人工智能开发

人工智能开发公司

我们为企业实施 AI 解决方案的端到端方法始于咨询和概述 MVP。

该过程扩展到与现有基础设施的开发和集成，防止与识别适当的数据集和训练初始 ML 算法相关的最常见的 AI 陷阱。

我们坚持的AI模型开发流程

01. 定义业务需求

我们与客户密切合作，了解项目的目标，并将其转化为具有具体明确里程碑的问题定义和解决问题的合适计划。从发现阶段开始项目有助于我们定义其“成功”标准和可衡量的投资回报率。

02. 分析数据

我们确定可用于训练 AI 模型的可用数据源，并确定它们是否具有适当的指标：训练数据的数量和质量、如何从训练数据集中拆分测试数据、标记数据的方法等。如果没有开放数据可用时，我们会咨询客户如何收集这些数据。

03. 数据采集

我们的数据工程师负责从各种来源收集数据，标准化其格式并整合到集中存储（数据湖或数据仓库）中，并为此目的构建 ETL（提取、转换和加载）管道。

04. 数据准备

我们的数据科学家进行了许多活动来准备用于建模的数据：数据清理、数据标记、增强和扩充数据、删除不相关的数据、减少噪音和歧义、匿名数据、从大型数据集中采样数据。

05. 特征建模

我们选择对预测最重要的特征，决定模型训练最相关的算法，设置和调整模型超参数，识别具有最佳结果的特征，开发集成模型，并测试模型版本的性能。

06. 模型的性能评估

我们评估哪个模型版本已被证明具有最高的准确性和潜力，并确定它是否符合我们客户的业务目标。我们评估不同的模型指标（混淆、KPI、模型性能、模型质量）以了解它在现实生活中的工作方式。

07. 项目上线估算

根据我们在研发阶段收到的数据，我们的团队对未来的人工智能产品开发路线图进行了全面的估计：模型实施和进一步运作所需的资源和数据、团队组成、模型部署和数据仓库设置、UI/UX & Web 开发、测试、CI/CD 等。

08. 工作模型优化

一旦我们将 AI 模型投入运行，我们就会测量和监控其性能（模型准确度结果），为未来迭代创建基准，在不同方面不断迭代并添加新参数以提高模型的整体准确度，处理数据偏差，以及噪音。

考虑未来项目时需要注意的 6 个潜在挑战：

利益相关者缺乏对人工智能的理解

这个问题与发展无关。但是，它通常会抑制最佳结果。缺乏至少在总体上了解技术范围和实施过程的人员会导致挫败感，并且无法将完整的解决方案正确实施到业务流程中。

数据挖掘和数据存储

AI 解决方案的工作质量直接取决于用于训练 ML 系统的数据的质量和数量。在一些特定的项目中，以及像工业应用这样的整个行业，根本不可能收集到足够的数据。此外，您不仅应该拥有数据，还应该能够存储大量信息以进行分析。这会在现有基础架构上产生额外的负载。

数据组织和清洁度

访问大数据是不够的。数据也应该组织得当，数据集不应包含与 ML 模型训练主题无关的数据杂质。在开发 AI 解决方案之前，数据分析师的工作是必不可少的。

缺乏计算速度

基于机器学习的系统训练速度与这些系统的计算能力成正比。您的 AI 开发人员可以创建 ML 模型并对其进行测试，但他们无法提供处理能力。这意味着您需要考虑对基础设施进行投资或准备在有时很长一段时间内取得成果。

缺乏专家和市场需求

今天的人工智能发展是新的黑色。成千上万的企业客户与少数能做好工作的人结盟。这意味着，与正常的开发周期不同，您需要意识到不可能快速开始实施项目。

数据隐私和安全

考虑到大多数机器学习模型都在描述用户行为和身份的数据库上运行，因此必须保护这些数据不被泄露。GDPR 和其他法规明确禁止将这些数据传输给第三方。这意味着机器学习模型的任何工作只能在客户控制的环境中进行（在公司服务器上，无需将任何数据传输给开发人员）。

推动 AI 在多个行业用例中采用的 3 个领域

获得适用于任何行业用例的 AI 产品开发的完整周期

人工智能营销和客户服务自动化

从根据行为对客户进行分类到定位广告和调整移动用户体验，您可以使用 AI 将您的客户获取和用户体验提升到一个新的水平。这还包括由人工智能驱动的聊天机器人，它们在信息相关性和用户体验方面领先于经典的基于脚本的机器人数年。

销售人工智能

人工智能调整销售预测，了解客户需求，并自动化销售沟通。人工智能机器人可以帮助销售代表专注于应用程序认为是更好的潜在客户，并发送定制的后续行动，在最适合完成交易的时候培育活动。

人工智能驱动的招聘和人力资源智能

从候选人筛选到直接电话甚至面试，招聘和入职的多个阶段都可以由人工智能完全自动化。

生产线管理

人工智能预测需求并增加或减少产量。生产线遥测技术用于预测维护，人工智能通过根据传入的产品数据提供质量控制来帮助识别制造过程中可能出现的问题。

DevOps 自动化

AI广泛用于日志错误分析。人工智能有助于在任何基础设施系统出现故障之前识别问题。机器学习系统分析以前的系统故障并识别有助于防止未来故障的故障模式。AIOps 通过学习 AI 算法提供的洞察力，帮助 IT 部门提高系统性能和服务。

会计和财务自动化

结合机器人流程自动化，可以获得完全自动化的会计和法律工作流程以及实时财务分析。后者由来自多个公司沟通渠道的 AI 自然语言处理提供。