از استراتژی داده قوی برای توسعه قوی ML برای موفقیت در هوش مصنوعی استفاده کنید

پذیرش گسترده یادگیری ماشین (ML) و رشد سریع هوش مصنوعی (AI) باعث افزایش عملیاتی و امنیت نگرانی ها. در نتیجه، از آنجایی که شرکت‌ها در بخش‌های مختلف این فناوری‌های تحول‌آفرین را در جریان کار خود وارد می‌کنند، اجرای و اجرای شیوه‌های مدیریت داده قوی و استراتژی‌های بهینه‌سازی برای آنها ضروری می‌شود.

محور اجرای موفق ML و AI در این است داده ها کیفیت هنگامی که یک معماری داده انعطاف‌پذیر ایجاد شد، سازمان‌ها می‌توانند مزایا را باز کنند و از بازگشت سرمایه پایدار (ROI) اطمینان حاصل کنند و در عین حال از دام‌های بالقوه عملیاتی و امنیتی دوری کنند. همانطور که این فناوری‌ها به طور فزاینده‌ای یکپارچه می‌شوند، نمی‌توان اهمیت کیفیت داده‌ها را اغراق کرد و بر نیاز به پروتکل‌های مدیریت داده به‌خوبی تعریف‌شده و تلاش‌های بهینه‌سازی تأکید کرد.

موفقیت به داده های قوی بستگی دارد

به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، ML داده‌های ساختاریافته را می‌گیرد و از آن یاد می‌گیرد تا دانش را با الگوریتم‌های خودآموز کسب کند تا پیش‌بینی‌ها، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر قوانین و توصیه‌ها را انجام دهد. جذابیت تجاری ML در توانایی آن‌ها برای استفاده از داده‌ها برای ارائه بینش به کاربران است تا براساس داده‌هایی که قبلاً در اختیار دارند، تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر بگیرند. داده هایی که می توانند به پیش بینی نتیجه احتمالی یک اقدام با درجه ای از اطمینان کمک کنند. پیشرفت‌هایی که این فناوری‌ها ارائه می‌دهند، مانند توصیه‌های هوشمند، دستیاران دانش، پیش‌بینی تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی‌ها، می‌توانند در زندگی کاری انقلابی باشند.

هوش مصنوعی با استفاده از هوش مصنوعی عمومی برای خودکارسازی وظایفی مانند استخراج مقاصد از اسناد یا محتوای متنی، تشخیص احساسات از تماس‌های تلفنی و تفسیر احساسات انسانی در تماس‌های ویدیویی یا تصاویر، ML را بیشتر پیش می‌برد. سپس راه‌های عمل بهینه را توصیه می‌کند و بهترین گام‌ها را برای برداشتن در شرایط خاص پیشنهاد می‌کند. در دسترس بودن گزینه های مختلف هوش مصنوعی عمومی از فروشندگان مختلف، پذیرش خدمات هوش مصنوعی متناسب با نیازهای بازار را تسریع می کند. با این حال، این تنها یک جنبه از سفر اتوماسیون با هوش مصنوعی را نشان می دهد. پتانسیل واقعی در استفاده از داده های خود برای افزایش بهینه و کارآمد فعالیت های تجاری نهفته است.

با توجه به مزایا، جای تعجب نیست که تا سال ۲۰۲۵، تقریباً ۱۰۰ درصد شرکت ها قصد دارند نوعی از هوش مصنوعی را پیاده سازی کنند. با این حال، اگر به درستی اجرا نشود، اشکالات رایج استفاده از هوش مصنوعی و ML ممکن است شامل اتوماسیون کند، پرهزینه یا خروجی های جزئی یا نادرست باشد. این مشکلات می‌تواند ناشی از تلاش سازمان‌ها برای خودکارسازی بدون قوانین دسترسی دقیق و تعاریف روشن برای داده‌هایشان باشد. معرفی اتوماسیون به سازمان‌هایی که داده‌های غیرقابل کنترل، تکه‌تکه یا تکراری دارند، تنها اختلالات موجود را تشدید می‌کند. این ناکارآمدی ها و نگرانی های امنیتی را تقویت می کند، که هر دو با یک استراتژی داده پیچیده تر قابل اجتناب هستند.

رهبران کسب و کار باید وابستگی هوش مصنوعی و ML به انسجام لایه داده زیرین سازمان خود را در نظر بگیرند. نمی توان یک ماشین را به طور کامل آموزش داد و به آن اجازه داد تا بدون داده های مستقل استاندارد، یکپارچه و قابل دسترس، با پتانسیل کامل خود کار کند. در نهایت، یک مدل ML فقط به اندازه داده هایی که بر روی آن آموزش داده شده است خوب و دقیق است. یک سیستم هوش مصنوعی به اندازه داده ها و قوانینی که بر اساس آن ها است، هوشمندانه و مفید است.

ملاحظات کلیدی برای طراحی مدیریت داده

استفاده از داده‌های محدود، نادرست یا تاریخ‌دار برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی و ML استفاده ناکارآمد از منابع شرکت است. یک استراتژی داده و بهینه‌سازی با دقت در نظر گرفته شده یک راه نسبتاً ساده برای جلوگیری از این امر است. با توجه به ساختارهای سازمانی متفاوت، تنوع و استفاده از داده‌ها، مناسب‌ترین استراتژی برای هر کسب‌وکاری متفاوت است، اما باید همان اصول حیاتی اعمال شود.

ابتدا، سازمان ها باید انبارهای داده خود را شناسایی کنند و از دسترسی قابل اعتماد به سیستم هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی و ML آنها را پشتیبانی می کنند اطمینان حاصل کنند. برنامه های کاربردی برای رفع خرابی و مشکلات دسترسی. این استراتژی باید شامل نقشه‌برداری دقیق مکان‌های همه مخازن داده‌ها برای جلوگیری از شکاف‌های دانش و مشکلات تاخیر باشد. کاربران انسانی و پروتکل‌های احراز هویت خودکار مورد استفاده توسط سیستم‌ها باید دسترسی کارآمد و ایمن به داده‌ها داشته باشند. این امر به ویژه در سناریوهایی که نیاز به تجزیه و تحلیل بلادرنگ، پشتیبانی تصمیم گیری حساس به زمان، یا اتوماسیون AIOps دارند، بسیار مهم است.

برای فعالیت با پتانسیل کامل، شرکت‌ها باید سازگاری، نظم و ساختار را در لایه داده‌های بنیادی قرار دهند که بستر هوش مصنوعی یا ML را با چارچوبی منسجم و فراگیر فراهم می‌کند. منطقی کردن داده ها برای ایجاد استانداردهای مشترک برای ابرداده، زمینه تجاری و قابلیت همکاری ضروری است. با این تراز، پلتفرم‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند هنگام ترسیم از منابع داده‌های متعدد مقایسه‌های دقیقی انجام دهند تا امکان محاسبات آنی، تجزیه و تحلیل پیشرفته و اجرای عملکردهای AIOps مانند وظایف احراز هویت بلادرنگ یا مدیریت هشدار را فراهم کنند.

سازمان‌ها می‌توانند با ایجاد یک استراتژی بهینه‌سازی و مدیریت داده کافی، از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی و ML بهره ببرند. این رویکرد به طور همزمان ROI را افزایش می دهد و در عین حال خطرات احتمالی مانند نادرستی، حملات سایبری و مسائل مربوط به انطباق را کاهش می دهد.

ما تازه شروع به درک دامنه کامل قابلیت ها و پیشرفت هایی کرده ایم که هوش مصنوعی و ML برای شرکت های مدرن فراهم می کنند. اکنون بهترین زمان برای سرمایه گذاری روی یک استراتژی داده انعطاف پذیر برای اطلاع رسانی به این ابزار قدرتمند است. یک اولویت کلیدی که باید در حین اجرا به خاطر بسپارید این است که یک استراتژی مدیریت داده و بهینه‌سازی مستحکم باید بر اساس معماری داده‌های زیربنایی درست باشد.

ما بهترین پلتفرم هوش تجاری را معرفی کرده ایم.

این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، در اینجا اطلاعات بیشتری کسب کنید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro