес-целей.
Повышенная безопасность
Пакеты с открытым исходным кодом часто используются учеными, разработчиками приложений и инженерами данных, но они могут представлять угрозу безопасности для компаний. Средства контроля безопасности жизненно важны для выявления и защиты от быстро развивающихся угроз. Лучшие платформы искусственного интеллекта обычно предусматривают различные меры для обеспечения защиты ваших данных, конечных точек приложений и личных данных.
Ключевые меры безопасности включают в себя:
Сетевая безопасность . Сетевая безопасность преследует три основные цели: предотвратить несанкционированый доступ к сетевым ресурсам, обнаружить и остановить происходящие кибератаки и нарушения безопасности, а также обеспечить, чтобы авторизованные пользователи имели безопасный доступ к необходимым им сетевым ресурсам, когда они в них нуждаются.
Безопасность данных . Безопасность данных защищает цифровую информацию от несанкционированного доступа, повреждения или кражи на протяжении всего ее жизненного цикла.
Безопасность соавторов. Безопасность соавторов защищает ваши рабочие пространства, назначая соавторам элементы управления доступом на основе ролей.
Улучшенное управление
Управление ИИ стремится гарантировать этическую, ответственную и соответствующую требованиям разработку и внедрение моделей ИИ и машиного обучения в организации. Платформа искусственного интеллекта с продуманными возможностями управления позволяет улучшить сотрудничество и координацию при утверждении моделей, мониторинге и управлении соблюдением требований. Управление ИИ имеет важное значение для обеспечения доверия и уверенности в решениях, основанных на данных, принимаемых организациями с использованием информации с этих платформ. Это доверие распространяется на соблюдение как внутренних нормативных требований, так и внешних правил.
Отсутствие управления ИИ может привести к таким последствиям, как неэффективность, финансовые санкции и значительный ущерб репутации бренда. Это также может затруднить масштабирование процессов машинного обучения, затрудняя воспроизведение результатов и повышая риск ошибок из-за неправильных или неполных данных. Штрафы могут быть существенными: банковские операторы получают семизначные штрафы за необъективные модели предоставления кредитов, а также потенциальные штрафы по GDPR в размере до 20 миллионов евро или четырёх процентов годового дохода.
Более того, обеспечение надлежащего доступа пользователей является важным элементом управления платформой ИИ, поскольку оно может предотвратить непреднамеренную ошибку определенных ролей, которая повлияет на всю систему. ИТ-администраторы должны иметь возможность распределять учетные записи в зависимости от должностных ролей, отслеживать действия пользователей и обеспечивать беспрепятственный обмен информацией и сотрудничество между специалистами-практиками.
Ищите платформу, которая реализует надежные методы управления для обеспечения стандартизации данных, уменьшения предвзятости и соблюдения отраслевых правил.
Техническая поддержка
Если вам требуется помощь в обучении и обучении, надежном сообщении об ошибках и отслеживании, решении проблем и реагировании на чрезвычайные ситуации, разумно выбрать платформу искусственного интеллекта, способную предложить необходимую вам поддержку.
Сильное сообщество пользователей, а также ресурсы поддержки (например, форумы, документация, поддержка клиентов) также могут оказаться неоценимыми для устранения проблем и обмена знаниями.
Лучшие примеры использования платформы искусственного интеллекта
Внедрение ИИ необходимо организациям, чтобы оставаться конкурентоспособными и избегать риска отставания. Следующие примеры использования демонстрируют, как организации интегрировали ИИ в своих отраслях.
Здравоохранение
Сильные стороны ИИ могут помочь решить множество проблем, связанных с оказанием медицинской помощи , — проблем, которые только растут.
Решение проблем в радиологии
Поскольку данные о пациентах увеличиваются в объеме и сложности, на рентгенологов также оказывается растущее давление, требующее большей эффективности и работы с большими объемами пациентов. Переход к заботе, основанной на ценности, делает возмещение расходов более неуловимым, что заставляет организации искать способы повышения эфективности и производительности для достижения своих финансовых целей. Как и следовало ожидать, эти изменения и растущие требования привели к растущему разочарованию и выгоранию поставщиков услуг.
Благодаря своим надежным возможностям анализа изображений и данных ИИ может помочь рентгенологам в:
Получение изображения
Первоначальное прочтение и интерпретация
Расстановка приоритетов и сортировка исследований
Рекомендации по соответствующим данным из записей пациентов в ЭМК
Рекомендации на основе соответствующих результатов из литературы или клинических руководств
Финансовые услуги
Сегодня банковская отрасль переживает трансформацию с использованием ИИ. Для банкиров, работающих с потребителями, исследовательские системы на базе искусственого интеллекта могут значительно расширить доступ к ключевой информации о различных продуктах, доступных банку, например, данным о функциях, преимуществах, условиях, ценах и другой важной информации, что дает банкирам возможность предоставлять лучший сервис.
Улучшенный доступ к информации, обеспечиваемый искусственным интеллектом, предоставляет банкирам мощный инструментарий для предоставления услуг высочайшего качества. Благодаря глубокому знанию продуктовых предложений банка и четкому пониманию индивидуальных профилей клиентов они могут более точно адаптировать свои рекомендации и решения, согласовывая их с уникальными финансовыми целями и обстоятельствами каждого клиента.
Один банк обнаружил, что его чат-боты, которыми управлял IBM Watson , успешно ответили на 55 процентов всех вопросов, запросов и сообщений клиентов, что позволило быстрее перенаправить остальные 45 процентов к банкирам-людям. Частью эффективного внедрения ИИ является определение того, когда ему пора передать эстафету.
Финансовая индустрия эффективно использует ИИ для помощи в дополнительных областях, в том числе:
Автоматизация кредитной оценки
Обнаружение мошенничества в режиме реального времени
Предотвращение отмывания денег
Обработка претензий
Розничная торговля
За последние два года нам всем пришлось принять новые гибридные подходы к работе, воспитанию детей, общению и покупкам. Появление «гибридных покупок», сочетающих в себе цифровые и физические точки соприкосновения в магазине, стало мейнстримом. Гибридный шоппинг является основным методом покупок для 27 процентов всех потребителей и 36 процентов представителей поколения Z. Почти трое из четырех (72 процента) потребителей всех возрастов в целом полагаются на магазины как на основной способ совершения покупок.
Это создает как проблему, так и возможность: как ритейлеры могут беспрепятственно объединить гибридные покупательские возможности, включающие онлайн-магазины, мобильные и виртуальные каналы в рамках одного покупательского пути?
Отрасль розничной торговли осуществляет цифровую трансформацию, в основе которой лежит искусственный интеллект, обеспечивающий ключевые возможности в пяти основных областях:
Персонализированный опыт покупок : искусственный интеллект предоставляет
гиперлокализированную информацию или рекомендации в режиме реального времени.
Супермощные сотрудники : сотрудники магазинов с помощью искусственого интеллекта взаимодействуют с покупателями во всех точках взаимодействия.
Интеллектуальные рабочие процессы : искусственный интеллект оптимизирует процессы в магазине, управление запасами и доставкой.
Операционный центр : технология искусственного интеллекта эффективно отслеживает и разрешает инциденты в магазине.
Операционная платформа магазина . Масштабируемая и безопасная основа поддерживает искусственный интеллект на периферии и интеграцию данных.
Производство
Производители часто сталкиваются с различными проблемами, такими как непредвиденные поломки оборудования или проблемы с доставкой продукции. Используя возможности искусственного интеллекта, производители могут повысить операционную эффективность, представить новые продукты, адаптировать дизайн продуктов и разработать стратегию будущих финансовых решений, продвигая свой путь к цифровой трансформации.
Ключевые решения искусственного интеллекта, которые непосредственно решают эти проблемы, включают следующее:
Прогнозируемое обслуживание: искусственный интеллект помогает производителям обнаруживать проблемы с оборудованием с помощью данных датчиков, обеспечивая упреждающее обслуживание и экономию средств.
Обеспечение качества : машинное зрение на основе искусственого интеллекта на сборочных линиях с использованием данных выявляет дефекты продукции и выдаёт предупреждения о корректирующих действиях для поддержания качества.
Управление запасами : приложения и инструменты для прогнозирования спроса на базе искусственого интеллекта улучшают контроль запасов, сокращая избыточные и дефицитные запасы по сравнению с традициоными методами.
Познакомьтесь с IBM watsonX
IBM watsonx — это платформа искусственного интеллекта и данных с набором помощников искусственного интеллекта, призванная помочь вам масштабировать и ускорить внедрение искусственного интеллекта с помощью надежных данных в вашем бизнесе.
Основные компоненты включают в себя: студию новых базовых моделей , генеративного искусственого интеллекта и машиного обучения; хранилище данных, подходящее для конкретных целей, построенное на базе открытой архитектуры озера данных; и набор инструментов для ускорения рабочих процессов ИИ, построенных с учетом ответственности, прозрачности и объяснимости.
Помощники с искусственым интеллектом watsonx позволяют сотрудникам вашей организации выполнять работу без специальных знаний в различных бизнес-процессах и приложениях, включая автоматизацию обслуживания клиентов, генерацию кода и автоматизацию ключевых рабочих процессов в таких отделах, как отдел кадров.
