Подготовка вашего бизнеса к ИИ

Подготовка вашего бизнеса к ИИ

Проверка готовности ИИ

Итак, вы хотите начать интегрировать ИИ и машинное обучение в продукты или рабочий процесс вашей компании. Ну, вы пришли в нужное место. В этой статье я собираюсь разобрать некоторые из ключевых вопросов, которые нужно задать себе, чтобы помочь вам решить, готова ли ваша компания вообще к AI/ML. Надеюсь, это сэкономит вам не только время, но и деньги, когда вы начнете это путешествие, вам не придется платить кому-то, чтобы рассказать вам то, чем я поделюсь в этой статье бесплатно!

Определите вашу проблему и данные

Для любого решения машинного обучения мы должны начать с решаемой проблемы и доступных данных. Проблема и данные тесно взаимосвязаны. Данные часто могут привести вас к решениям, которые вы не представляли, что можете создать, и проблема, которую вы хотите решить, часто будет диктовать, какие данные необходимы. Выбор того или иного должен быть вашим главным приоритетом.

У меня много данных, что мне с ними делать?

Если в вашей компании есть тонны данных, которые собирались годами, вам, вероятно, интересно, что вообще возможно с машинным обучением/ИИ, как я могу эффективно их использовать?

Если это так, вы можете начать спрашивать, какие проблемы решают ваши данные. Возьмем, к примеру, вы строительную компанию. Вы построили 10 000 домов, и по каждому из них вы собрали сведения о доме, такие как площадь в футах, количество комнат и т. д., а также демографические данные о том, где вы строите каждый дом. Что ж, с такими данными вы можете очень легко представить себе продукт, например механизм ценообразования, который берет все эти данные и выдает то, что вы должны оценивать каждый дом, чтобы максимизировать доход.

Это также отличное время, чтобы привлечь фирму ML / AI, чтобы помочь оценить ваши данные и работать с вами, чтобы выяснить, какое индивидуальное решение лучше всего соответствует потребностям и целям вашего бизнеса!

У меня есть проблема, которую я хочу решить, как мне настроить себя?

В этом сценарии у вас есть конкретный продукт или решение, которое вы хотели бы создать. Может быть, это база данных, которая поддерживает поиск на естественном английском языке (семантический поиск), или, может быть, это тот механизм ценообразования на недвижимость, который мы обсуждали ранее.

Каким бы ни было решение, теперь вы должны вернуться назад, чтобы выяснить, какие данные вам нужны для решения этой проблемы. Общее правило: чем больше данных, тем лучше.

Например, если вы хотите создать механизм рекомендаций, попробуйте подумать о том, какие точки данных будут наиболее релевантными для вашего результата. Машинное обучение отлично справляется с поиском скрытых взаимосвязей между точками данных, но, вообще говоря, это система, которая способна брать то, что мы интуитивно знаем, и обобщать его для входных данных. Проще говоря, данные наиболее очевидны для нас с точки зрения важности (количество комнат в доме, определяющее цену), скорее всего, будут очень важны для конечного решения.

После того, как вы выяснили, какие данные вам нужны, следующим шагом будет просто начать сбор! Соберите как можно больше данных и потратьте некоторое время на правильную настройку баз данных, чтобы их было максимально просто использовать для приложений машинного обучения. (Скоро будет статья о том, как это сделать правильно!)

Использование фирмы ML/AI

Выяснить, как эффективно развертывать решения для машинного обучения, может быть непросто. Особенно, когда вы учитываете лучшие практики хранения и сбора данных, индивидуальный характер каждого решения и влияние, которое эти решения могут оказать на ваш бизнес.

Я часто рекомендую владельцам бизнеса, которые хотят проникнуть в это пространство, просто пойти дальше и нанять консалтинговое агентство ML / AI для первоначальной настройки и исследования. Многие люди считают, что только после того, как вы правильно настроите свои данные или сформулируете, что хотите построить, наступает лучшее время для привлечения такого агентства, но я считаю, что привлечение профессионалов как можно раньше — лучший способ установить себя для долгосрочного успеха.

Агентства AI/ML, как правило, проводят начальный этап исследования, когда они работают с вашим бизнесом над выяснением того, какие именно данные доступны и как их использовать наиболее эффективно. Обычно это идет с компонентом анализа данных, который является предшественником полного конвейера ML/AI. Эти типы мероприятий обычно стоят около 25–50 тысяч и проводятся в течение нескольких месяцев.

Заключение + бессовестная вилка

ИИ и машинное обучение уже здесь, и они каждый день меняют отрасли и бизнес. В интересах каждого владельца бизнеса подумать о том, как подготовиться к этой новой волне технологий. Это часто начинается с чего-то столь же простого, как увеличение объема данных, которые ваш бизнес собирает о своих продуктах/предложениях. Но я призываю вас задуматься над тем, где вы можете использовать эту мощную технологию в своем бизнесе.

Мое агентство PressW помогает компаниям ответить на эти вопросы и начать строить свое будущее с ML/AI с того дня, как мы открыли свои двери. Мы помогли компаниям из сферы здравоохранения, нефти и газа и строительства найти уникальные решения машинного обучения в рамках их бизнеса, которые обеспечили огромный доход и повышение эффективности их бизнеса. Мы будем рады провести с вами несколько часов (бесплатно!) и обсудить ваш бизнес, ваши проблемы и посмотреть, подходит ли вам ML/AI. Если вы или кто-то из ваших знакомых может получить пользу, не стесняйтесь обращаться к [email protected]!