Data science

วิวัฒนาการของ ModelOps: ตอนนี้เป็นปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง

ModelOps เข้ามาช่วยเหลือเพื่อพัฒนา AI ให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น ModelOps คือชุดของแนวทางปฏิบัติและเครื่องมืออัตโนมัติที่ช่วยปรับใช้ จัดการ ตรวจสอบ และปรับปรุงโมเดลในการผลิต แนวทางดังกล่าวได้รับการออกแบบมาให้เน้นที่โมเดล ซึ่งหมายความว่าทุกอย่างเป็นเครื่องมือในโมเดล ตั้งแต่การปรับใช้งาน การกำกับดูแล ไปจนถึงการอนุมานและการตรวจสอบ ไปจนถึงการปรับขนาด การลงทุนในปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นอย่างมากในวงกว้าง และโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใหม่กำลังอยู่ในระหว่างดำเนินการเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และการวิเคราะห์สำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่บริษัทต่างๆ วางแผนที่จะขยายโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ที่มีความซับซ้อนในเวลาที่เหมาะสม ความจริงอันเลวร้ายก็คือการนำโซลูชันเหล่านี้ไปใช้มักจะหยุดชะงัก เนื่องจากบริษัทมักให้ความสำคัญกับการพัฒนามากกว่าการดำเนินการของแบบจำลอง ในบันทึกย่อนั้น ModelOps เข้ามาช่วยเหลือเพื่อนำความก้าวหน้าใน AI เครื่องมือ ModelOps เนื่องจากแนวทางของ ModelOps นำผู้เล่นทั้งหมดมารวมกัน บริษัทสตาร์ทอัพที่เกิดใหม่หลายแห่ง รวมถึงบริษัทระดับองค์กร จึงนำเสนอโซลูชัน ModelOps เพื่อจัดการส่วนประกอบเหล่านี้รวมกันในวงจรชีวิตของโมเดลแบบอัตโนมัติจากต้นทางถึงปลายทาง ให้เราดูรูปด้านล่างที่แสดงให้เห็นว่าการจัดการแพลตฟอร์มที่องค์กรต่างๆ สามารถควบคุมและปรับขนาดความคิดริเริ่มของ AI ได้อย่างไร โดยปกติแล้ว แพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพ เช่น ศูนย์ ModelOp จะรวมเข้ากับแพลตฟอร์มการพัฒนา ระบบไอที และแอปพลิเคชันระดับองค์กร เพื่อให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากและขยายการลงทุนอย่างต่อเนื่องใน AI และไอที ด้วยวิธีนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานได้ในวงกว้างโดยใช้เครื่องมือที่พวกเขารู้จักดีที่สุด ModelOps- มุ่งเน้นไปที่การกำกับดูแลและการจัดการวงจรชีวิตของ AI และแบบจำลองการตัดสินใจเป็นหลัก (รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง, กราฟความรู้, กฎ, การเพิ่มประสิทธิภาพ, โมเดลภาษาและตัวแทน) ความสามารถหลัก ได้แก่ การจัดการสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบจำลอง พื้นที่เก็บข้อมูลแบบจำลอง การทดสอบผู้ท้าชิง การเปิดตัว/การย้อนกลับของแบบจำลอง และการผสานรวม CI/CD (การใช้งานอย่างต่อเนื่อง/การนำส่งอย่างต่อเนื่อง) ช่วยให้สามารถปรับจูน ฝึกอบรมใหม่ หรือสร้างแบบจำลอง AI ขึ้นใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง การไหลระหว่างการพัฒนา การดำเนินการ และการบำรุงรักษาแบบจำลองภายในระบบที่ใช้ AI ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนธุรกิจมีอิสระในการประเมินคุณภาพ (ตีความผลลัพธ์และตรวจสอบ KPI) ของแบบจำลอง AI ในการผลิตและอำนวยความสะดวกในการส่งเสริมหรือลดระดับแบบจำลอง AI สำหรับการอนุมาน โดยไม่ต้องพึ่งพานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกร ML อย่างสมบูรณ์ AI AI ที่ล้ำหน้ากว่าจะตอบรับสายเรียกเข้าและช่วยเหลือฉุกเฉิน บริการบรรเทาทุกข์ฉุกเฉินเต็มไปด้วยความทุกข์และให้ความช่วยเหลือในกรณีฉุกเฉิน การจัดการการโทรจำนวนมากนั้นใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง โอกาสที่ข้อมูลสำคัญจะสูญหายหรือไม่มีใครสังเกตก็เป็นไปได้เช่นกัน ในกรณีเช่นนี้ AI สามารถทำงานเป็นผู้มอบหมายงาน 24/7 ได้ ระบบ AI และผู้ช่วยเสียงสามารถวิเคราะห์การโทรจำนวนมาก กำหนดประเภทของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น และตรวจสอบสถานที่ พวกเขาไม่เพียงแต่โต้ตอบกับผู้โทรได้อย่างเป็นธรรมชาติและประมวลผลการโทรเหล่านั้นเท่านั้น แต่ยังสามารถถอดเสียงและแปลภาษาได้ทันที ระบบ AI สามารถวิเคราะห์โทนเสียงเพื่อความเร่งด่วน กรองการโทรที่ซ้ำซ้อนหรือเร่งด่วนน้อยกว่า และจัดลำดับความสำคัญตามเหตุฉุกเฉิน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการจัดการภัยพิบัติเชิงรุก การเรียนรู้ของเครื่องและแนวทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการช่วยเหลือทีมบรรเทาทุกข์ภาคพื้นดินหรือช่วยเหลือเฉพาะหลังจากเหตุฉุกเฉินที่เกิดขึ้นจริงเท่านั้น วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถวิเคราะห์เหตุการณ์ที่ผ่านมาเพื่อระบุและแยกรูปแบบและประชากรที่เสี่ยงต่อภัยพิบัติทางธรรมชาติ มีการใช้วิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้ดูแลจำนวนมากเพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงและปรับปรุงการคาดคะเนเหตุการณ์ในอนาคต ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการจัดกลุ่มสามารถจำแนกข้อมูลภัยพิบัติตามความรุนแรงได้ พวกเขาสามารถระบุและแยกรูปแบบภูมิอากาศซึ่งอาจทำให้เกิดพายุในพื้นที่กับสภาพเมฆซึ่งอาจนำไปสู่พายุไซโคลนที่แผ่กว้าง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบคาดการณ์ล่วงหน้ายังสามารถช่วยให้เจ้าหน้าที่แจกจ่ายเสบียงไปยังที่ที่ผู้คนกำลังจะไป แทนที่จะไปอยู่ที่ไหนด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมและการเคลื่อนไหวของผู้คนแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการทำความเข้าใจผลกระทบทางเศรษฐกิจและมนุษย์จากภัยพิบัติทางธรรมชาติ โครงข่ายประสาทเทียมรับข้อมูล เช่น ภูมิภาค ประเทศ และประเภทของภัยธรรมชาติ เพื่อคาดการณ์ผลกระทบทางการเงินที่อาจเกิดขึ้นจากภัยธรรมชาติ ความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยีคลาวด์และเครื่องมือโอเพนซอร์สจำนวนมากได้เปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยแทบไม่มีการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเริ่มต้นเลย ดังนั้นหน่วยงานที่มีทรัพยากรจำกัดจึงสามารถสร้างระบบตามวิทยาศาสตร์ข้อมูล และพัฒนาแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อวิเคราะห์ภัยพิบัติได้ เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าทุกอย่าง AI จะต่อยอดจากความสามารถที่มีอยู่ มีศักยภาพในการกำจัดไฟดับก่อนที่จะตรวจพบ และให้ผู้นำในการตอบสนองต่อภัยพิบัติได้รับทราบข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้นของพื้นที่ภัยพิบัติ ซึ่งท้ายที่สุดก็ช่วยชีวิตผู้คนได้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button