Künstliche Intelligenz Data Science

Wesentliche Schritte für den Aufbau eines langfristigen Programms für künstliche Intelligenz

Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen interessieren sich für Projekte mit dem Einsatz von Künstliches Intelligenz (KI). Und warum nicht? Diese bahnbrechende Technologie wird von großen und kleinen Unternehmen genutzt, um Prozesse zu verbessern, Fehler schneller zu erkennen, das Verhalten der Kunden und die Marktbedingungen vorherzusagen und unter anderem ihr Marketing zu optimieren. Die Erfolgserwartungen sind hoch und leider fallen viele angehende Programme nicht in die Erwartungen.

Die Wahrheit ist, dass die meisten Unternehmen den Hype um künstliche Intelligenz hören, Geld investieren, indem sie einen oder zwei Datenwissenschaftler einstellen (oder mehr) und erwarten, dass die Ergebnisse auf magische Weise erscheinen. In der Realität verwirklicht sich ein effektives Programm für künstliche Intelligenz nicht nur über Nacht, sondern muss organisch wachsen.

Dies ist, was in der Welt der künstlichen Intelligenz als „KI-Hierarchie der Bedürfnisse“ bekannt ist. Ähnlich wie die Hierarchie der Bedürfnisse von Maslow erfordert die Hierarchie der künstlichen Intelligenz bestimmte grundlegende Anforderungen, um ein höheres Maß an Komplexität und Nützlichkeit zu erreichen. Untersuchen wir, was das ist und wie Unternehmen sie treffen können.

Data Science Hierarchy Of Needs
Data Science Hierarchy of Needs (Quelle:https://hackernoon.com/the-ai-hierarchy-of-needs-18f111fcc007)

Collect

Jede künstliche Intelligenz erfordert zu jedem Zweck eine Datenerfassung. Dies können Daten aus Kundendatensätzen sein, aber auch eine Bibliothek mit Bildern, Dokumentation, Rohdaten von Internet of Things-Sensoren usw. Künstliche Intelligenz-Programme benötigen eine Möglichkeit, Daten zuverlässig und konsistent zu erfassen. Einige dieser Daten sind möglicherweise bereits vorhanden, einige müssen jedoch generiert werden, z. B. Daten, die von einer Benutzeroberfläche generiert werden.

Move/Store

Um all diese Daten nutzen zu können, müssen sie zunächst eingelagert werden. Es muss nicht nur für diejenigen zugänglich sein, die das Programm verwalten, sondern auch für die Artificial Intelligence-Systeme. Die Daten selbst müssen so gespeichert werden, dass sie unbestechlich sind, und in einigen Fällen müssen sie auch zwischen den Systemen mit extrem hohen Geschwindigkeiten bereitgestellt werden, um eine Echtzeitanalyse zu ermöglichen.

Explore/Transform

Damit Daten nützlich sind, müssen sie häufig aufbereitet werden, damit das Künstliche Intelligenzsystem sie nutzen kann. Dies bedeutet häufig, dass Duplikationen entfernt, die Daten auf sinnvolle Weise strukturiert oder kategorisiert werden und seltsame Anomalien, die die Ergebnisse beeinflussen könnten, beseitigt werden.

Aggregate/Label

In dieser Phase können Sie mit dem Aufbau Ihres Analysemodells beginnen. Dies ist die Phase, in der Unternehmen definieren können, welche Metriken zu verfolgen sind, was später zur Definition der Funktionen des Artificial Intelligence-Systems verwendet werden kann. Abhängig von der Art der künstlichen Intelligenz, auf die Sie hinarbeiten, ermitteln Sie in diesem Stadium auch, welche Daten Sie benötigen, um die künstliche Intelligenz zu trainieren.

Learn/Optimize

Sobald dies erledigt ist, können Sie Ihr Künstliches Intelligenz-System testen. Dies erfordert wahrscheinlich einige Experimente und Validierungen, um zu sehen, ob die künstliche Intelligenz wie erwartet funktioniert.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Begriff für künstliche Intelligenz, der im Wesentlichen bedeutet, dass ein künstliches Intelligenzsystem in der Lage ist, die Art und Weise nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn lernt. Durch tiefes Lernen können Computersysteme zur Lösung komplexerer Probleme eingesetzt werden. Dies geschieht wirklich nur dann, wenn die vorherigen Schritte abgeschlossen sind, und zwar nicht nur einmal, sondern für eine Vielzahl einzelner und oftmals getrennter Bereiche.

Genauso wie eine Person nicht direkt nach ihrer Geburt zu sprechen oder laufen lernt, brauchen auch künstliche Intelligenzen Zeit, um sich zu entwickeln. An dieser Stelle kommt All.In Data ins Spiel – wir kommen als erfahrener Partner zu jedem Projekt und reduzieren Risiken und Kosten, indem wir zunächst Prototypen (d.h. die unteren Ebenen der Hierarchie der künstlichen Intelligenz der Bedürfnisse) entwickeln. Außerdem bieten wir Hilfestellung, wenn Unternehmen ihr langfristiges Programm für künstliche Intelligenz und ihre Infrastruktur Stück für Stück aufbauen.

Wenn Sie die künstliche Intelligenz für Ihr Unternehmen erkunden möchten, wenden Sie sich an uns. Wir können Ihre Herausforderungen und Ziele einschätzen und eine Strategie für künstliche Intelligenz entwickeln, die das Rückgrat des langfristigen Erfolgs Ihres künstlichen Intelligenzprogramms bildet.

Mit besten Grüßen,
Florian Horn

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