Το κλειδί για την υπέρβαση των εμποδίων ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης
Πιο αξιόπιστα δεδομένα
Εισαγωγή
Η τεχνητή νοημοσύνη άρχισε να αιχμαλωτίζει τη φαντασία όταν ο Tin Man από το "The Wizard of Oz" βγήκε στην ασημένια οθόνη το 1939, και έκτοτε κέρδισε πιο σταθερή βάση στο zeitgeist. Στην εφαρμογή, ωστόσο, τα προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης έχουν περάσει από τακτικούς κύκλους άνθησης και ύφεσης που μέχρι στιγμής έχουν εμποδίσει τις πιο σημαίνουσες υιοθεσίες.
Κατά τη διάρκεια της έκρηξης, οι μηχανικοί και οι ερευνητές έχουν κάνει τεράστια βήματα προόδου, αλλά όταν οι φιλοδοξίες τους ξεπερνούν αναπόφευκτα τις υπολογιστικές δυνατότητες που ήταν διαθέσιμες εκείνη την εποχή, ακολούθησε μια περίοδος αδράνειας. Ευτυχώς, η εκθετική αύξηση της υπολογιστικής ισχύος που προφητεύτηκε από τον νόμο του Moore το 1965 έχει ως επί το πλείστον αποδειχθεί ακριβής και η σημασία αυτής της αύξησης είναι δύσκολο να υπερεκτιμηθεί.
Διαβάστε το eBook: The Key to Overcoming AI Development Obstacles ή κατεβάστε μια έκδοση PDF του eBook.
Το κλειδί για την υπέρβαση των εμποδίων ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης: Πιο αξιόπιστα δεδομένα
Σήμερα, ο μέσος άνθρωπος έχει πλέον εκατομμύρια φορές περισσότερη υπολογιστική ισχύ στην τσέπη του από ό,τι η NASA χρειάστηκε για να πραγματοποιήσει την προσγείωση στο φεγγάρι το 1969. Αυτή η πανταχού παρούσα συσκευή που δείχνει άνετα μια άφθονη υπολογιστική ισχύ πληροί επίσης μια άλλη προϋπόθεση για τη χρυσή εποχή της τεχνητής νοημοσύνης: πληθώρα δεδομένων. Σύμφωνα με πληροφορίες από το Information Overload Research Group, το 90% των παγκόσμιων δεδομένων δημιουργήθηκε τα τελευταία δύο χρόνια. Τώρα που η εκθετική ανάπτυξη της υπολογιστικής ισχύος έχει τελικά συγκλίνει με την εξίσου μετεωρική ανάπτυξη στη δημιουργία δεδομένων, οι καινοτομίες δεδομένων AI εκρήγνυνται τόσο πολύ που ορισμένοι ειδικοί πιστεύουν ότι θα ξεκινήσουν μια Τέταρτη Βιομηχανική Επανάσταση.
Τα στοιχεία από την Εθνική Ένωση Επιχειρηματικών Κεφαλαίων δείχνουν ότι ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης σημείωσε επενδύσεις ρεκόρ 6.9 δισεκατομμυρίων δολαρίων το πρώτο τρίμηνο του 2020. Δεν είναι δύσκολο να δούμε τις δυνατότητες των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, επειδή ήδη αξιοποιούνται παντού γύρω μας. Μερικές από τις πιο ορατές περιπτώσεις χρήσης για προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης είναι οι μηχανές συστάσεων πίσω από τις αγαπημένες μας εφαρμογές όπως το Spotify και το Netflix. Αν και είναι διασκεδαστικό να ανακαλύπτεις έναν νέο καλλιτέχνη για να ακούσεις ή μια νέα τηλεοπτική εκπομπή για να την παρακολουθήσεις, αυτές οι υλοποιήσεις είναι μάλλον χαμηλές. Άλλοι αλγόριθμοι βαθμολογούν τις βαθμολογίες των τεστ - που καθορίζουν εν μέρει το πού γίνονται δεκτοί οι μαθητές στο κολέγιο - και άλλοι πάλι εξετάζουν τα βιογραφικά των υποψηφίων, αποφασίζοντας ποιοι υποψήφιοι θα βρουν μια συγκεκριμένη δουλειά. Ορισμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να έχουν συνέπειες ακόμη και για τη ζωή ή τον θάνατο, όπως το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που ελέγχει για καρκίνο του μαστού (που ξεπερνά τους γιατρούς).
Παρά τη σταθερή ανάπτυξη τόσο των πραγματικών παραδειγμάτων ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης όσο και του αριθμού των νεοφυών επιχειρήσεων που συναγωνίζονται για τη δημιουργία της επόμενης γενιάς εργαλείων μετασχηματισμού, εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις για την αποτελεσματική ανάπτυξη και εφαρμογή. Συγκεκριμένα, η έξοδος AI είναι τόσο ακριβής όσο επιτρέπει η είσοδος, πράγμα που σημαίνει ότι η ποιότητα είναι πρωταρχικής σημασίας.
Η πρόκληση της ασυνεπούς ποιότητας δεδομένων στις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης
Υπάρχει πράγματι ένας απίστευτος όγκος δεδομένων που παράγονται κάθε μέρα: 2.5 εκατομμύριο byte, σύμφωνα με το Social Media Today. Αλλά αυτό δεν σημαίνει ότι αξίζει να εκπαιδεύσετε τον αλγόριθμό σας. Ορισμένα δεδομένα είναι ελλιπή, ορισμένα είναι χαμηλής ποιότητας και άλλα είναι απλά ανακριβή, επομένως η χρήση οποιασδήποτε από αυτές τις ελαττωματικές πληροφορίες θα έχει ως αποτέλεσμα τα ίδια χαρακτηριστικά από την (δαπανηρή) καινοτομία δεδομένων AI σας. Σύμφωνα με έρευνα της Gartner, περίπου το 85% των έργων τεχνητής νοημοσύνης που έχουν δημιουργηθεί έως το 2022 θα παράγουν ανακριβή αποτελέσματα λόγω μεροληπτικών ή ανακριβών δεδομένων. Αν και μπορείτε εύκολα να παραλείψετε μια πρόταση τραγουδιού που δεν ταιριάζει με τα γούστα σας, άλλοι ανακριβείς αλγόριθμοι έχουν σημαντικό οικονομικό κόστος και κόστος φήμης.
Το 2018, η Amazon άρχισε να χρησιμοποιεί ένα εργαλείο πρόσληψης με τεχνητή νοημοσύνη, σε παραγωγή από το 2014, το οποίο είχε μια ισχυρή και αναμφισβήτητη προκατάληψη κατά των γυναικών. Αποδεικνύεται ότι τα μοντέλα υπολογιστών που στηρίζουν το εργαλείο εκπαιδεύτηκαν χρησιμοποιώντας βιογραφικά που υποβλήθηκαν στην εταιρεία για μια δεκαετία. Επειδή οι περισσότεροι αιτούντες τεχνολογίας ήταν άνδρες (και εξακολουθούν να είναι, ίσως λόγω αυτής της τεχνολογίας), ο αλγόριθμος αποφάσισε να τιμωρήσει βιογραφικά με «γυναικεία» να συμπεριλαμβάνονται οπουδήποτε - για παράδειγμα, αρχηγός γυναικείου ποδοσφαίρου ή γυναικείο όμιλο επιχειρήσεων. Αποφάσισε μάλιστα να τιμωρήσει τις υποψήφιες δύο γυναικείες σχολές. Η Amazon ισχυρίζεται ότι το εργαλείο δεν χρησιμοποιήθηκε ποτέ ως το μοναδικό κριτήριο για την αξιολόγηση πιθανών υποψηφίων, ωστόσο οι υπεύθυνοι προσλήψεων εξέτασαν τη μηχανή συστάσεων όταν αναζητούσαν νέες προσλήψεις.
Το εργαλείο προσλήψεων της Amazon καταργήθηκε τελικά μετά από χρόνια δουλειάς, αλλά το μάθημα παραμένει, υπογραμμίζοντας τη σημασία της ποιότητας των δεδομένων κατά την εκπαίδευση αλγορίθμων και εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης. Πώς μοιάζουν τα δεδομένα "υψηλής ποιότητας"; Εν ολίγοις, ελέγχει αυτά τα πέντε πλαίσια:
1. Σχετικό
Για να θεωρηθούν υψηλής ποιότητας, τα δεδομένα πρέπει να προσφέρουν κάτι πολύτιμο στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Υπάρχει συσχέτιση μεταξύ της ιδιότητας του υποψήφιου για εργασία ως πολιτειακού πρωταθλητή στο πολτό και της απόδοσής του στην εργασία; Είναι πιθανό, αλλά φαίνεται πολύ απίθανο. Εξαλείφοντας δεδομένα που δεν είναι σχετικά, ένας αλγόριθμος μπορεί να επικεντρωθεί στην ταξινόμηση μέσω των πληροφοριών που επηρεάζουν πραγματικά τα αποτελέσματα.
2. Ακριβές
Αυτά τα δεδομένα που χρησιμοποιείτε πρέπει να αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια τις ιδέες που δοκιμάζετε. Αν όχι, δεν αξίζει τον κόπο. Για παράδειγμα, η Amazon εκπαίδευσε τον αλγόριθμο προσλήψεων χρησιμοποιώντας βιογραφικά 10 ετών αιτούντων, αλλά δεν είναι σαφές εάν η εταιρεία επιβεβαίωσε πρώτα τις πληροφορίες που παρέχονται σε αυτά τα βιογραφικά. Έρευνα από την εταιρεία ελέγχου αναφοράς Checkster δείχνει ότι το 78% των αιτούντων λένε ψέματα ή θα εξέταζαν ψέματα σε μια αίτηση εργασίας. Εάν ένας αλγόριθμος λαμβάνει αποφάσεις για συστάσεις χρησιμοποιώντας το GPA ενός υποψηφίου, για παράδειγμα, είναι καλή ιδέα να επιβεβαιώσετε πρώτα την αυθεντικότητα αυτών των αριθμών. Αυτή η διαδικασία θα απαιτούσε χρόνο και χρήμα, αλλά θα βελτίωνε επίσης αναμφισβήτητα την ακρίβεια των αποτελεσμάτων σας.
3. Σωστά οργανωμένο και σχολιασμένο
Στην περίπτωση ενός μοντέλου πρόσληψης που βασίζεται σε βιογραφικά, ο σχολιασμός είναι σχετικά εύκολος. Κατά μία έννοια, ένα βιογραφικό έρχεται προσχολιασμένο, αν και αναμφίβολα θα υπήρχαν εξαιρέσεις. Οι περισσότεροι υποψήφιοι αναφέρουν την εργασιακή τους εμπειρία στην επικεφαλίδα «Εμπειρία» και τις σχετικές δεξιότητες στην ενότητα «Δεξιότητες». Ωστόσο, σε άλλες περιπτώσεις, όπως ο προσυμπτωματικός έλεγχος καρκίνου, τα δεδομένα θα είναι πολύ πιο ποικίλα. Οι πληροφορίες μπορεί να έρχονται με τη μορφή ιατρικής απεικόνισης, τα αποτελέσματα ενός φυσικού ελέγχου ή ακόμη και μια συνομιλία μεταξύ γιατρού και ασθενούς σχετικά με το οικογενειακό ιστορικό υγείας και περιπτώσεις καρκίνου, μεταξύ άλλων μορφών δεδομένων. Για να συμβάλουν αυτές οι πληροφορίες σε έναν ακριβή αλγόριθμο ανίχνευσης, πρέπει να οργανωθούν και να σχολιαστούν προσεκτικά, ώστε να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο AI θα μάθει να κάνει ακριβείς προβλέψεις με βάση τα σωστά συμπεράσματα.
4. Επίκαιρο
Η Amazon προσπαθούσε να δημιουργήσει ένα εργαλείο που θα εξοικονομούσε χρόνο και χρήμα αναπαράγοντας τις ίδιες αποφάσεις πρόσληψης που λαμβάνουν οι άνθρωποι σε πολύ λιγότερο χρόνο. Για να γίνουν οι συστάσεις όσο το δυνατόν ακριβέστερες, τα δεδομένα θα πρέπει να διατηρούνται ενημερωμένα. Αν μια εταιρεία κάποτε έδειχνε προτίμηση σε υποψηφίους με την ικανότητα να επισκευάζουν γραφομηχανές, για παράδειγμα, αυτές οι ιστορικές προσλήψεις πιθανότατα δεν θα είχαν μεγάλο αντίκτυπο στην καταλληλότητα των σημερινών αιτούντων εργασία για οποιοδήποτε είδος ρόλου. Ως αποτέλεσμα, θα ήταν συνετό να τα αφαιρέσετε.
5. Κατάλληλα ποικιλόμορφα
Οι μηχανικοί της Amazon επέλεξαν να εκπαιδεύσουν έναν αλγόριθμο με μια ομάδα αιτούντων που ήταν συντριπτικά άνδρες. Αυτή η απόφαση ήταν ένα κρίσιμο λάθος και έγινε εξίσου σοβαρό από το γεγονός ότι αυτά ήταν τα βιογραφικά που είχε στη διάθεσή της η εταιρεία εκείνη τη στιγμή. Οι μηχανικοί της Amazon θα μπορούσαν να έχουν συνεργαστεί με αξιόλογους οργανισμούς με παρόμοια διαθέσιμες θέσεις που είχαν λάβει περισσότερες γυναίκες υποψήφιες για εργασία για να καλύψουν την έλλειψη, ή θα μπορούσε να είχε μείωσε τεχνητά τον αριθμό των βιογραφικών ανδρών για να ταιριάζει με τον αριθμό των γυναικών και των εκπαιδευμένων και καθοδήγησε τον αλγόριθμο με πιο ακριβή αναπαράσταση του πληθυσμού. Το θέμα είναι ότι τα δεδομένα η ποικιλομορφία είναι το κλειδί, και εάν δεν καταβληθεί συντονισμένη προσπάθεια για την εξάλειψη της μεροληψίας στις εισροές, οι προκατειλημμένες εκροές θα επικρατώ.
Σαφώς, τα δεδομένα υψηλής ποιότητας δεν εμφανίζονται απλώς από το πουθενά. Αντίθετα, πρέπει να επιμεληθεί προσεκτικά έχοντας κατά νου τα επιδιωκόμενα αποτελέσματα. Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, λέγεται συχνά ότι "σκουπίδια μέσα σημαίνει σκουπίδια έξω". Αυτή η δήλωση είναι αλήθεια, αλλά υποτιμά κάπως τη σημασία της ποιότητας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί απίστευτες ποσότητες πληροφοριών και να τις μετατρέψει σε οτιδήποτε, από επιλογές μετοχών έως συστάσεις πρόσληψης έως ιατρικές διαγνώσεις. Αυτή η ικανότητα ξεπερνά κατά πολύ τις ικανότητες των ανθρώπων, πράγμα που σημαίνει επίσης ότι μεγεθύνει τα αποτελέσματα. Ένας προκατειλημμένος υπεύθυνος προσλήψεων θα μπορούσε να παραβλέψει μόνο τόσες πολλές γυναίκες, αλλά ένας προκατειλημμένος στρατολόγος τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να τις παραβλέψει όλες. Υπό αυτή την έννοια, τα σκουπίδια μέσα δεν σημαίνει απλώς τα σκουπίδια - σημαίνει ότι ένας μικρός όγκος δεδομένων «σκουπιδιών» μπορεί να μετατραπεί σε μια ολόκληρη χωματερή.
Πλοήγηση σε σύνθετες απαιτήσεις συμμόρφωσης
Σαν να μην ήταν αρκετά δύσκολη η εύρεση ποιοτικών δεδομένων, ορισμένες από τις βιομηχανίες που κερδίζουν τα μέγιστα από τις καινοτομίες δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης οι πιο αυστηρές ρυθμίσεις. Η υγειονομική περίθαλψη είναι ίσως το καλύτερο παράδειγμα, και ενώ μια έρευνα από το HIT Infrastructure διαπίστωσε ότι το 91% των εμπειρογνωμόνων του κλάδου πιστεύει ότι η τεχνολογία θα μπορούσε να βελτιώσει την πρόσβαση στην περίθαλψη, αυτή η αισιοδοξία μετριάζεται από το γεγονός ότι το 75% τη βλέπει ως απειλή για την ασφάλεια και την ιδιωτική ζωή των ασθενών. — και οι ασθενείς δεν είναι οι μόνοι που κινδυνεύουν.
Οι σαρωτικοί κανονισμοί που θεσπίστηκαν μέσω του νόμου περί φορητότητας και λογοδοσίας ασφάλισης υγείας διασταυρώνονται τώρα με διάφορα τοπικά εμπόδια συμμόρφωσης με τα δεδομένα, όπως ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων της Ευρώπης, ο νόμος περί απορρήτου των καταναλωτών της Καλιφόρνια στις Ηνωμένες Πολιτείες και ο νόμος περί προστασίας προσωπικών δεδομένων στη Σιγκαπούρη. Σε αυτούς τους τοπικούς κανονισμούς θα προστεθούν πολλοί άλλοι και καθώς η τηλευγεία αναδεικνύεται ως μια πιο σημαντική πηγή δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, είναι πιθανό οι κανονισμοί να αποκτήσουν ακόμη πιο αυστηρή δέσμευση στα δεδομένα ασθενών κατά τη μεταφορά. Ως αποτέλεσμα, η ασφαλής και συμβατή πλατφόρμα cloud της Shaip θα αποδειχθεί ακόμη πιο πολύτιμο μέσο για τη συγκέντρωση και πρόσβαση σε δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης για την εκπαίδευση προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης.
Οι πληροφορίες προσωπικής ταυτοποίησης μπορεί να αποτελούν σημαντική απειλή για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης σας, αλλά ακόμη και μια πλήρως συμβατή εφαρμογή κινδυνεύει εάν δεν μπορεί να προσφέρει ακριβή αποτελέσματα που έρχονται μόνο με διαφορετικά δεδομένα εκπαίδευσης. Μια μελέτη του 2020 στο Journal of the American Medical Association έδειξε ότι οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης στον ιατρικό τομέα εκπαιδεύονται συχνότερα με δεδομένα από ασθενείς στην Καλιφόρνια, τη Νέα Υόρκη και τη Μασαχουσέτη. Δεδομένου ότι αυτοί οι ασθενείς αντιπροσωπεύουν λιγότερο από το ένα πέμπτο του πληθυσμού των ΗΠΑ, για να μην πω τίποτα για τον υπόλοιπο κόσμο, είναι δύσκολο να φανταστεί κανείς πώς αυτά τα μοντέλα θα μπορούσαν να παράγουν οτιδήποτε άλλο εκτός από προκατειλημμένα αποτελέσματα.
Αναγνωρίζοντας τη δυσκολία στην εξασφάλιση συμβατών, γεωγραφικά διαφορετικών πληροφοριών, η Shaip προσφέρει αδειοδοτημένα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης από μια μεγάλη ποικιλία περιοχών που έχουν ειδικά επιμεληθεί με στόχο τη δημιουργία ακριβών αλγορίθμων. Αυτά τα δεδομένα έρχονται με τη μορφή κειμένου, όπως ιατρικά αρχεία ή πληροφορίες αξιώσεων, ιατρική διαγνωστική απεικόνιση όπως αξονική τομογραφία, ήχος όπως προφορικές σημειώσεις από γιατρούς ή συνομιλίες μεταξύ γιατρών και ασθενών, ακόμη και βίντεο από αποτελέσματα μαγνητικής τομογραφίας. Επίσης, είναι πλήρως αποπροσδιορισμένο και ανωνυμοποιημένο, προστατεύοντας τον οργανισμό σας τόσο από τις ηθικές όσο και από οικονομικές επιπτώσεις που μπορεί να ακολουθήσουν μια παράβαση οποιουδήποτε από τους αυξανόμενους αριθμούς κανονισμών που διέπουν δεδομένα τόσο εγχώριας όσο και διεθνούς προέλευσης.
Ξεπερνώντας τα εμπόδια ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης
Οι προσπάθειες ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν σημαντικά εμπόδια ανεξάρτητα από τον κλάδο στον οποίο δραστηριοποιούνται, και η διαδικασία μετάβασης από μια εφικτή ιδέα σε ένα επιτυχημένο προϊόν είναι γεμάτη δυσκολίες. Μεταξύ των προκλήσεων της απόκτησης των κατάλληλων δεδομένων και της ανάγκης ανωνυμοποίησής τους για τη συμμόρφωση με όλους τους σχετικούς κανονισμούς, μπορεί να αισθάνεστε ότι η κατασκευή και η εκπαίδευση ενός αλγορίθμου είναι το εύκολο μέρος.
Για να προσφέρετε στον οργανισμό σας κάθε απαραίτητο πλεονέκτημα στην προσπάθεια να σχεδιάσει μια πρωτοποριακή νέα ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να εξετάσετε το ενδεχόμενο να συνεργαστείτε με μια εταιρεία όπως η Shaip. Ο Chetan Parikh και ο Vatsal Ghiya ίδρυσαν τη Shaip για να βοηθήσουν εταιρείες να σχεδιάσουν τα είδη λύσεων που θα μπορούσαν να μεταμορφώσουν την υγειονομική περίθαλψη στις ΗΠΑ Μετά από περισσότερα από 16 χρόνια δραστηριότητας, η εταιρεία μας έχει αναπτυχθεί και περιλαμβάνει περισσότερα από 600 μέλη της ομάδας και έχουμε συνεργαστεί με εκατοντάδες πελάτες να μετατρέψουν συναρπαστικές ιδέες σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.
Με τους ανθρώπους, τις διαδικασίες και την πλατφόρμα μας να εργάζονται για τον οργανισμό σας, μπορείτε να ξεκλειδώσετε αμέσως τα ακόλουθα τέσσερα πλεονεκτήματα και να εκτοξεύσετε το έργο σας προς ένα επιτυχημένο τελείωμα:
1. Η ικανότητα να απελευθερώσετε τους επιστήμονες των δεδομένων σας
Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η διαδικασία ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί σημαντική επένδυση χρόνου, αλλά μπορείτε πάντα να βελτιστοποιήσετε τις λειτουργίες που η ομάδα σας αφιερώνει περισσότερο χρόνο εκτελώντας. Προσλάβατε τους επιστήμονες δεδομένων σας επειδή είναι ειδικοί στην ανάπτυξη προηγμένων αλγορίθμων και μοντέλων μηχανικής μάθησης, αλλά η έρευνα δείχνει με συνέπεια ότι αυτοί οι εργαζόμενοι ξοδεύουν στην πραγματικότητα το 80% του χρόνου τους για την προμήθεια, τον καθαρισμό και την οργάνωση των δεδομένων που θα τροφοδοτήσουν το έργο. Πάνω από τα τρία τέταρτα (76%) των επιστημόνων δεδομένων αναφέρουν ότι αυτές οι απλές διαδικασίες συλλογής δεδομένων τυχαίνει να είναι και τα λιγότερο αγαπημένα κομμάτια της δουλειάς τους, αλλά η ανάγκη για ποιοτικά δεδομένα αφήνει μόλις το 20% του χρόνου τους για πραγματική ανάπτυξη, που είναι το πιο ενδιαφέρον και πνευματικά διεγερτικό έργο για πολλούς επιστήμονες δεδομένων. Προμηθεύοντας δεδομένα μέσω τρίτου προμηθευτή όπως η Shaip, μια εταιρεία μπορεί να αφήσει τους ακριβούς και ταλαντούχους μηχανικούς δεδομένων της να αναθέσουν σε εξωτερικούς συνεργάτες την εργασία τους ως επιμελητές δεδομένων και αντί να ξοδέψουν το χρόνο τους σε μέρη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης όπου μπορούν να παράγουν τη μεγαλύτερη αξία.
2. Η ικανότητα επίτευξης καλύτερων αποτελεσμάτων
Πολλοί ηγέτες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης αποφασίζουν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα ανοιχτού κώδικα ή crowdsourced για να μειώσουν τα έξοδα, αλλά αυτή η απόφαση σχεδόν πάντα καταλήγει να κοστίζει περισσότερο μακροπρόθεσμα. Αυτοί οι τύποι δεδομένων είναι άμεσα διαθέσιμα, αλλά δεν μπορούν να ταιριάζουν με την ποιότητα των προσεκτικά επιλεγμένων συνόλων δεδομένων. Ειδικότερα, τα δεδομένα που προέρχονται από πλήθος είναι γεμάτα λάθη, παραλείψεις και ανακρίβειες, και ενώ αυτά τα ζητήματα μπορούν μερικές φορές να επιλυθούν κατά τη διαδικασία ανάπτυξης υπό τα άγρυπνα μάτια των μηχανικών σας, απαιτούνται πρόσθετες επαναλήψεις που δεν θα ήταν απαραίτητες εάν ξεκινούσατε με υψηλότερο - ποιοτικά δεδομένα από την αρχή.
Η στήριξη σε δεδομένα ανοιχτού κώδικα είναι μια άλλη κοινή συντόμευση που συνοδεύεται από το δικό της σύνολο παγίδων. Η έλλειψη διαφοροποίησης είναι ένα από τα μεγαλύτερα ζητήματα, επειδή ένας αλγόριθμος που εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα ανοιχτού κώδικα αναπαράγεται πιο εύκολα από έναν αλγόριθμο που βασίζεται σε σύνολα δεδομένων με άδεια χρήσης. Ακολουθώντας αυτή τη διαδρομή, προσκαλείτε τον ανταγωνισμό από άλλους συμμετέχοντες στον χώρο που θα μπορούσαν να υποτιμήσουν τις τιμές σας και να πάρουν μερίδιο αγοράς ανά πάσα στιγμή. Όταν βασίζεστε στο Shaip, αποκτάτε πρόσβαση στα δεδομένα υψηλότερης ποιότητας που συγκεντρώνονται από ένα έμπειρο διαχειριζόμενο εργατικό δυναμικό και μπορούμε να σας χορηγήσουμε αποκλειστική άδεια για ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων που εμποδίζει τους ανταγωνιστές να αναδημιουργήσουν εύκολα την πνευματική ιδιοκτησία σας που κερδίζετε με κόπο.
3. Πρόσβαση σε έμπειρους επαγγελματίες
Ακόμα κι αν ο εσωτερικός σας κατάλογος περιλαμβάνει εξειδικευμένους μηχανικούς και ταλαντούχους επιστήμονες δεδομένων, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σας μπορούν να επωφεληθούν από τη σοφία που προκύπτει μόνο μέσω της εμπειρίας. Οι ειδικοί μας στο θέμα έχουν πρωτοστατήσει σε πολυάριθμες υλοποιήσεις τεχνητής νοημοσύνης στους τομείς τους και πήραν πολύτιμα μαθήματα στην πορεία, και ο μοναδικός τους στόχος είναι να σας βοηθήσουν να πετύχετε τον δικό σας.
Με τους ειδικούς του τομέα να εντοπίζουν, να οργανώνουν, να κατηγοριοποιούν και να επισημαίνουν δεδομένα για εσάς, γνωρίζετε ότι οι πληροφορίες που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του αλγόριθμού σας μπορούν να παράγουν τα καλύτερα δυνατά αποτελέσματα. Πραγματοποιούμε επίσης τακτική διασφάλιση ποιότητας για να διασφαλίσουμε ότι τα δεδομένα πληρούν τα υψηλότερα πρότυπα και θα αποδίδουν όπως προβλέπεται όχι μόνο σε εργαστήριο, αλλά και σε πραγματικές συνθήκες.
4. Ένα χρονοδιάγραμμα ταχείας ανάπτυξης
Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης δεν γίνεται από τη μια μέρα στην άλλη, αλλά μπορεί να συμβεί πιο γρήγορα όταν συνεργάζεστε με τη Shaip. Η εσωτερική συλλογή δεδομένων και ο σχολιασμός δημιουργεί ένα σημαντικό λειτουργικό σημείο συμφόρησης που συγκρατεί την υπόλοιπη διαδικασία ανάπτυξης. Η συνεργασία με τη Shaip σάς παρέχει άμεση πρόσβαση στην τεράστια βιβλιοθήκη μας με έτοιμα προς χρήση δεδομένα και οι ειδικοί μας θα μπορούν να προμηθεύονται κάθε είδους πρόσθετες πληροφορίες που χρειάζεστε με τη βαθιά γνώση του κλάδου και το παγκόσμιο δίκτυό μας. Χωρίς το βάρος της προμήθειας και του σχολιασμού, η ομάδα σας μπορεί να αρχίσει να εργάζεται αμέσως για την πραγματική ανάπτυξη και το εκπαιδευτικό μας μοντέλο μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό πρώιμων ανακρίβειων για τη μείωση των επαναλήψεων που είναι απαραίτητες για την επίτευξη των στόχων ακρίβειας.
Εάν δεν είστε έτοιμοι να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες όλες τις πτυχές της διαχείρισης των δεδομένων σας, η Shaip προσφέρει επίσης μια πλατφόρμα που βασίζεται σε σύννεφο που βοηθά τις ομάδες να παράγουν, να τροποποιούν και να σχολιάζουν διαφορετικούς τύπους δεδομένων πιο αποτελεσματικά, συμπεριλαμβανομένης της υποστήριξης για εικόνες, βίντεο, κείμενο και ήχο . Το ShaipCloud περιλαμβάνει μια ποικιλία εύχρηστων εργαλείων επικύρωσης και ροής εργασιών, όπως μια κατοχυρωμένη με δίπλωμα ευρεσιτεχνίας λύση για την παρακολούθηση και την παρακολούθηση του φόρτου εργασίας, ένα εργαλείο μεταγραφής για τη μεταγραφή περίπλοκων και δύσκολων εγγραφών ήχου και ένα στοιχείο ποιοτικού ελέγχου για τη διασφάλιση ασυμβίβαστης ποιότητας. Το καλύτερο από όλα είναι ότι είναι επεκτάσιμο, ώστε να μπορεί να αναπτυχθεί καθώς αυξάνονται οι διάφορες απαιτήσεις του έργου σας.
Η εποχή της καινοτομίας της τεχνητής νοημοσύνης μόλις αρχίζει και θα δούμε απίστευτες προόδους και καινοτομίες τα επόμενα χρόνια που έχουν τη δυνατότητα να αναδιαμορφώσουν ολόκληρους κλάδους ή ακόμα και να αλλάξουν την κοινωνία στο σύνολό της. Στη Shaip, θέλουμε να χρησιμοποιήσουμε την τεχνογνωσία μας για να λειτουργήσουμε ως μετασχηματιστική δύναμη, βοηθώντας τις πιο επαναστατικές εταιρείες στον κόσμο να αξιοποιήσουν τη δύναμη των λύσεων AI για την επίτευξη φιλόδοξων στόχων.
Έχουμε βαθιά εμπειρία σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης και συνομιλίας AI, αλλά έχουμε επίσης τις απαραίτητες δεξιότητες για να εκπαιδεύσουμε μοντέλα για σχεδόν κάθε είδους εφαρμογή. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με το πώς η Shaip μπορεί να σας βοηθήσει να μεταφέρετε το έργο σας από την ιδέα στην υλοποίηση, ρίξτε μια ματιά στους πολλούς διαθέσιμους πόρους στον ιστότοπό μας ή επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα.
