企业采用人造智能策略的8个挑示

人造智能技术已经行使在企业的营业中,并且已从梦想变成实际。实际上,按照O'Reilly公司近来的一项调查,大无数构造(85%)正在采用或评估人造智能,超过一半的构造在生产或分析中行使人造智能。

 

然而,人造智能不及很益地体面IT以前行使的相通流程和手段。固然这些辛勤敏捷扩大,但仍处于初期阶段。成长的不起劲已经变得显而易见。O’Reilly公司分析师指出:“企业必要做更众的做事,才能将人造智能的做事扎根。不论是限制常见的风险因素(模型开发中的过错、缺失或条件差的数据、模型在生产中退化的趋势),照样实例化正式流程以促进数据治理,采用者在竖立郑重的人造智能生产线时,都必要为这些做益准备。”

人造智能无法十足体面IT构造以前行使的相通流程和手段。适用于评估、测试、实走和扩展非学习编制的最佳实践和常识性手段能够并不总能很益地进走转化。在某些情况下,它们能够适得其逆。

以下是有助于企业采用人造智能技术的8个挑示:

1. 放慢速度

某些企业急于让其营业采用人造智能技术,倘若不添以限制,能够面临风险。Cognizant公司数据科学、机器学习和人造智能副总裁Jerry A.Smith博士说,“当代人造智能的智商很高,但情商很矮。必要这二者的结相符才能获得真实的聪明。倘若企业获取数据并行使人造智能进走分析,并在异国情绪的情况下从中学习并大周围地进走处理,则能够让事情越来越糟糕。”

Smith外示,IT领导者答该消耗一些时间来确保他们尽早就如何行使人造智能进走商议。

企业高管清淡对人造智能为营业挑供协助给予很大憧憬。但归根结底,倘若他们异国竖立切确的框架和战略,将会面临战败的效果。

2. 在关注工具之前先关注技能和文化

TIBCO公司分析策略副总裁Shawn Rogers外示:“技术清淡是企业试图进走创新的首点,这并不稀奇。但是,企业屏舍文化方面的因素注定会战败。必要新的技能来推动人造智能的成功,同时也必要一栽文化来促进人造智能和机器学习技术的采用和走动。成功必要均衡的战略。”

3. 计划迭代

期待行使人造智能的企业必要从用例着手。但是,盛开数据湖挑供商Qubole公司首席实走官兼说相符创首人Ashish Suchoo指出,大无数人造智能和机器学习用例都是随着时间的推移而不息演变的。他说,“至关主要的是,企业必须投资于实走不息数据工程的能力,并挑供SQL和编程访问来训练和安放模型。”他是Apache Hive公司说相符创首人,并竖立了Facebook数据平台。

4. 采用DevOps还不足

大无数创新的IT商店已经采用DevOps。这对于采用人造智能技术是必需的措施,但还不足。Fractal Analytics公司技术服务客户配相符友人George Mathew说,99700威尼斯人企业必要增补MLOps。他说:“这栽集成必要在行使程序生命周期的早期进走计划,并在随后的各个阶段中进走。”

例如,企业必要考虑在生产中对人造智能模型进走再培训。他注释说,“这意味着必须竖立一条额外的管道,将人造智能模型产生的洞察力(如展望)与几周或几个月后从现场搜集的实际数字进走比较。”

5. 扩大周围

早期采用人造智能往往会行使一组定义的数据来行使一些模型。但是,这些辛勤能够敏捷扩展到难以管理的周围。TIBCO公司的Rogers说:“随着成功率的不息挑高,为不息发展的数据科学团队管理生产中的数百个模型和众个创作环境会带来新的挑衅,以体面不息添长的需求。”

6. 追求并清除私见

Cognizant公司的Smith说,“晓畅输入和输出之间的有关是人造智能的浅易片面。许众企业向人造智能开发团队施添压力,请求追求并清除私见。例如,不期待有私见的人造智能算法做出贷款决策。”

但是与此同时,人类自己也能够有私见。Smith说:“人们必要掌握其中的人类智能,并确保构建人造智能编制的人员在建模中不会产生私见。清除私见无法在数据级别最先或停留。”

7. 不及只让数据科学家负责

竖立最有效的人造智能编制来添铁汉类。Smith说,“倘若想要构建一个编制来声援人类,那么它就必须以人造本。必要获得心思学家(晓畅客户走为的人)和社会学家(晓畅企业客户如何与社会互动的人)的协助。人造智能太主要了,不及只让数据科学家负责。”

8. 更益地注释人造智能

可注释的人造智能(XAI)能够使人类能够理解、信任和管理人造智能技术,这变得越来越主流。所以,Fractal Analytics公司的Mathew说,一些IT构造将在监管审核的授与端,咨询人造智能模型训练运走的详细新闻,例如行使了哪些数据集,如何评估算法,以及在每个阶段生成了哪些模型度量。

Mathew说:“这些元素必要在模型在生产中运走的整个时间段内进走搜集和存储,对于某些用例而言,甚至超出周围。解决方案架构师必要准备架构来已足这些请求,项现在负责人必须在项现在计划中包括这些步骤和可交付收获,而构建行使程序的数据科学家和工程师必须行使此框架。”

企业在项现在最先时对这项做事进走规划,并在编制开发生命周期内挑供必要的声援,这已经成为人造智能行使程序成功的一个关键因素。

 

posted @ 20-06-25 06:46 admin  阅读:

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