3 стратегии, которым вы можете следовать, чтобы ускорить окупаемость инвестиций в машинное обучение

Трансформация данных; цифровой мир; интеллектуальная революция; интеллектуальная эра; как бы вы это ни называли, мир аналитики уже наступил. Организации теперь осознают влияние данных и аналитики на свою операционную эффективность и думают о способах их включения в свои текущие стандартные операционные процедуры (СОП).

Одной из самых важных проблем для организаций, желающих включить подробные планы машинного обучения и ИИ в свои услуги, является возврат инвестиций (ROI) для проекта. Инвестиции, которые вы вкладываете в свою программу МО, могут занять некоторое время, чтобы окупиться. Все планы и алгоритмы машинного обучения не дают немедленного результата, и вам придется подождать некоторое время, прежде чем вы пожнете плоды своих усилий.

Однако было бы бесполезно сидеть рука об руку, не внедряя правильные стратегии. Я знаю мотивацию организаций, направленную на то, чтобы максимально использовать свою программу МО. Я также знаю об отсутствии конкретных указаний в этом отношении, поэтому я собрал три проверенные стратегии для ускорения процесса аналитики и цикла окупаемости инвестиций.

Чтобы внедрить ИИ и МО в их чистых формах в вашей организации, вам необходимо широкомасштабное изменение того, как вы делаете вещи на рабочем месте. Хотя мы не сторонники радикальных организационных культурных изменений, вам действительно нужно неуклонно набирать темп с тем, что вы предлагаете своим клиентам. От чат-ботов до программного обеспечения для проектирования и ваших операций по управлению персоналом, все должно расширяться таким образом, чтобы это приносило пользу общей цели извлечения максимальной выгоды из вашей кампании МО.

Этот процесс — самый простой, быстрый и удобный способ получить желаемые результаты от вашей кампании ИИ. Машинное обучение и искусственный интеллект имеют множественную динамику, которую ваша команда поймет только в том случае, если они реализуют стратегии ML и ИИ по всем направлениям.

Организации, которые внедрили стратегии ИИ в тандеме с приложениями на основе ИИ, такими как Alexa от Amazon, извлекли выгоду из тщательной стратегии ИИ. Следуя проверенным методам успеха, вы гарантируете, что ваши инвестиции окупятся. Такая практика дает вам дивиденды, которые вы ожидаете от своей аналитической кампании.

Кроме того, вам нужно быть благоразумным в выборе правильных поставщиков ИИ. Поставщики для ваших инициатив ИИ должны быть тщательно отобраны и иметь в запасе нужные навыки для успеха.

Организации, недавно начавшие свои кампании по внедрению ИИ, должны связаться с надежными поставщиками, предлагающими облачные и ИИ-решения. Мотив этого шага — гарантировать, что ваши поставщики смогут удовлетворить растущий спрос на ИИ и облачные сервисы в вашей организации. Периферийные вычисления — это новейшее облачное решение для ИИ на ходу, поэтому вы можете внедрить проверенные методы для достижения успеха здесь.

Ключ к успешному возврату инвестиций — начать с малого, а затем быстро масштабироваться. Начните постепенно подниматься по лестнице, но когда вы будете уверены в своих шагах и будете знать, к какой высоте стремитесь, увеличьте темп и быстро пройдите весь путь.

2. Используйте API

Интерфейс прикладного программирования, или API, как их обычно называют, может быть полезен при создании вашей системы машинного обучения в кратчайшие сроки. Ваши усилия по машинному обучению будут настолько разумными, насколько обоснованными будут методы, которые вы используете при их создании.

Интересно, что вы можете быстро получить в Интернете сотни API, соответствующих тому типу настраиваемого алгоритма машинного обучения, который вы хотите создать.

Для тех, кто не знает о них, API обычно представляют собой набор протоколов маршрутизации и путей для создания программного обеспечения. С помощью API вы можете легко создавать свое программное обеспечение. API дает вам обычный протокол для того, над чем работали разработчики и специалисты по данным до вас. На основе этой информации у вас есть установленный путь, которому нужно следовать, и вы можете наслаждаться плодами своей тяжелой работы.

От программного обеспечения для распознавания изображений до алгоритмов распознавания речи и других подобных вещей, вы можете получить помощь от API для любого начинания в соответствии с реализацией МО. API демократизировали ИИ в нашем обществе, и вам не следует чувствовать необходимость изобретать велосипед и выбирать что-то инновационное.

При работе с API вам следует иметь многопрофильные команды, которые помогут вам достичь конечной цели — улучшенного клиентского опыта с помощью метрики. Эта цель достигается в тандеме с другой целью — эффективностью расходов, связанных с IoT. Сокращение расходов, связанных с приложениями IoT, — это долгосрочные инвестиции и обязательство, которое требует от вас оставаться на верном пути. Вам следует периодически поддерживать алгоритмы и повышать их эффективность, чтобы извлечь из них максимальную пользу.

3. Разработайте собственную стратегию ИИ

Этот метод подразумевает разработку вашей собственной стратегии ИИ и всего, что с ней связано. В рамках этого метода вам необходимо добавить инновационные процессы, вовлеченные в стратегию ИИ. От сбора данных до обработки, генерации идей, предписаний и реализации действий вы будете внедрять новые идеи в рамках этой стратегии.

Путь этой стратегии лежит через пробы и ошибки, и здесь нет определенного пути к успеху. Процесс считается рискованным из-за значительных шансов на неудачу, связанных с ним. Однако результат, если все пойдет хорошо, будет именно таким, как вы хотите, если вы используете эту настройку.

Как только вы реализуете инновационную модель ИИ, вы, несомненно, выйдете за рамки всех своих конкурентов и войдете в собственную лигу. Вы также будете лучше подготовлены к внедрению новых и продвинутых механизмов ИИ, которые выйдут на рынок позже.

Сердце данных вашей организации должно отличаться от других и должно соответствовать тому, чего вы хотите достичь с его помощью. Кампания ИИ может сделать для вас очень многое, если методы, которые вы внедрили, являются первыми в своем роде во всей отрасли и на рынке.

Весь этот процесс требует большого количества экспериментов по всем направлениям. Вы должны понимать важность тестирования и понимать концепцию любой идеи, которая приходит вам на ум. Кроме того, вам необходимо повышать точность алгоритмов, над которыми вы работаете, чтобы убедиться, что ваши алгоритмы соответствуют лучшим в отрасли. Приемлемый уровень для алгоритмов здесь — это тот, который лучше того, что могут сделать люди, или, по крайней мере, сопоставим с ним.

Объедините эти 3 стратегии

С тактикой массовой персонализации в рамках ИИ и этой трансформацией данных нет места для самоуспокоенности или расслабления. Вам нужно не только использовать предыдущие API и обновленные программные инструменты, но и проложить свой собственный путь ИИ. Только когда все эти три стратегии используются в тандеме, вы можете извлечь максимальную пользу из своих усилий в ИИ.

Чтобы глубже понять, как машинное обучение и искусственный интеллект поддерживают современные организации, ознакомьтесь с программой аспирантуры Caltech по искусственному интеллекту и машинному обучению от Simplilearn, разработанной совместно с IBM.