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在實施它。但實際上并非如此，因為他們中的許多人經常會遇到問題。人工智能會以某種方式影響每個品牌和幾乎所有行業。而那些不適應新變化的公司將退出競爭。僅僅掌握思維是不夠的，這將有助于公司進入一個業務，其中的平衡更傾向于人工智能。你需要為真正的挑戰和障礙做好準備，這些挑戰和障礙可能會讓你的 AI 產品回到一個新的水平。

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。這些初創公司故意夸大了他們的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已經竊聽了他們用戶的錄音。這些案例可以解釋為現代人工智能系統不夠智能，到目前為止還不能滿足這些公司對它們施加的要求水平。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，一個常見的錯誤是創建一個人工智能項目而沒有定義問題的本質。AI的實力也值得關注。通常，如果不是所有業務流程，大多數業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。與執行這些行動所涉及的人力資源相比，這些行動的價值微乎其微。耗時的常規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，但隨機收集數據是魯莽的。數據必須滿足三個關鍵標準：

數據的提取（采樣）不應侵犯任何人的合法權利。公司必須遵守保密規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，因為有時攻擊者會針對底層 AI 數據系統，將算法暴露在錯誤、扭曲或錯過危險信號的風險之下。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。通過使用區塊鏈，公司可以有效地跟蹤誰訪問或更改了數據，從而使他們能夠排除錯誤數據并確定根本原因。

測試和再培訓

除了少數專業人士外，很少有人了解 AI 的工作原理，因此并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。許多組織在幾個月內進行比較測試，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。

人工智能測試是必不可少的，因為在實驗室中表現出良好性能的算法在商業環境中可能表現得非常不同。人工智能是一種反復試驗的方法，所以起初看起來不錯的想法往往在現實世界中用處不大。這就是為什么快速迭代是自動化的關鍵。要解決這個問題，您需要注意重新訓練 AI 模型的重要性。

在某些情況下，人工智能解決方案中的弱點在推出之前不會出現。最大的問題之一是算法中的偏移誤差。就其本質而言，任何數據都反映了人類的偏見，因此它可能會歪曲結果。持續測試和再培訓將有助于糾正錯誤的配置。

人工智能開發自動化

測試、重新訓練 AI 模型以及數據清理和特征提取都非常耗時。為了解決這個問題，專家們正在借鑒傳統軟件開發人員的流程自動化技術。DevOps 專注于持續交付、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。