Inteligjenca artificiale është këtu dhe po ndryshon rrënjësisht çdo aspekt të funksionimit të një biznesi. Nuk ka asnjë industri ku AI nuk po përshpejton automatizimin dhe transformimin e proceseve të biznesit. Mendjet më të zgjuara të sotme po e quajnë AI energjia e re elektrike ose vaji i ri. Ne po dëgjojmë për një të ardhme ku përparimet e shpejta në inteligjencën artificiale do të çojnë në singularitet, ku inteligjenca e makinerisë do të fillojë të afrohet më shumë për të kapërcyer edhe mënyrën se si njerëzit mendojnë, analizojnë dhe marrin vendime.

Mësimi i makinerisë tashmë është duke u aplikuar me sukses në raste përdorimi si njohja e objekteve në imazhe, analiza e fytyrës, zbulimi i emaileve të padëshiruara, përputhjet e reklamave, zbulimi i mashtrimit, rekomandimet, njohja e të folurit, përpunimi automatik i gjuhës natyrore dhe më shumë. Për shembull, Netflix përdor AI për të rekomanduar filma të personalizuar për të parë. Amazon.com shfaq rekomandime të personalizuara të produkteve bazuar në historinë tuaj të kërkimit dhe blerjeve, në mënyrë që të dini se çfarë të blini më pas. Facebook dhe Instagram përdorin algoritme për të sugjeruar miq dhe për të personalizuar lajmet për të ndihmuar në rritjen e rrjetit tuaj social dhe për të nxitur përmbajtjen përkatëse. Google përdor ML për shënjestrimin më të mirë të reklamave dhe renditjen e rezultateve të kërkimit. Inovatorët në industrinë e prodhimit po përdorin AI për simulimin e ofertës dhe kërkesës për të optimizuar inventarin dhe operacionet. Fillesat si Palantir po përdorin vizualizimin, kërkimin dhe analitikën për të zbuluar modele të fshehura në grupe të mëdha të dhënash.

ML është një fushë shumë emocionuese ndërdisiplinore me robotë, gjuhën, të folurit, vizionin kompjuterik dhe një sërë shkencësh dhe teknologjish të gjitha të bashkuara. Të gjithë janë të interesuar të aplikojnë metoda ML për probleme të ndryshme. Sot, ajo është aftësia më e kërkuar dhe po gjeneron interesin më të lartë. Në 10 vitet e fundit, algoritmet e të mësuarit janë bërë jashtëzakonisht të mira në leximin e karaktereve të shkruara me dorë, drejtimin autonom, asistentët virtualë, vizionin kompjuterik, renditjen e kërkimit dhe nxjerrjen e bazës së të dhënave. Për shembull, aplikimi i algoritmeve në të dhënat elektronike mjekësore ndihmon në zbulimin e tendencave dhe rrit njohuritë bazuar në të dhënat historike. Analiza e kartës së kreditit dhe transaksioneve elektronike ndihmon në identifikimin e aktivitetit të mundshëm mashtrues.

Këto përparime të fundit teknologjike të AI janë kryesisht për shkak të përparimit në të dhënat e mëdha, informatikës së shërbimeve cloud dhe përmirësimeve në mësimin e thellë dhe algoritmet. Të dhënat tani mund të mblidhen dhe ruhen me kosto të ulët në ruajtjen e cloud nga shërbime si Amazon AWS, Microsoft Azure dhe Google Cloud. Fuqia dhe shpejtësia llogaritëse janë bërë shumë më të mira me GPU-të që performojnë më shpejt se CPU-të standarde. Modelet e mësimit të makinerisë tani mund të funksionojnë në orë duke përdorur GPU të shumta në një rrjet serverësh të lirë. Adoptimi i gjerë i pajisjeve dhe sensorëve të lidhur IoT po rrit të dhënat me përmasa të mëdha. Platformat dhe kornizat ML do të vazhdojnë të avancojnë dhe do ta bëjnë më të lehtë krijimin e modeleve pa qenë ekspert në algoritme dhe teknologji AI. Ky moment aktual tashmë ka bërë që AI të marrë shumë vëmendje dhe dollarë investimesh. Bashkimi i këtyre forcave në të njëjtën kohë po ndihmon ekosistemin e AI të rritet me një ritëm të shpejtë.

Mësimi i mbikëqyrur, i pambikëqyrur dhe gjysmë i mbikëqyrur

Rasti më i zakonshëm i përdorimit për mësimin e makinerive është mësimi i mbikëqyrur, i cili është një hartë hyrje-dalje. Ju ushqeni të dhënat hyrëse të algoritmit dhe ai mëson nga kjo hartë për të parashikuar rezultatet në të dhëna të reja. Kjo qasje është përdorur me sukses për rastet e përdorimit të tilla si zbulimi i postës elektronike të padëshiruar, kualifikimi i aplikantëve për kredi bazuar në atributet që përputhen me historinë e kaluar, etj. Gjatë viteve të fundit, ka pasur përparime të rëndësishme në makineritë që janë në gjendje të klasifikojnë të dhëna të pastrukturuara si imazhe, audio dhe video. Zbulimi i objekteve në imazhe është bërë mjaft i saktë dhe ndonjëherë kap gjëra që syrit të njeriut mund t'i mungojnë. Përkthimi i tekstit në audio dhe ndërmjet gjuhëve ka përparuar gjithashtu ndjeshëm.

Për të filluar me mësimin e makinerive, duhet të identifikoni grupet ekzistuese të të dhënave dhe t'i përgatisni ato për t'u përdorur për trajnimin e algoritmeve. Kompanitë kanë shumë të dhëna të strukturuara në bazat e tyre të të dhënave të brendshme analitike dhe transaksionale. Ky grup i të dhënave është më i lehtë dhe më i shpejtë për t'u përdorur si të dhëna për trajnimin e rrjeteve nervore dhe modelet e të mësuarit të thellë në fusha si rekomandimet e produkteve, personalizimi dhe zbulimi i mashtrimit. Duhet të siguroheni që të jepni të dhënat e sakta si hyrje nëse dëshironi që trajnimi të prodhojë rezultate me cilësi të lartë.

Mësimi i pambikëqyrur përfshin ekzekutimin e të dhënave të paetiketuara me volum të lartë përmes algoritmeve për të zbuluar strukturën, për të identifikuar modelet dhe për të arritur në përfundime pa udhëzime njerëzore.

ML gjysmë e mbikëqyrur ua dërgon rastet e vështira njerëzve dhe trajton pjesën tjetër.

Qasja human-in-the-loop përdor të dhëna njerëzore për të bërë algoritmet të përmirësojnë saktësinë dhe parashikimet e tyre. Për disa raste përdorimi, ka kuptim të përdoret një qasje hibride ku ekspertët njerëzorë shqyrtojnë rekomandimet dhe parashikimet e bëra nga makinat përpara se ato të dërgohen. Kjo ndihmon në kapjen e çdo gjykimi të gabuar të bërë nga algoritmet dhe gjithashtu siguron mësim të vazhdueshëm për të ndihmuar në përmirësimin e saktësisë së modeleve ML.

Rëndësia e të dhënave

Të dhënat janë kritike për të arritur nivele të larta të saktësisë së modeleve ML dhe për të përmirësuar cilësinë e parashikimeve. Të dhënat e trajnimit të përdorura për t'i bërë algoritmet të funksionojnë siç synohet, zakonisht duhet të pastrohen, etiketohen dhe pasurohen përpara se të jenë gati për të kryer punën e tyre. Thjesht nuk ka asnjë zëvendësim për cilësinë dhe thellësinë e të dhënave të përdorura për algoritmet e trajnimit. Pa grupe të mëdha të dhënash të etiketuara dhe të organizuara siç duhet, do të përfundoni me rekomandime të pasakta ose të njëanshme. Ndërveprimi njeri-kompjuter është shumë më i rëndësishëm për inteligjencën artificiale sesa mendojmë normalisht. Inteligjenca artificiale varet nga mësimi i makinerive, i cili nga ana tjetër mbështetet në të dhënat e trajnimit me cilësi të lartë. Algoritmet e mësimit të makinerive mund të parashikojnë rezultate po aq të mira sa të dhënat mbi të cilat stërviten dhe kanë nevojë për të dhëna të reja trajnimi vazhdimisht për të përmirësuar dhe përditësuar modelet e tyre në mënyrë që të arrijnë saktësi të lartë.

Ndërtimi i një modeli të mirë ML kërkon ekspertizë të thellë teknike dhe të fushës. Procesi tipik i pastrimit dhe pasurimit të të dhënave përfshin përsëritje të vazhdueshme përmes hapave të mëposhtëm:

  • Integroni dhe bashkoni të dhënat nga burime të ndryshme në një liqen të dhënash siç është S3 ose një shërbim i depove të të dhënave si RedShift.
  • Pastroni, standardizoni, normalizoni, transformoni dhe hiqni të dhënat duke përdorur skriptet SQL, Hive dhe Python
  • Pasuroni të dhënat që mungojnë duke përdorur një kombinim të mbledhjes manuale dhe të automatizuar të të dhënave.
  • Verifikoni, testoni dhe matni rezultatet.

Shumica e inxhinierëve dhe shkencëtarëve të të dhënave shpenzojnë ditë të panumërta duke përgatitur të dhënat përpara se modelet e tyre ML t'i përdorin ato. Për t'u siguruar që iniciativat tuaja të AI janë të suksesshme, ju duhet të investoni burime në ndërtimin e një ekipi të pavarur të brendshëm ose të jashtëm që fokusohet në mbledhjen dhe pastrimin e të dhënave. Kjo do t'i lejojë ekspertët tuaj të AI të përqendrohen në shkrimin e algoritmeve të sofistikuara në vend që të merren me pastrimin dhe përgatitjen e të dhënave.

AI dhe njerëzit

Ne besojmë në një të ardhme ku njerëzit dhe makinat do të punojnë së bashku në mënyrë harmonike. Ne duhet të shfrytëzojmë AI për të rritur njerëzit në mënyrë që të jemi të gjithë më produktivë, kreativë dhe më të lumtur. Duhet të jetë partneritet. Njerëzit mund të punojnë me kompjuterë për të analizuar modelet e gjetura dhe për të dalë me njohuri dhe interpretime të zbatueshme. Kompjuterët parashikojnë bazuar në mësimin e kaluar. Kjo është ajo ku gjykimi njerëzor është kritik për të ndihmuar të shihet nëse rezultati duhet të ndryshohet nëse parametrat bazë ose skenari i ardhshëm kanë ndryshuar. Udhëheqësit e industrisë së nesërme do të jenë organizata që do të jenë të zgjuara për të përdorur AI së bashku me njerëzit për të inovuar më shpejt dhe për të bërë çdo proces të funksionojë në një mënyrë efikase përmes rritjes së produktivitetit. Lajmi i mirë është se ne jemi ende në ditët e para të AI dhe ka shumë përparim dhe përparim përpara nesh. Konsumatori do të jetë fituesi eventual dhe do të përfitojë nga një përvojë shumë më e lartë dhe e personalizuar me çmime më të ulëta — dhe kjo është ajo që na emocionon!