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技術專題
提高人工智能項目有效性的五種方法
提高人工智能項目有效性的五種方法
如今，人工智能無處不在，給人的印象是幾乎每家公司都實施了人工智能。但實際上并非如此，因為他們中的許多人經常遇到問題。人工智能會以某種方式影響每個品牌和幾乎所有行業(yè)。而那些不適應新變化的公司將被淘汰。僅僅掌握思維是不夠的，這將有助于公司進入一個平衡更傾向于人工智能的業(yè)務。您需要為真正的挑戰(zhàn)和障礙做好準備，這些挑戰(zhàn)和障礙可能會讓您的 AI 產品更上一層樓。
為 AI 設置正確的指標
需要強調的是，沒有必要對人工智能設定過高的期望。初創(chuàng)公司故意夸大其人工智能項目的能力。一再有報道稱，微軟、Facebook、谷歌和蘋果的承包商竊聽了其用戶的錄音。這些情況可以解釋為現代人工智能系統不夠智能，到目前為止還沒有達到這些公司對其施加的要求水平。結果，科技巨頭被迫在員工的幫助下道歉并解決人工智能問題。設定切合實際的期望是確保任何 AI 項目成功的關鍵。設定目標同樣重要。
就優(yōu)化內容達成一致
與每一項新的特別是大肆宣傳的技術一樣，一個常見的錯誤是在沒有定義問題本質的情況下創(chuàng)建一個人工智能項目。AI的實力也值得關注。通常，大多數（如果不是全部）業(yè)務流程都包含許多簡單但耗時的任務，例如識別文檔中的關鍵字。與執(zhí)行這些行動所涉及的人力資源相比，這些行動沒有什么價值。耗時的例行程序是人工智能自動化的理想目標。
決定收集哪些數據
盡管數據是任何 AI 應用程序功能的來源，但隨意收集數據是魯莽的。數據必須滿足三個關鍵標準：
數據的提?。ú蓸樱┎粦址溉魏稳说暮戏嗬９颈仨氉袷乇Ｃ芤?guī)則和接收數據的限制；
CIO 需要了解數據的價值并知道如何使用它；
提取和處理數據的成本不得超過其使用的潛在收入。
此外，數據的可靠性及其存儲方式也很重要，因為有時攻擊者會以底層 AI 數據系統為目標，使算法面臨錯誤、扭曲或遺漏危險信號。公司需要控制進入系統的數據，過濾掉未經驗證的單位或欺詐案件。通過使用區(qū)塊鏈，公司可以有效地跟蹤誰訪問或更改了數據，從而排除錯誤數據并確定根本原因。
測試和再培訓
除了少數專業(yè)人士，很少有人了解人工智能是如何工作的，所以不是每個人都敢用它來運行關鍵任務應用程序。在一定程度上可以通過綜合測試降低風險，保證預測的準確性。許多組織進行了幾個月的對比測試，將測試的 AI 模型的結果與實際結果進行比較，調整計算機算法以改進結果。
AI 測試是必不可少的，因為在實驗室中表現出良好性能的算法在商業(yè)環(huán)境中的表現可能會大不相同。AI 是一種反復試驗的方法，因此最初看起來是個好主意的方法往往在現實世界中幾乎沒有用。這就是為什么快速迭代是自動化的關鍵。為了解決這個問題，你需要注意重新訓練 AI 模型的重要性。
在某些情況下，AI 解決方案的弱點在啟動之前不會出現。最大的問題之一是算法中的偏移錯誤。任何數據，就其本質而言，都反映了人為偏見，因此可能會歪曲結果。持續(xù)的測試和再培訓將有助于糾正錯誤的配置。
AI開發(fā)自動化
人工智能模型的測試、再訓練以及數據清理和特征提取都是耗時的。為了解決這個問題，專家們正在借鑒傳統軟件開發(fā)人員的流程自動化技術。DevOps 專注于持續(xù)交付、按需利用 IT 資源以及自動化代碼測試和部署。DataOps 為數據分析帶來了同樣的改進。
簡而言之，DataOps 通過在出現問題時快速解決問題，為 AI 培訓和開發(fā)的每一步提供自動化。DataOps 通過在管道交付的每個階段檢查問題，在數據生命周期的早期消除問題。如果在此過程中出現任何異常情況，數據分析團隊將通過自動警報的方式第一時間知道。機器學習可用于識別違規(guī)行為。
結論
AI 理應走在數字化轉型的前沿，很多人對它寄予厚望，但 CIO 們不應忘記，這是一項年輕的技術。在此基礎上，有理由相信它并不總能滿足對其的期望，或者更糟糕的是，可能會導致問題。CIO 應該對技術的能力持現實態(tài)度，并為與實施和維護 AI 項目相關的挑戰(zhàn)做好準備。