解锁商业价值的人工智能方法
人工智能(AI)已经在改变商业，降低成本，最大化收益，增强客户体验。许多组织都注意到了:人工智能市场的规模预计将增长到$ 390。9.欧元到2025年，空间内的行业表现出类似的趋势 -汽车例如，人工智能预计将增长35%在年而且制造AI可能会增加72.2亿美元到2023年，我们也看到组织加速了他们采用AI项目，同时Gartner报告称，平均每家公司在2019年采用了四个人工智能项目bob外围怎么样，预计到2022年将采用35个。
即使这种巨大的增长，也仍然存在部署AI的挑战。根据顶级行业分析师，大多数（约80％）AI项目在试验阶段或概念验证阶段，永不达到生产。在许多情况下，这是由于缺乏高质量数据。道德和负责任的AI继续成为许多公司的障碍，这通常缺乏在AI在越来越多地产生影响的决策的时间内建立无偏见模型的资源或内部人才。公司也面临着缩放和自动化的争斗;虽然科技领导人热衷于将Devops原则应用于AI，但它们仍然努力与架构解决端到端机器学习（ML）管道的解决方案。
开发良好的工具和战略预先将有助于克服这些挑战，使企业能够置信和施加巨额的潜力。
培训，部署和调整ML型号的技术和工具
如果有一个关键的外卖，可以放心地部署ai，这是：一切都在数据中。您知道您需要高质量的培训数据来启动有效的模型。bob体育手机下载因此，定义您的数据策略预期，包括您的数据流水线看起来像什么，对成功至关重要。要说明，让我们走过健康的ML管道：
收集和注释数据
许多数据科学家和机器学习工程师都这么说大约80％他们的时间都花在了争论数据上。这是一个巨大的提升，但没有训练数据，模型就无法工作。bob体育手机下载然后，模型构建过程从收集和标记训练数据开始。bob体育手机下载
你要从明确的策略开始数据采集。考虑一下您的目标用例，并确保您的数据集代表它们中的每一个。有一个收集不同数据集的清晰计划。例如，如果你正在为一辆自动驾驶汽车构建人工智能，你可能需要代表不同地理、天气和一天中的不同时间的数据。
接下来，你想要实现你的数据注释在大多数情况下，进程需要各种人群的人类注册人群。您的标签越准确，模型预测的准确性就越精确。各种观点将使您能够涵盖更广泛的使用和边缘案例。
在数据收集和注释阶段，为工具制定正确的计划是至关重要的。一定要将质量保证检查集成到流程中。考虑到这一步会占用AI项目的大部分时间，所以在这一领域与数据伙伴合作特别有帮助。
培训和验证模型
当您的训练数据准备好bob体育手机下载后，使用这些数据训练您的模型。大多数ML模型利用监督学习，这意味着您将需要人类提供地面真相监测。他们会检查以确保模型做出了准确的预测。这通常是一个关键阶段，但是一个较轻的提升。如果模型在这个阶段不起作用，那么返回来确保你的训练数据确实是你需要的正确数据。bob体育手机下载优化时要关注该模型应该带来的业务价值。
放心部署并调优模型
一旦您的模型达到所需的精度水平，您就可以启动。部署后，模型将开始遇到真实数据。继续评估模型的产出;如果失败输出正确的数据，请通过验证阶段循环返回数据。保持一个人类循环是有助于手动检查模型的准确性并在低置信度预测或错误的情况下提供纠正的反馈。
请记住在部署后定期调整模型。根据麦肯锡在美国，随着市场状况的变化，33%的人工智能部署需要每月进行“关键”数据更新，以保持精度阈值。在我们的AI 2020状态中，我们发现75%的组织表示他们必须至少每季度更新他们的AI模型。无论如何,每一个模型应该持续监控数据漂移，以确保它不会随着时间的推移而变得低效甚至过时。
真实世界的成功案例
公司正在利用AI众多迷人的忠诚。以下实施例尤其证明了具有集成数据管道的重要性以充满信心地部署。
农业
2017年，约翰·德雷收购了蓝河技术，他们在一起，他们致力于彻底改变农药。他们的AI模型使用无人机和计算机视觉算法来识别农场上的杂草。这样做使杀虫剂只能在杂草上喷洒，而不是领域中的所有作物。每年花费杀虫剂的支出约为20亿美元，但随着这些努力，预计农药成本将降低90％。
该AI项目的方法是精确的图像分割。这种方法需要标签数据在像素级别以确定图像的哪个组件与裁剪。可以想象，注释过程非常复杂和涉及。它需要一个全面的工具界面和人类调整器，细分的深度专业知识。
制造业
制造业正在使用人工智能来实现物流和供应链的自动化。例如，诺基亚(Nokia)就使用机器学习技术，在质量出现偏差时向装配操作员发出警报。具体来说，如果在生产过程中有不一致的地方。人工智能还可以监控和跟踪软件包，作为智能工厂监控系统的一部分，减少交货时间，防止库存过剩，或者它可以监控吞吐量和停机时间，从成本角度来说，这是非常有影响的因素。
制造业中的数据管道高度依赖于制造业的类型和供应链的性质。可能需要从不同的机器和传感器收集数据，并聚合以创建人类可读的分析。
汽车
汽车人工智能有许多值得强调的趋势，包括自动化和安全、语音辅助和个性化等等。无人驾驶汽车可能是最受关注的，因为它有能力极大地改变我们的日常生活。
当我们看看涉及建立AI动力的全自动车辆的ML管道时，这些生长越来越复杂。例如，需要大量的传感器数据（例如，相机，激光雷达和雷达）来有效地训练算法。工具增强功能在该空间中至关重要，以建立安全，高效的AI。
不过，这并不仅限于自动驾驶汽车。日产利用机器学习来增加试驾体验的转换率，增加试驾体验的次数超过900%通过连续分析超过1,000个数据点。
这些示例的演示是，许多AI用例需要复杂的数据流水线来支持准确的模型。让数据策略正面可能是这样的成功和失败的差异。
ML管道有助于自信地部署并实现业务价值
开发一个自动的、集成的、可伸缩的数据和模型管道将帮助您提高交付速度和对模型的信心。有许多关键步骤可以确保你的模型是成功的，但最大的步骤之一是确保你的训练数据是准确的。bob体育手机下载
由于在数据收集和注释上花费了大量时间，而且需要定期进行再培训和优化，即使是最大的人工智能领导者也会求助于数据合作伙伴。数据合作伙伴可以减少您的团队在模型构建过程的这一部分所花费的时间，并帮助QA您的模型，以确保它在扩展时保持准确。了解更多关于happen如何帮助您满怀信心地部署和支持您的数据采集和注解需要。
