Omówienie podstaw sztucznej inteligencji

  • 3 min

Nowoczesna sztuczna inteligencja opiera się na nauce o danych i uczeniu maszynowym, aby zautomatyzować zadania, które korzystają z oceny człowieka. Celem liderów biznesowych nie jest matematyka — jest to niezawodna, powtarzalna wartość: szybsze szczegółowe informacje, lepsze decyzje i bardziej wydajne operacje.

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to dziedzina międzydyscyplinarne, która przekształca dane w szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań. Łączy ona statystyki, inżynierię i wiedzę z dziedziny, aby definiować problemy, przygotowywać dane i oceniać wyniki. W większości organizacji analitycy danych prowadzą projektowanie i walidację rozwiązań sztucznej inteligencji.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zestaw technik, które umożliwiają systemom uczenie się wzorców na podstawie danych i przewidywanie lub klasyfikacje. Bardziej istotne, wysokiej jakości dane, które podajesz, tym bardziej wiarygodne wyniki.

Przykłady uczenia maszynowego:

  • Wykrywanie spamu w wiadomościach e-mail: uczenie maszynowe identyfikuje sygnały, takie jak podejrzane słowa, zablokowane domeny lub niezgodne adresy URL, aby filtrować niepożądane wiadomości.
  • Wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi: uczenie maszynowe flaguje nietypowe wzorce, takie jak nietypowe lokalizacje lub nagłe skoki wydatków, aby zmniejszyć ryzyko.

Co to jest uczenie głębokie?

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który używa warstwowych sieci neuronowych do odnajdywania złożonych wzorców, zwłaszcza w danych bez struktury (obrazy, tekst, dźwięk). Świeci, gdy trzeba rozpoznać subtelne funkcje lub relacje, które są trudne do zakodowania ręcznie , ale wymaga również dużych zestawów danych i znaczących obliczeń.

Przykład uczenia głębokiego: W obrazowaniu medycznym uczenie głębokie może pomóc zidentyfikować cechy związane z chorobą, analizując wzorce na poziomie pikseli na wielu obrazach, poprawiając dokładność wykrywania w czasie.

Diagram przedstawiający metodologie sztucznej inteligencji: uczenie głębokie, uczenie maszynowe i nauka o danych.

Przekształcanie możliwości w wyniki

Zrozumienie, jak działa sztuczna inteligencja, to tylko początek. Dla liderów biznesowych prawdziwe pytanie brzmi: jak przetłumaczyć możliwości na niezawodną, powtarzalną wartość? Poniższe działania ułatwiają przejście od pilotów do środowiska produkcyjnego, redukcję ryzyka oraz upewnienie się, że sztuczna inteligencja rzeczywiście poprawia decyzje, doświadczenia klienta i koszty obsługi.

  • Zacznij od problemu biznesowego: dopasuj odpowiednią możliwość do potrzeb — użyj opisowej sztucznej inteligencji do wyszukiwania i podsumowania, predykcyjnej sztucznej inteligencji na potrzeby prognozowania i wykrywania anomalii oraz normatywnej sztucznej inteligencji na potrzeby zaleceń i optymalizacji.
  • Zainwestuj w jakość danych: Czyste, spójne i dobrze oznaczone dane są podstawą wiarygodnej sztucznej inteligencji; bez nich nawet najlepsze modele nie działają dobrze.
  • Planowanie operacji: zdefiniuj sposób monitorowania wydajności, wykrywania dryfu i ponownego trenowania modeli w miarę zmiany warunków, aby wyniki były stabilne w czasie.
  • Zachowaj ludzi w pętli: użyj sztucznej inteligencji, aby rozszerzyć wiedzę, a nie zastąpić jej — zwłaszcza w przypadku decyzji o wysokich stawkach, w których nadzór, kontekst i osąd mają znaczenie.
  • Zmierz to, co ważne: Powiąż inicjatywy sztucznej inteligencji z kluczowymi wskaźnikami efektywności (KPI), takimi jak czas do osiągnięcia wartości, dokładność, oszczędności kosztów, zadowolenie klientów oraz wykorzystaj testowanie A/B/N w celu potwierdzenia wpływu.

Następnie zapoznaj się z podejściem firmy Microsoft do wdrażania sztucznej inteligencji.