Что нужно для запуска ИИ в вашей организации? Вам нужен старт?

Давайте начнем с рассмотрения того, что AI может делать в настоящее время, и получим некоторое представление о его вариантах использования.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ может воспроизводить то, как мы воспринимаем через органы чувств, как мы думаем и как мы управляем своими действиями. Для этого ИИ должен учиться, передавать, предсказывать и двигаться.

Как только мы немного разберемся в его возможностях, можно будет приступить к бизнес-кейсам. Но тогда возникает большой вопрос, с чего нам начать? какие возможности мы должны искать?

Начнем с того, какие возможности нам могут понадобиться? нам нужен талант, чтобы ставить цели, планировать и действовать, алгоритмы для их достижения и данные, чтобы учиться и прогнозировать. и инфраструктура для хранения данных и выполнения алгоритмов

Как нам разрабатывать стратегию? Какие возможности требуют дополнительных инвестиций? как нам превзойти отрасль? Давайте рассмотрим каждый из них более подробно, чтобы понять.

Талант

какие навыки нам нужны в таланте?

Нам нужен талант, чтобы создавать сценарии, стратегии и реализовывать наши планы. Нам нужны таланты для исследований в области ИИ, моделирования данных и управления.

Алгоритмы

Алгоритмы могут быть хитрыми? хотя большая часть исследований в этой области открыта и не особо запатентована. Но при открытых и постоянных исследованиях таланту становится сложно их идентифицировать. После того, как они были определены, их легко использовать, но на самом деле настроить гиперпараметры для достижения ваших целей?

Каковы наши цели и что мы хотим узнать и предсказать? некоторые из этих вопросов основаны на имеющихся у нас Данных.

ДАННЫЕ

Сегодня мы можем безопасно разделить данные на индивидуальные, технологические и сенсорные данные. в дальнейшем будет крайне необходимо идентифицировать и хранить индивидуальные и личные данные отдельно. Могут ли алгоритмы узнать о корреляциях между данными и между ними? Нужно ли нам создавать, приобретать или обрабатывать наши данные для достижения наших целей в области ИИ? хотя я видел, как команды обрабатывают эти данные в систему записей, идей и взаимодействия для аналитики, но мы больше озабочены их преобразованием в обучение и прогнозы.

Учитывая данные и алгоритмы, что нужно нашей инфраструктуре?

ИНФРАСТРУКТУРА

Данные могут быть в реальном времени или историческими по своему характеру. Для обучения нам понадобятся исторические данные и данные в реальном времени? или мы можем учиться на исторических данных и делать наши прогнозы в режиме реального времени? Эти сценарии и требования к инфраструктуре полностью зависят от наших целей в области ИИ.

Чтобы сложить их. Какие функции нам нужны на предприятии?

Чтобы показать разницу и превзойти конкурентов, нам нужно начать думать об искусственном интеллекте. и как эти функции интегрируются с нашим существующим бизнесом.

Этот пост представляет собой быстрое исправление для запуска ИИ в организациях и потребует подробного рассмотрения сценария планирования, чтобы найти лучший путь впереди.

  1. Каким будет мир через 20 лет - лучший сценарий, наихудший сценарий, нейтральный?
  2. Какие движущие силы сегодня будут влиять на нашу точку зрения и направлять ее?
  3. Как ИИ как один из драйверов сыграет свою роль?
  4. Как наша промышленность будет играть роль во всех сценариях?
  5. Что нужно сделать, чтобы быть там во всех сценариях?

Мридул К Сингх
https://www.linkedin.com/in/mridulksingh/

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com 24 ноября 2017 г.