[ad_1]
Khi tin đồn xung quanh AI ngày càng tăng, các nhà lãnh đạo như bạn thắc mắc: làm cách nào tôi có thể sử dụng công nghệ mới này để nâng cao hiệu quả trong các cơ sở sản xuất của mình? Mặc dù các nhà lãnh đạo biết rằng về mặt lý thuyết, AI có nhiệm vụ “tái tạo năng suất”, nhưng họ không chắc chắn chính xác điều đó sẽ diễn ra như thế nào trong môi trường sản xuất hoặc chuỗi cung ứng. Hoặc, đối với vấn đề đó, những tiến bộ mới này sẽ phù hợp với quy trình sản xuất ở đâu hoặc cách họ sẽ quản lý một phần bổ sung khác cho kho công nghệ của mình.
Trong weblog này, chúng ta sẽ tìm hiểu ngắn gọn về việc triển khai các mô hình máy học, chỉ cho bạn cách quản lý nhiều mô hình, thiết lập các giao thức giám sát mạnh mẽ và chuẩn bị mở rộng quy mô một cách hiệu quả.
Quản lý nhiều mô hình
Đầu tiên, hãy đề cập đến khía cạnh ngăn xếp công nghệ. Với lưu ý rằng điều này phụ thuộc vào giải pháp bạn sử dụng, AI có thể sẽ không phải là thành phần bổ sung bên ngoài mà bạn phải quản lý cùng với các hệ thống hiện có của mình. Thay vào đó, AI rất có thể sẽ được nhúng vào các hệ thống đó hoặc phủ lên trên chúng.
Điều này trở nên khó khăn ở chỗ ý tưởng quản lý nhiều mô hình hoặc một số công cụ hỗ trợ máy học cùng một lúc. AI có rất nhiều loại trường hợp sử dụng cho thương mại điện tử, bao gồm quản lý hàng tồn kho và đội xe, tự động hóa đóng gói và tối ưu hóa kho hàng. Nếu bạn đang sử dụng nhiều hệ thống khác nhau cho các chức năng đó thay vì một giải pháp tập trung, bạn có thể thấy mình đang làm việc với nhiều mô hình.
Điều này vốn không phải là tiêu cực và cũng không khó khắc phục nếu nó tạo ra điểm yếu cho bạn. Cách nhanh nhất để giải quyết vấn đề này là kết nối tất cả các hệ thống khác nhau của bạn với một trung tâm tập trung, giống như CRM. Bạn cũng có thể giảm thiểu số lượng hệ thống bạn đang sử dụng bằng cách kết nối những hệ thống phù hợp nhất với nhau. Càng tạo ít bộ phận tách biệt trong tổ chức của bạn thì càng tốt vì khả năng kết nối cho phép các hệ thống của bạn giao tiếp với nhau và tổ chức của bạn thúc đẩy năng suất.
Đặt nền tảng cho việc mở rộng quy mô
Tạo ra một nguồn sự thật duy nhất cũng mở khóa khả năng mở rộng trong cơ sở hạ tầng của bạn. Bạn có thể bắt đầu từ việc nhỏ, kiểm tra tác động của một công cụ duy nhất lên một khía cạnh hoạt động của bạn; nhưng khi nghĩ đến việc mở rộng đầu tư vào máy học, bạn sẽ muốn đảm bảo rằng mình có khả năng chạy nhiều giải pháp cùng một lúc.
Thiết lập một cơ sở hạ tầng sợi tối là một cách để mở rộng dung lượng mạng mà không tốn một lượng vốn vô lý. Ngược lại với các giải pháp mạng chìa khóa trao tay thường có các giới hạn do nhà cung cấp đặt ra, cơ sở hạ tầng cáp quang tối cho phép bạn kiểm soát chi tiết về tốc độ, kiến trúc và bảo mật mạng. Điều này rất có lợi cho các tổ chức sử dụng công cụ AI vì nó mở khóa dữ liệu không giới hạn, độ trễ thấp và cho phép bạn mở rộng quy mô sử dụng khi cần.
Kiểm tra cơ sở hạ tầng hiện tại của bạn để xác định mức độ chuẩn bị của bạn để mở rộng quy mô. Xác định những điểm yếu có thể cản trở sự phát triển của bạn và loại bỏ chúng khỏi phương trình trước khi triển khai AI là cách tốt nhất để bạn chuẩn bị thành công.
Thiết lập các giao thức giám sát mạnh mẽ
Cuối cùng, chúng ta đến phần bảo trì liên tục. AI là một công nghệ mới hơn, tuy thú vị và mạnh mẽ nhưng nó vẫn chưa hoàn hảo. Những thành kiến được nhúng một cách tự nhiên trong các tập dữ liệu mà các mô hình máy học sử dụng để học đôi khi có thể bị ảnh hưởng. được nhân rộng trong đầu ra của họlàm thay đổi kết quả và gây ra các vấn đề về sản xuất.
Do đó, điều quan trọng là phải có sẵn các giao thức phát hiện sai lệch và liên tục theo dõi đầu ra của công cụ học máy của bạn để phát hiện bất kỳ điều gì không mong muốn. Các công cụ học máy được thiết kế để hoạt động tốt hơn khi chúng học; Do đó, việc xác định các đầu ra không chính xác hoặc ảo giác dữ liệu chỉ có thể giúp mô hình của bạn phát triển và dạy nó tự sửa trong tương lai.
Chúng tôi hy vọng phần tóm tắt ngắn gọn này đã cung cấp cho bạn những công cụ cần thiết để đi sâu vào thế giới các công cụ hỗ trợ AI một cách thành công. Hãy tận dụng những mẹo này khi bạn bắt đầu tìm hiểu lần đầu tiên, sau đó chuẩn bị mở rộng quy mô và bạn sẽ thấy thế giới học máy có thể tạo ra sự khác biệt như thế nào.
Giới thiệu về tác giả
Ainsley Lawrence là một nhà văn tự do quan tâm đến kinh doanh, cân bằng cuộc sống và cuộc sống tốt đẹp hơn nhờ công nghệ. Cô ấy là một sinh viên của cuộc sống, thích đọc sách và nghiên cứu khi không viết.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link