6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект

Понад 85% проектів з науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо кожен починає проект з машинного навчання / штучного інтелекту, то що йде не так? 

 

 

Ця стаття допоможе вам зосередитися на типах проблем, які ШІ добре вирішує. Для того, щоб дійсно отримати вигоду від використання ШІ для підвищення автоматизації, вам потрібно мати правильні дані, достатню кількість даних, методологію, яку можна визначити за допомогою точок даних, і творчо підійти до розуміння того, як застосувати або розробити рішення для частин робочого процесу вашої команди.

Приклади вирішення проблем за допомогою ШІ

1) Класифікація (рішення)

  • Бінарні рішення: Купувати чи продавати; так чи ні; починати чи зупиняти 
  • Категоризація: Затверджено, відхилено або позначено для подальшого розгляду; дані маркування 
  • Настрої: Негативний, нейтральний або позитивний і навіть оцінка полярності

2) Екстракція (автоматизоване введення даних)

  • Аналіз вихідного документа, веб-сайту, PDF або форми
  • Витягніть та автоматично внесіть цю інформацію до вашої бази даних 
  • Переглядайте або отримуйте доступ до даних на внутрішніх та клієнтських дашбордах вашої компанії

3) Підбиття підсумків

Мета полягає в тому, щоб виокремити найбільш релевантні речення з великого фрагмента тексту. Екстрактивні моделі вибирають цілі речення для включення в резюме; а абстрактні моделі вибирають частини речень, які комбінуються зі згенерованими комп'ютером словами та частинами інших речень.

4) Рекомендації

Отримавши набір документів (або статей, фрагментів контенту, патентів, профілів клієнтів тощо), знайдіть схожий контент у базі даних, яку ви шукаєте.

5) Оцінка

Вам може не знадобитися ШІ для побудови кращої моделі оцінювання, якщо у вас немає достатньої кількості даних, щоб відкриття Excel призводило до аварійного завершення роботи комп'ютера через те, що ваша електронна таблиця містить понад 100 000 рядків і багато змінних. Машинне навчання може оптимізувати сотні вимірів, коли ви не впевнені у важливості всіх змінних.

 

 

Подумайте про моделювання всіх факторів, які впливають на здоров'я людини, використовуючи дані про населення протягом усього життя, а не про моделювання цін на житло на основі поштового індексу, # кількості спалень і розміру.

6) Виявлення аномалій

Подумайте про кібербезпеку. Ваш ІТ-відділ має уявлення про нормальну діяльність усіх співробітників вашої компанії, і його потрібно попереджати, коли виникають реальні ризики для вашої компанії. Приклад: хакери проникають у вашу мережу і крадуть IP-адресу вашої компанії. 

 

Хоча заздалегідь неможливо передбачити, як виглядатиме фактична форма атаки, модель виявлення аномалій може бути розгорнута для пошуку відхилень у поведінці, таких як 10 000%-сплеск у входах в систему або вихідному трафіку, що йде на сервер, розташований за кордоном.

ukУкраїнська