Τα προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (AI) επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να επιταχύνουν τις διοικητικές και διαχειριστικές διαδικασίες τους χωρίς την ανάγκη για μακροχρόνιες διαδικασίες έργου ή σημαντικές επενδύσεις σε υλικό. Ο Δρ. Yumeng Qin και ο Δρ. Dominik Wurzer από την applord GmbH μοιράζονται γνώσεις για το πώς αυτό μπορεί να επιτευχθεί ακόμα και με λύσεις εγκατάστασης στο χώρο χρήσης.
Η συνεχής εξέλιξη στην τεχνολογία της AI άνοιξε μια νέα εποχή για το εμπορικό τομέα, όπου μπορούν να αυτοματοποιηθούν διάφορες διαδικασίες χρησιμοποιώντας μοντέλα AI. Αυτά τα μοντέλα σχεδιάστηκαν για να ταξινομούν έγγραφα και εξάγουν πληροφορίες που περιέχονται μέσα τους, εκτελώντας εργασίες με πιο ταχύτητα και ακρίβεια από τους ανθρώπους. Βασισμένη σε νευρωνικά δίκτυα που μαθαίνουν να αναγνωρίζουν και να ερμηνεύουν έγγραφα, αυτή η τεχνολογία λειτουργεί αναφερόμενη σε ιστορικές ταξινομήσεις παρόμοιων δομημένων εγγράφων.
Ενδιαφέροντως, αυτά τα μοντέλα AI εξαλείφουν την ανάγκη για τις παραδοσιακές μεθόδους αναγνώρισης προσώπων (OCR). Έρχονται προ-εκπαιδευμένα με κοινούς τύπους εγγράφων, όπως τιμολόγια και εντολές αγοράς, αναγνωρίζοντας τη δομή και τα χαρακτηριστικά που είναι μοναδικά για κάθε τύπο εγγράφου. Έπειτα ταξινομούν νέα έγγραφα και εξάγουν τις σχετικές πληροφορίες αναλόγως.
Κατά την αντιμετώπιση εγγράφων που αφορούν συγκεκριμένη βιομηχανία, ο αριθμός των δειγμάτων εκπαίδευσης που απαιτείται για ένα μοντέλο AI εξαρτάται από την πολυπλοκότητα και την ποικιλία των εργασιών. Ενώ περισσότερα δεδομένα συνήθως σημαίνουν καλύτερη απόδοση, η ποιότητα και η ποικιλία των δειγμάτων εκπαίδευσης είναι κρίσιμη. Ένα μοντέλο AI που έχει εκπαιδευθεί σε πολύ παρόμοια έγγραφα μπορεί να γίνει υπερεξειδικευμένο, καθιστώντας ωφέλιμη την χρήση δειγμάτων από διαφορετικές πηγές.
Η διασφάλιση της ακρίβειας των αποτελεσμάτων της AI είναι ζωτικής σημασίας, ειδικά όταν οι εσφαλμένες απαντήσεις θα μπορούσαν να έχουν σημαντικές συνέπειες. Σε αντίθεση με τα γεννητικά νευρωνικά δίκτυα που μπορεί να κατασκευάσουν απαντήσεις, τα εξειδικευμένα μοντέλα AI χρησιμοποιούν πολλά δίκτυα που μπορούν να επικυρώσουν και να διορθώσουν τα αποτελέσματα τους. Οι χρήστες πρέπει επίσης να διαθέτουν εργαλεία για να επαληθεύουν και να διορθώνουν τα αποτελέσματα του μοντέλου, προάγοντας έτσι την εμπιστοσύνη και μια συνεργατική προσέγγιση για τη βελτίωση της ακρίβειας της AI.
Για τις μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις (ΜΜΕ), τα μοντέλα AI έχουν γίνει όλο και πιο εφικτά. Προηγουμένως, η υψηλού κόστους φύση της υποδομής IT, οι εκτεταμένοι χρόνοι ολοκλήρωσης έργου και η σύνθετη εφαρμογή έκαναν την AI ανελκυστική πρόταση για τις ΜΜΕ. Τα σημερινά μοντέλα AI, όμως, μπορούν να ενσωματωθούν εύκολα σε τυπικούς διακομιστές, εξάγοντας δομημένα δεδομένα σε μορφές Excel, CSV ή JSON που μπορούν να εισαχθούν εύκολα στα υπάρχοντα συστήματα, κρατώντας τα έγγραφα ασφαλή στο χώρο του χρήστη.
Advantages of On-Premise AI Models:
– Data Security and Privacy: Οι λύσεις AI στον χώρο χρήσης επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να διατηρούν τον έλεγχο των δεδομένων τους, εξασφαλίζοντας ότι παραμένουν στον τόπο και ελαχιστοποιώντας τον κίνδυνο διαρροών δεδομένων. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για εταιρείες με αυστηρές απαιτήσεις για την προστασία των δεδομένων.
– Customizability: Οι οργανισμοί μπορούν να προσαρμόσουν τα μοντέλα AI ώστε να ταιριάζουν με τις συγκεκριμένες ανάγκες τους, επιτρέποντας μια καλύτερη ενσωμάτωση με τις υφιστάμενες ροές εργασίας και συστήματα τους.
– Cost Efficiency: Με τη λειτουργία των συστημάτων AI στον χώρο χρήσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν τα συνεχή κόστη που συνδέονται με τις υπηρεσίες στο cloud, όπως τα τέλη μεταφοράς δεδομένων και αποθήκευσης.
– Performance and Speed: Οι λύσεις στον χώρο χρήσης μπορούν να προσφέρουν ταχύτερους χρόνους επεξεργασίας καθώς δεν υπάρχει εξάρτηση από το εύρος ζώνης του διαδικτύου και την εξωτερική υποδομή του cloud.
Disadvantages of On-Premise AI Models:
– Initial Setup Costs: Η δημιουργία της υποδομής AI στον χώρο χρήσης μπορεί να συνεπάγεται σημαντικές αρχικές επενδύσεις, συμπεριλαμβανομένης της αγοράς διακομιστών και άλλου απαραίτητου υλικού.
– Maintenance and Upgrades: Οι λύσεις στον χώρο χρήσης απαιτούν μια αφιερωμένη ομάδα IT για τη διαχείριση της συντήρησης, των ενημερώσεων και της αντιμετώπισης προβλημάτων, η οποία μπορεί να αποτελέσει μια πίεση στους πόρους.
– Scalability Challenges: Η διεύρυνση των δυνατοτήτων της AI στον χώρο χρήσης μπορεί να είναι πιο πολύπλοκη και δαπανηρή σε σύγκριση με την επέκταση λύσεων βασισμένων στο cloud.
Key Questions:
– Πώς οι επιχειρήσεις εξασφαλίζουν τη συνεχή εκπαίδευση και βελτίωση των μοντέλων AI στον χώρο χρήσης;
– Ποιες είναι οι επιπτώσεις της χρήσης προ-εκπαιδευμένων μοντέλων AI για εξειδικευμένους κλάδους;
Key Challenges:
– Ένα μεγάλο πρόβλημα στην εφαρμογή μοντέλων AI στον χώρο χρήσης είναι η απόκτηση και επισήμανση υψηλής ποιότητας, ποικίλων δεδομένων εκπαίδευσης.
– Η διασφάλιση της συμβατότητας των μοντ
The source of the article is from the blog elblog.pl