Жасанды интеллектті өндіру кезінде сіз AI үлгісін процеске немесе адамдарға қалай қолдану, деректер мен үлгілерді тұрақтандыру, өзгеретін ортада және уақыт өте келе үлгіңізді дәл ұстау, масштабтау және қалай өсу керек сияқты көптеген қиындықтарға тап болуыңыз мүмкін. немесе AI үлгісінің мүмкіндіктерін арттырыңыз.
AI енгізу
Жаңа алгоритммен машиналық оқытудың сәтті тұжырымдамасын (PoC) іске қосу оны өндіруге және одан нақты құнды алуға жұмсалатын күштің тек 10% құрайды. Қалған 90% пайдалы өнім жасау үшін не істеу керек және пайдалы өнім жасау үшін істеу керек нәрселерге бөлуге болады.
Қолданылатын өнімді жасау үшін өнімді пайдаланушыларыңызға қолжетімді етудің техникалық орындалуын үлкейту керек. Оны пайдалы ету үшін өнімді пайдаланушылар үшін процеске енгізуді қарастыру керек. Біріншіден, PoC пен қолдануға болатын өнімнің айырмашылығы неде?
Біріншіден, PoC өндіріске арналмаған. Өнімдер барлық уақытта, кез келген уақытта және ауыспалы жағдайларда жұмыс істеуі керек. PoC кезінде сіз іздеген деректерді табасыз, көшірмесін жасап, оны тазалап, талдауды бастайсыз. Өндірісте деректер көзі нақты уақытта, қауіпсіз және қауіпсіз деректер платформасына қосылуы керек; деректер ағынын автоматты түрде өңдеу және басқа деректер көздерімен салыстыру/біріктіру қажет.
PoC кезінде сіз болашақ пайдаланушыларыңызбен сөйлесіп, олармен шешім әзірлеу үшін жұмыс істей аласыз немесе сізде мүлде пайдаланушылар жоқ және сіз техникалық шешімді жобалайсыз. Өнім үшін сізде сол шешімді түсінуі керек пайдаланушылар және техникалық шешімді іске қосуға жауапты адамдар бар. Осылайша, өнім пайдалануға жарамды болуы үшін оқыту, жиі қойылатын сұрақтар және/немесе қолдау желілері қажет. Сонымен қатар, сіз PoC ішіндегі бір пайдалану жағдайыңыз үшін жаңа нұсқаны жасайсыз. Өнімдер жаңартуларды қажет етеді және өнімді бірнеше тұтынушылар үшін шығарған кезде, сізге кодты өндіріске (CI/CD құбырлары) сынау және орналастыру жолы қажет.
«Itility-те біз кез келген жобаларымыздың құрылыс блоктары мен негізгі платформасын қамтитын Itility деректер зауытын және AI зауытын жасадық. Бұл бізде пайдалы бұрышқа (бұл тұтынушыға және пайдалану жағдайына байланысты) назар аудара алатындай басынан бастап қолданылған бұрыш бар дегенді білдіреді », - деді компания.
Зиянкестерді анықтау қолданбасы – PoC-дан қолдануға болатын өнімге дейін
«Біздің зиянкестерді анықтау қолданбасының тұжырымдаманы дәлелдеу кезеңі жылыжай тобының мүшелері түсірген суреттер негізінде желім тұзағындағы шыбындарды жіктеу және санау сияқты тар тапсырманы орындай алатын модельден тұрды. Суретті жіберіп алған жағдайда немесе бірдеңе дұрыс болмаса, олар кері оралып, басқасын түсіре алады немесе оны тікелей бақылау тақтасында түзете алады. Кейбір қолмен тексерулер қажет болды.
«Біздің PoC-әлем бір құрылғыға, бір пайдаланушыға және бір тұтынушыға негізделген қарапайым болды. Дегенмен, оны қолдануға болатын өнімге айналдыру үшін бізге бірнеше тұтынушыларды кеңейту және қолдау қажет болды. Содан кейін деректерді қалай бөлек және қауіпсіз сақтау керек деген сұрақ туындайды. Сонымен қатар, әрбір жеке тұтынушы/машина орнатуды және әдепкі конфигурацияны қажет етеді. Сонымен, 20 жаңа тұтынушыны қалай конфигурациялауға/қондыруға болады? Әкімші интерфейсін құру және қосуды автоматтандыруды қайдан білуге болады? 2 тұтынушыда, 20 немесе 200?»
Әрине, сізде «шыбындарды санау менің тұтынушыма қалай көмектеседі?» сияқты сұрақтарыңыз болуы мүмкін. Бұл ақпараттан құндылықты қалай жасауға болады? Шешімдерді қалай ұсынуға және әрекет етуге болады? Бұл AI қолданбасы бизнес процесіне қалай сәйкес келеді?'. Бірінші қадам - техникалық/деректер перспективасынан соңғы пайдаланушы перспективасына анықтамалық шеңберіңізді өзгерту. Бұл тұтынушымен сөйлесуді жалғастыру және дәлелденген PoC күнделікті процестерге қалай сәйкес келетінін көру дегенді білдіреді.
«Сондай-ақ сізге ұзақ уақыт бойы процесті мұқият қадағалап отыру керек, күн сайын қандай ақпарат негізінде қандай әрекеттер жасалатынын, не істеуге қанша уақыт жұмсалатынын және дәлелдеуді нақты түсіну үшін жедел және тактикалық кездесулерге қосылуыңыз керек. белгілі бір әрекеттердің артында. Модельдегі ақпарат бизнес құнды жасау үшін қалай пайдаланылатынын түсінбестен, сіз пайдалы өнімге жете алмайсыз.
«Біздің жағдайда біз шешім қабылдау үшін қандай ақпарат пайдаланылғанын анықтадық. Мысалы, кейбір зиянкестер үшін апта сайынғы трендті ұстану маңыздырақ екенін анықтадық (ол үшін өте жоғары дәлдік қажет емес), ал басқалары зиянкестердің алғашқы белгілерінде әрекет етуді қажет етеді (бұл жұп болған дұрыс дегенді білдіреді). Жалған позитивтердің тіпті бір жалған теріс болуымен салыстырғанда).
«Сонымен қатар, біз тұтынушының дәлдіктері іс жүзінде жеткізе алмайтын ұқсас құралмен бұрын «жаман» тәжірибесі болғанын анықтадық. Неліктен олар бізге сенеді? Біз бұл сенім мәселесін бірден шешіп, дәлдік пен ашықтықты өнімнің басты ерекшелігіне айналдырдық. Біз бұл ақпаратты қолданбаны соңғы пайдаланушының жұмыс әдістеріне бейімдеу және өзара әрекеттесудегі мөлдірлікті арттыру, пайдаланушыға қолданбаны көбірек бақылауды қамтамасыз ету арқылы өнімімізді пайдалы ету үшін пайдаландық», - деп жалғастырды компания.
Ең үлкен қиындық қандай?
«Біздің шыбындарды санау сценарийінде біз өзіміз қалағандай дәлдік ұпайымыз туралы айта аламыз. Дегенмен, пайдалы болу үшін пайдаланушыға (жылыжай маманы) пайыздан артық қажет. Оны бастан кешіру және оған сенуді үйрену керек. Мүмкін болатын ең нашар нәрсе - пайдаланушылар нәтижелерді өздерінің қолмен нәтижелерімен салыстыру және (үлкен) сәйкессіздік болуы. Сіздің беделіңіз бұзылды және сенімді қалпына келтіруге орын жоқ. Өнімге пайдаланушыны осы сәйкессіздіктерді іздеуге және оларды түзетуге шақыратын бағдарламалық құралды қосу арқылы біз бұған қарсы тұрдық.
«Осылайша, біздің көзқарасымыз пайдаланушыны маманды алмастыратын жүйе ретінде ұсынбай, оны AI шешімінің бір бөлігі ету болып табылады. Маманды операторға айналдырамыз. Жасанды интеллект олардың қабілеттерін арттырады және мамандар AI-ға қосымша білім алу және қоршаған орта немесе басқа айнымалылар өзгерген кезде түзетулер енгізу үшін үздіксіз оқыту және бағыттау арқылы бақылауда қалады. Оператор ретінде маман шешімнің құрамдас бөлігі болып табылады – АИ-ді нақты әрекеттермен оқыту және үйрету».
басыңыз Мұнда операторға бағытталған тәсіл туралы толығырақ бейнені көру үшін.