对人工智能（AI）从头和AI举措预算的需求从未如此。像全球大流行这样的驱动力带来的数字变革非常加速AI和机器学习（ML）技术的开发。越来越多的公司正在弄清楚如何解锁AI的价值，并使它在现实世界中工作，经常是他们的业务和客户的利益。希望启动自己的举措的组织能够很好地了解AI空间中的真实机遇和挑战。
AI如何为社会和业务增加价值
当我们提到人工智能的价值时，我们指的是两个方面:它对整个社会的好处和对企业的好处。一些人工智能用例纯粹是为了最大化业务效率，而另一些则积极影响其最终用户的生活(事实上，两者之间经常有重叠)。
对社会的好处
人工智能可以改善用户的技术体验，增强客户对企业的互动，创造更个性化、更快的用户体验。我们在欺诈检测技术、个性化虚拟助手、定制搜索推荐和许多其他人工智能交互的使用中看到了这一点。
在最好的情况下，人工智能甚至可以帮助拯救生命。带有驾驶员辅助功能的智能汽车是使用人工智能提高道路安全的一个流行例子。但以人工智能在医学成像技术中的应用为例。使用ML技术，算法可以分析核磁共振成像用于癌症检测。医生利用这些结果来更精确地进行放射治疗，减少对组织的损伤。在某些情况下，人工智能的贡献可能是生死攸关的问题。
在另一个例子中，研究人员正在将AI应用于极端天气预报。例如，如果它们能够预测基于卫星图像的热带风暴的强度，例如，他们可以在为时已晚之前通知救援队伍和潜在的行动计划疏散。
医疗保健、汽车、航空航天和军事等主要行业正出于安全考虑利用人工智能，使其日益成为其业务的重要组成部分。最终，人工智能可以对社会的各个领域产生巨大的积极影响，从节省时间到拯救生命。
福利业务
组织正在转向AI，也可以最大限度地提高内部效率。他们正在使用AI来发展他们的业务，增加收入，并降低成本。例如，在能源领域，公司使用AI预先预测能源消耗，这有助于他们规范他们需要的生产量并产生大量节省。
公司还使用AI优化内部工作流程。算法可以管理以前由人类执行的平凡任务，节省了重大努力和时间。例如，银行的Chatbot可以几乎可以立即回答日常客户问题，以便更快地为本公司的客户体验和更少的公司开销。bob外围怎么样
人工智能还有助于简化机器学习过程。如果一个团队需要为他们的ML模型开发训练数据，一个算法bob体育手机下载可以提供关于数据标签的初始假设。这使得数据注释器的工作更加容易:它们只需要验证或纠正现有的标签，而不是从头开始。这些算法对于在AI开发过程中提供质量控制也很有用，确保标注的训练数据在精度上满足预期。bob体育手机下载在任何情况下，如果一个企业正在利用大量的数据，即使对给定流程进行很小的调整也可以增加很多价值。
解锁人工智能的价值
避免人工智能部署的缺陷是朝着挖掘人工智能能为你的企业、你的客户，甚至在某些情况下为整个社会提供的价值迈出的重要一步。在模型构建过程的每个阶段，问自己一些关键问题是很重要的:
定义一个业务问题
- 我要解决什么问题?
- 人工智能是解决这一问题的正确工具吗?
- 是否有足够的高质量数据来解决AI的这个问题?
许多组织选择错误的问题来解决或者不要缩小他们的问题开始。在某些情况下，AI甚至可能甚至是答案;而是其他工具，如线性回归可能是更适合您的主动性。
获得正确的数据
- 我在哪里可以获得我的数据？
- 我如何确保我的数据是正确的质量?
- 谁将标记我的数据以及如何确保这些标签准确？
- 我如何减少数据中的偏见?
数据采集和管理是追求人工智能的组织面临的最常见挑战。获得正确的数据将扩大你成功的机会。与正确的人合作数据注释工具还将有助于提高部署率。
确保组织准备
- 我有合适的团队是否能够实施这个AI解决方案？
- 这项倡议是船上的主要利益相关者吗？
- 我的组织是否有可用的资金、时间和人员来投资于这个计划?
您的组织必须拥有足够的资源来解决您的业务问题。如果没有，请考虑是否有意义寻找第三方合作伙伴以填补空白。我们开发了一种工具，将组织映射到AI采用之旅。试试看今天。
构建模型
- 我的模型是否做了我最初打算它做的事情?
- 我的模特是否显示偏见？
- 我的模型需要额外的训练数据吗?bob体育手机下载
- 我的模型是否满足我需要的准确性和置信阈值？
建立您的模型应该是一个迭代过程;当您在努力实现所需指标时，期望Finetune反复。
监视性能
- 我将如何监视模型的性能?
- 如何管理数据漂移?
- 我将如何扩展我的解决方案？
部署后对模型进行再培训和更新对于维护模型性能至关重要，因为真实数据可以而且确实会发生变化。开发再培训数据管道将使您的bob体育手机下载团队在需要时能够轻松快速地对模型进行再培训。
如果您的初始模型交付了良好的ROI，您可以考虑扩展您的解决方案。有了这些工具、管道和关键资源，将帮助您更快、更有效地实现可伸缩性。
人工智能的未来价值
AI开发正在远离模型为中心的方法，并以更加数据为中心的方法，因为团队意识到高质量数据在模型性能中扮演的关键作用。但更令人兴奋的是看到人为以人为本的AI：AI从人类学习并与人合作的进展。这种进化旨在弥合人类和机器之间的差距，并且是无法出土的AI真实值的差距。
随着团队致力于更为以人的解决方案，关键主题仍然重要：负责任的AI是前进的bob平台app下载道路。根据预期确保AI工作是确保它为其服务的业务或社会提供价值。构建带有负责镜头的AI对于减轻偏差和最大化表示至关重要，最终意味着创建为每个人提供更好的系统。
