كيفية تحسين نشر نموذج الذكاء الاصطناعي في خمس خطوات

لا يمكن التقليل من أهمية المساهمة القيمة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، وبدون استخراج القيمة والمعلومات من البيانات، ستترك المؤسسات في مأزق، حيث يعتمد النهج الذي تتبعه المؤسسة لنشر الذكاء الاصطناعي بنجاح على احتياجات العمل والقدرات التقنية. 

بين تعلم المحولات والأنظمة الأساسية بدون رمز والمنصات المنخفضة الكود، سيكون النهج الأمثل مزيجًا مثاليًا مما يمكّن المؤسسات من الوصول إلى أهداف أعمالها، وتقديم واجهة معتدلة لتطوير التطبيقات دون منعها من تجاوز عروض النظام الأساسي.

تقبل معظم الشركات وتقرّ بأهمية التعاون بين تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين النهائيين وعلوم البيانات، لكنها لا تتابعها بالضرورة، ويعتمد التعاون الفعّال وتبادل المعلومات الهادف على سياسات وإجراءات واضحة المعالم توجد في مجالات إعداد البيانات والامتثال وسرعة الوصول إلى السوق والتعلم من أجل التعلم الآلي.

غالبًا ما تفشل الشركات في إنشاء فترات منتظمة لتحديث المنطق والبيانات لتطبيقات التعلم الآلي والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في هذا المجال. ولنشر الذكاء الاصطناعي السلس، يجب أن تكون دورة تحديث التعلم مستمرة، إنها الطريقة الوحيدة لضمان التوافق بين خوارزميات التعلم الآلي وسيطرة الذكاء الاصطناعي على العالم الذي تعمل فيه.

كيفية تحسين عمليات نشر الذكاء الاصطناعي:

يتم دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي لإنشاء ما يعادل الكلمة الطنانة للتكنولوجيا، وقد لا تعرف معظم الشركات تمامًا التفاصيل الأساسية للذكاء الاصطناعي وما يعنيه لخريطة طريق التحول الرقمي الطويلة الأجل.

  • انتقال سلس للبيانات:

يجب تطوير عملية داخلية تترجم البيانات بسلاسة إلى خوارزميات أولية لعلوم البيانات وإطار عمل لإدارة مشاريع تكنولوجيا المعلومات، حيث يضمن هذا الانتقال الالتزام بأعلى مستويات جودة البيانات.

  • تقييم سلس للبيانات:

يجب على الشركات استخدام مزيج من أتمتة التعلم الآلي وتقييم البيانات البشرية مع بياناتها، من الأفراد المهرة الذين يعرفون أن البيانات ذات قيمة بالنسبة للجودة إلى الحيوية لمراجعة جميع عمليات خوارزميات البيانات، فهذا يمهد هذا الطريق لأتمتة تقييم البيانات التي يمكن أن يدربها خبراء بشريون لتقييم ضوابط جودة البيانات.

  • تطوير نشاط التعلم الآلي:

استخدام منهجية تطوير رشيقة لخوارزميات تعلم الآلة، وتنفيذ مشاريع للذكاء الاصطناعي في أقسام يمكن إدارتها تسمح بتخطيط أجزاء من تطبيق الذكاء الاصطناعي، وبناؤها واختبارها بسرعة وبشكل متكرر.

  • مركزية بيانات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الآلة:

تقوم الشركات الأكثر نضجًا بتوحيد متطلبات بيانات التدريب على التعلم الآلي الخاصة بها للذكاء الاصطناعي في خدمة مشتركة مركزية يمكن استخدامها عبر العديد من مشاريع علوم البيانات داخل المؤسسة.

  • القوى العاملة المعززة:

يجب زيادة النماذج للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع المديرين البشريين الذين يمكنهم فرض منهجيات إدارة المشروع والتعامل مع الاستثناءات.