Pokročilé modely umelej inteligencie (AI) teraz umožňujú firmám urýchliť svoje administratívne a manažérske procesy bez potreby dlhých projektových trvaní alebo podstatných investícií do hardvéru. Dr. Yumeng Qin a Dr. Dominik Wurzer z applord GmbH zdieľajú poznatky o tom, ako toto možno dosiahnuť dokonca aj s riešeniami v lokálnom prostredí.
Trvalý vývoj v oblasti AI technológií priviedol komerčný sektor do novej éry, kde je možné automatizovať rôzne procesy pomocou modelov AI. Tieto modely sú navrhnuté na klasifikáciu dokumentov a extrakciu obsiahnutých informácií, vykonávajú úlohy rýchlejšie a presnejšie ako ľudia. Postavené na neurónových sieťach, ktoré sa učia rozpoznávať a interpretovať dokumenty, táto technológia funguje referovaním historických klasifikácií podobne štruktúrovaných dokumentov.
Zaujímavo, tieto AI modely eliminujú potrebu tradičných metód optického rozpoznávania znakov (OCR). Sú predtrénované s bežnými typmi dokumentov ako faktúry a objednávky, identifikujú štruktúru a charakteristiky jedinečné pre každý typ dokumentu. Potom klasifikujú nové dokumenty a extrahujú príslušné informácie podľa toho.
Pri práci s odvetvím špecifickými dokumentmi závisí počet vzoriek potrebných pre AI model od zložitosti a rozmanitosti úloh. Zatiaľ čo viac dát často znamená lepšie výkony, kvalita a rozmanitosť trénovacích vzoriek je kľúčová. AI model trénovaný na veľmi podobných dokumentoch sa môže stať príliš špecializovaným, preto je výhodné použiť vzorky z rôznych zdrojov.
Zabezpečenie presnosti výstupu AI je zásadné, najmä v prípade, že nesprávne výsledky by mohli mať významné dôsledky. Na rozdiel od generatívnych neurónových sietí, ktoré môžu vytvárať odpovede, špecializované AI modely využívajú viaceré siete, ktoré môžu overovať a opraviť výstupy navzájom. Používatelia by mali mať k dispozícii nástroje na overenie a opravenie výsledkov modelu, čo podporuje dôveru a spoluprácu pri zlepšovaní presnosti AI.
Pre malé a stredné podniky (SME) sa AI modely stávajú čoraz životaschopnejšími. Predtým nákladová povaha IT infraštruktúry, dlhé časy vývoja projektov a komplexná implementácia robili AI nepríťažlivou ponuku pre SME. Dnešné AI modely však môžu byť ľahko integrované na štandardné servery, poskytujú štruktúrované údaje vo formátoch Excel, CSV alebo JSON, ktoré môžu byť jednoducho importované do existujúcich systémov, pričom dokumenty zostávajú bezpečne v lokálnom prostredí.
Výhody Modelov On-Premise AI:
– Bezpečnosť a súkromie údajov: Lokálne riešenia AI umožňujú firmám udržať kontrolu nad svojimi údajmi, zabezpečujú, že zostanú v mieste a minimalizujú riziko porušenia dát. Toto je osobitne dôležité pre spoločnosti s prísnejmi požiadavkami na ochranu údajov.
– Prispôsobivosť: Organizácie môžu prispôsobiť AI modely na mieru svojim konkrétnym potrebám, čo umožňuje lepšiu integráciu s existujúcimi pracovnými postupmi a systémami.
– Nákladová efektivita: Bežiaci AI systémy na mieste môžu znížiť priebežné náklady spojené s cloudovými službami, ako sú poplatky za prenos dát a úložisko.
– Výkon a rýchlosť: Lokálne riešenia môžu ponúkať rýchlejšie spracovanie, pretože nezávisia od internetového pásma a externých cloudových štruktúr.
Nevýhody Modelov On-Premise AI:
– Počiatočné náklady na nastavenie: Nastavenie AI infraštruktúry na mieste môže zahrňovať významné počiatočné investície, vrátane nákupu serverov a iného potrebného hardvéru.
– Údržba a aktualizácie: Riešenia na mieste vyžadujú oddelený IT tím na správu údržby, aktualizácie a odstraňovanie porúch, čo môže byť záťažou na zdroje.
– Výzvy v škálovateľnosti: Rozšírenie kapacít on-premise AI môže byť komplexnejšie a nákladnejšie v porovnaní so škálovaním cloudových riešení.
Kľúčové Otázky:
– Ako zabezpečiť neustále školenie a zlepšovanie AI modelov na mieste? Firmy musia mať stratégiu na pravidelnú aktualizáciu AI modelov novými údajmi s cieľom udržiavať presnosť a efektívnosť. Toto zahŕňa alokovanie zdrojov na neustály zber a označovanie údajov pre pretrénovanie a obnovu modelov.
– Aké sú dôsledky použitia predtrénovaných AI modelov pre špecializované odvetvia? Zatiaľ čo predtrénované modely môžu poskytnúť pevný základ, firmy v špecializovaných odvetviach môžu potrebovať ďalšie trénovanie týchto modelov s odvetvím špecifickými údajmi na zabezpečenie vysoké presnosti a relevancie pre ich konkrétne úlohy.
Kľúčové Výzvy:
– Hlavnou výzvou pri implementácii modelov AI na mieste je získavanie a označovanie vysokej kvality, rôznorodých trénovacích údajov.
– Zabezpečenie interoperability AI modelov s existujúcimi systémami a procesmi môže byť obtiažne, pričom môže vyžadovať dodatočnú prispôsobivosť.
– V organizáciách môže existovať odpor k zmene, pretože niektorí zamestnanci môžu mať obavy z toho, že AI by mohlo narušiť existujúce pracovné úlohy.
Kontroverzie:
– Etické zvažovania týkajúce sa využitia a možného zneužitia AI.
– Strach, že AI nahradí pracovné miesta a vplyv na zamestnanosť.
Súvisiace Odkazy:
– Ak chcete zistiť viac o technológii za AI, môžete navštíviť IBM Watson.
– Pre aktuálne správy o vývoji AI a strojového učenia zvážte cMIT Technology Review.
[Poznámka:] Navštívte tieto hlavné doménové odkazy len v prípade, že máte záujem o širší téma AI a obsah súvisiaci s technológiou. Pred prístupom overte platnosť URL adries.
[Embed]https://www.youtube.com/embed/bSvTVREwSNw[/embed]
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar