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Beaucoup d’entreprises aujourd’hui de comprendre que l’IA et de l’apprentissage de la machine — qui utilise les données pour faire des prédictions — est la voie de l’avenir. C’est le carburant derrière la reconnaissance d’image, traitement de la parole, traduction, et d’autres tâches qui ont des conséquences pour les entreprises de marketing, service à la clientèle, et de nombreuses autres disciplines. Par exemple, selon une 2015 rapport de McKinsey, “maintenance prédictive” par les fabricants pourrait économiser de 240 milliards de dollars et de 630 milliards de dollars d’ici 2025.
Bien que la signification est claire, tremper vos orteils en AI peut être une tâche intimidante. Alors, comment les entreprises peuvent-elles commencer? Voici cinq façons, selon les chefs de la direction et de l’IA des experts qui ont passé par le processus.
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1. Découvrez comment l’apprentissage de la machine peuvent aider votre entreprise
“Lors de la préparation à l’utilisation de l’apprentissage automatique, la première chose que les organisations doivent faire est de former des ingénieurs à avoir une solide compréhension de la technologie; comment il fonctionne et quels sont les avantages qu’il peut offrir,”, a déclaré Chris Rijnders, PDG et co-fondateur, Cogisen. Par exemple, Boeing a mis en place un projet de laboratoire commun avec Carnegie Mellon, dit-il, “afin que les ingénieurs puissent comprendre son impact potentiel dans chaque aspect de la conception, de la fabrication et de maintenance.” Ceci démontre l’importance de l’éducation doit être lors de l’application d’apprentissage de la machine à des environnements complexes, dit-il.
2. Recherche d’autres entreprises qui sont déjà à l’aide de l’AI et de l’apprentissage de la machine afin de déterminer parallels
“De l’AI et de l’apprentissage de la machine ne sont pas encore dans les magasins de BRICOLAGE catégorie”, a déclaré Fabio Cardenas, chef de la direction de Coucher du soleil de l’IA. “C’est toujours très technique.” Alors, il vaut la peine de trouver ce que d’autres entreprises ont des objectifs similaires, et comment ils ont abordé la question.
3. Choisissez une plate-forme
Avec Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft et d’autres, toutes offrant des machine de plateformes d’apprentissage pour l’entreprise, il n’est pas évident de trouver un endroit pour commencer. Beaucoup de ces options sont au même prix, et destiné aux débutants. Découvrez les différents articles sur ces plates-formes dans cette fonction spéciale pour vous aider à décider si l’un d’eux est bon pour votre entreprise.
4. Créer une stratégie de
La science des données des entreprises comme Boxever peut aider les entreprises à déployer AI, par exemple, en réponse à une question comme: “Comment pouvez-IA améliorer le marketing?’ IA pourrait vous aider à faire des prédictions sur ce qui se passe lorsque les clients ouvrir un e-mail, par exemple, sur la base de l’expérience précédente. C’est un moyen facile d’intégrer l’IA dans les opérations en cours, a déclaré Dave O”Flanagan, Boxever, directeur général et co-fondateur, car il permet de “construire la confiance”.
“Nous avons dû introduire un grand nombre de contrôles sur les règles pour être en mesure de permettre aux organisations pour traiter la sortie ou de déployer leurs propres stratégies d’eux-mêmes,” O’Flanagan dit, “et leurs stratégies sur les côtés de la boîte noire ou l’IA des stratégies pour être en mesure d’obtenir à l’aise avec le concept d’une machine à prendre des décisions à propos de ce type d’information afin de présenter à un client.”
5. Créer un plan de mise en œuvre
Avant de commencer le déploiement de votre produit, vous avez besoin de réfléchir à un plan. Selon le Coucher du soleil, l’IA est Cardenas, un multi-région, le plan de déploiement à l’aide d’Amazon Web Services (AWS) a une description détaillée pour les utilisateurs. “Configuration de l’infrastructure AWS quelques jours, en supposant que l’application web a été testé sur de telles infrastructures auparavant,” dit-il. Si ce n’est pas le cas, vous aurez besoin de définir “le web, application, base de données et de l’infrastructure connexe sur AWS, la connexion de tous les composants,” Cardenas dit, qui pourrait prendre une semaine ou deux. En outre, il faudrait améliorer constamment le codage pour les bugs, qui appellent des déploiements supplémentaires. Cardenas a estimé que le processus de “déployer pipeline” pourrait prendre une autre dizaine de jours.
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