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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-06-24 18:53 我要评论( )

您已经确定并限定了正确的用例。在人工智能(AI)项目的构建和部署阶段,您已经准备好了基础设施、工具和人员。你身体很好。但是现在呢? 我们知道在人工智能领域导航并不容易,但我们有一个成功秘诀:数据+变革管理+信任。这是使人工智能为企业服务所需的

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您已经确定并限定了正确的用例。在人工智能(AI)项目的构建和部署阶段,您已经准备好了基础设施、工具和人员。你身体很好。但是现在呢?

我们知道在人工智能领域导航并不容易,但我们有一个成功秘诀:数据+变革管理+信任。这是使人工智能为企业服务所需的三个关键要素。

在本文中(两部分系列的第一部分),我们将评估您的数据是否已为人工智能做好准备。

狭窄人工智能的机会

您已听到警告:人工智能将,"…比火或电更深刻的影响"(Alphabet首席执行官Sundar Pichai)和"…可能意味着人类的末日"(Stephen Hawking)。

也许你倾向于对"人工通用智能"或"强人工智能"的说法持怀疑态度,其中包括一系列复杂的人类属性,如感知力、自我意识,意识开始发挥作用,更不用说道德了。

为了我们的目的,让我们把范围重新设置为狭义人工智能-使机器擅长于一项狭义任务的纪律。

我们对(狭义)人工智能和我们利用技术来提高我们工作方式的潜力持乐观态度…如果你愿意,增强智能。

我们相信人工智能,尤其是机器学习,可以实现和扩大分析长期以来承诺给企业带来的好处。卓越的用户体验将提高生产率,提高客户满意度,减少市场不可预测性。

行业分析师也持乐观态度。麦肯锡列举了人工智能对超过400个商业用例的影响潜力,这只是冰山一角。

将人工智能带入生活似乎令人望而生畏,但并非必须如此。为了专注于意识、思维周期和任务上的努力,返利优惠券,从这个简单的框架开始:

数据+变更管理+信任=成功的企业AI

首先是数据主题。

除了新的和实验性的算法(例如。,低/零镜头学习)和在线学习,如今的人工智能主要是依靠历史数据的机器学习技术。

因此,数据对于人工智能的成功部署至关重要。数据并不缺乏,因为我们在过去的几十年里对几乎所有的东西都进行了数字化和仪器化处理。

为了确保您的数据为人工智能做好准备,请关注以下三个问题。

1。您的数据是否可获得?

让我们先看看可达到性。以下是您在评估数据的最佳用例时要提出的问题:

当您可以对所有这些问题回答"是"时,是时候分析您的(完全可获得的)数据是否具有预测能力了。

2。你的数据有预测能力吗?

接下来,您需要确定结果变量。你到底想预测什么?通常,这是业务部门非常感兴趣的事情,但不一定在现有的记录系统中明确跟踪。想想客户在给定时间内重复购买的倾向,或者折扣报价在第一次尝试时被批准的倾向。

换句话说,你有标签数据吗?我们发现有必要利用业务规则从现有数据中导出标签。

一旦您设置了结果变量,您就可以确认或反驳您的假设,即数据具有与结果相关的预测信号。

以前,这可能是一个非常耗时的手动操作,重复性任务包括大量的查询、汇总统计、数据形状和相关性分析。值得庆幸的是,我们现在可以将技术应用于这个问题,让人工智能增强的分析工具对数据进行筛选,什么是软件企业,以精确定位变量,量化数据质量,找到更微妙的模式,比如变量之间的相互作用,企业管理软件下载,揭示常见的机器学习陷阱,云服务服务器,如事后诸葛亮的偏见和原始数据的共线性。

这一分析步骤是至关重要的,是一个试金石的东西。如果你通过了考试,你就有信心有一个好的开始。您的数据是否适合操作?

第三个问题涉及到在野外部署预测模型时数据的适用性。根据我的经验,这里最重要的考虑是确保您可以在评分时访问源数据。建立一个依赖于稀疏的、静态的、远程的或不可靠的数据源的超精确模型是没有多大用处的,这些数据源在运行时很难集成和转换,或者成本很高!

少就是多。从更少的数据资产开始,并根据需要扩展。

在这里考虑您的数据是否公平也很重要。对于某些用例,未来负面影响的可能性是巨大的,因为AI驱动的系统可以扩展和放大历史数据中的惊人模式。

例如,金融服务公司从基于规则的系统迁移到基于算法的自动决策,例如贷款批准。由于人工智能模型反映并延续了训练数据集中先前存在的偏见,这些模型会增加无意中歧视的风险。

(有关偏见的复杂和多方面主题以及如何防止偏见的更多信息,请查看本博客系列。)

最后,对于许多用例,预测需要推动行动以改善结果。如果机器预测客户不太可能续约,我该怎么办?在你的数据中寻找可操作的变量,以指导最佳的行动方案,并预测行动可能产生的结果。

一旦你用这些问题来确认你的数据已经准备好用于人工智能,你已经准备好解决人工智能成功的另外两个要素:变更管理和建立信任。开始探索你的人工智能之旅的用例吧。下载"爱因斯坦的人工智能用例指南",产业大数据,帮助你的团队集思广益。

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