인공지능 : 응용과 이슈 (2) : AI 솔루션 구현, 운영, 적용 방법

인공 지능 솔루션 : 운영 준비가 되었습니까?

인공 지능 (AI)은 확실히 인기있는 전문 용어가 되었습니다. 너무 많은 기업이 이미 사용법을 잘 모르는 중요한 신기술입니다. 현재와 ​​미래에 예측 가능한 미래를 위해 많은 산업체와 기업들이 AI를 운영에 통합하는 방법을 고심하고 있습니다. 그러나 이러한 솔루션을 회사에 구현하려면 타당성에 대한 몇 가지 검증하는 것이 필수적입니다.

AI가 해결할 수 있는 문제 이해하기

회사에서 인공 지능을 사용할 준비가되었는지 이해하려면 먼저이 기술을 사용해야하는 이유를 묻어야합니다. 어떤 문제를 해결하려고합니까? 좀 더 복잡한 것에 접근하기 전에 간단한 해결책이 있습니까?

해결해야 할 명확한 문제를 확인하지 않고 회사는 기계 학습을 이용할 때 원하는 이익을 얻지 못합니다. 이상 현상을 감지하거나 이벤트 나 결과를 예측하거나 절차 나 실행을 최적화 할 수있는 솔루션을 찾고 있다면 AI가 해결할 수있는 문제가있을 가능성이 큽니다.

인공 지능에 대한 정량화 된 문제를 해결 한 후에는 회사의 현재 데이터 수집에 대해 문의해야합니다. 데이터는 AI의 구성 요소가 아닙니다. 오히려 그 둘은 얽혀 있습니다. 인공 지능을 사용하려면 컴파일하는 데이터와 해결하려는 문제 사이의 연결을 이해하는 것이 중요합니다. 그것은 당신이 합리적으로 패턴을 찾을 것으로 기대할 수있는 데이터 여야합니다. 데이터 품질 데이터는 인공 지능 솔루션에서 찾는 학습에 필수적입니다.

AI 솔루션의 기본 요소

데이터 품질은 일관성, 완전성, 간결성이라는 세 가지로 구성됩니다. 일관성은 분석 문제를 예방하기 위해 중요합니다. 마찬가지로 철저하고 완전한 데이터 세트를 제시하는 것이 AI 솔루션을 학습하는 데 필수적입니다. 마지막으로, 압축된 데이터는 중복성을 무효화하기 위해 정보의 간결성과 특이성을 나타냅니다. 이 세 가지 구성 요소를 사용하여 데이터를 모델 구축에 사용할 수 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 기계 학습 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. AI 솔루션은 적절한 데이터가 없으면 필요한 결과를 제공하지 못할 수 있습니다.

데이터는 AI를 사용하는 데 없어서는 안됩니다. 그리고 회사 내에서 인공 지능 솔루션을 구현하는 것은 그렇게 단순하지는 않습니다. 기계 학습 영역으로 성공적으로 출범하려면 목표를 분명하게 이해하고있는 전담 팀이 필요합니다. 회사 내부에서부터 아래쪽까지 승인을 받아야합니다. 팀은 시스템을 다루고 이해할 수있는 능력이 있는 인력을 요구할 것입니다. 마찬가지로 데이터 연결을 보장하기 위해 비즈니스 프로세스 간 교차 정렬이 필요합니다.

사내 AI 모델을 관리하려면 광범위한 IT 인프라가 필요합니다. 솔루션 모델에는 다음이 포함됩니다.

- 무수한 서버

- 데이터 수집 방법

- 데이터 저장

- 코드 및 알고리즘 실행 방법

AI 솔루션의 가치가 높을수록 구현이 더 복잡해집니다.

AI 솔루션을 구현하는 다른 옵션

인공 지능 솔루션 모델을 사용하기위한 기반 시설을 구축하는 경우 "실행하기 어렵다"라는 말은 확실히 적용됩니다. 사내 모델을 활용하면 회사에 강력한 도구가 될 수 있지만 성공적으로 실행될 수 있는지 여부는 회사에 따라 다릅니다. 그러나 사내 모델 사용과 관련된 문제에 직면하지 않고 AI 기술을 활용하는 데 여전히 관심이 있다면 소수의 기업이 이러한 솔루션을 기꺼이 제공 할 것입니다.

AI 모델 전문 회사에 아웃소싱하면 사내에서 필요한 인프라를 구축 할 필요없이 직면한 과제에 대한 기존 솔루션을 제공 할 수 있습니다. AI 솔루션 분야에서 일하는 회사는 문제를 측정하고 추적 할 수 있다면 그 결과를 기꺼이 실행할 수 있습니다.

이러한 질문에 대답하고 해결책을 제공하기 위해 인공 지능을 구현하는 방법을 이해하는 것은 프로젝트 준비와 성공에 결정적인 요소입니다. 그러나 회사에서 AI에 대한 적절한 필요성과 이를 실현하는 방법에 대한 이해가 있는 경우 AI는 명백하게 귀사의 강력한 기술이 될 것입니다.