İleri düzey yapay zeka (AI) modelleri, artık işletmelerin yönetim süreçlerini hızlandırmasına ve uzun proje süreleri veya donanıma büyük yatırımlar gerektirmeden tamamlamasına olanak tanıyor. applord GmbH’den Dr. Yumeng Qin ve Dr. Dominik Wurzer, bunun on-premise çözümlerle nasıl başarılacağı konusunda bilgiler paylaşıyor.
Sürekli olarak gelişen AI teknolojisi, ticari sektör için yeni bir çağın kapısını aralıyor, çeşitli süreçlerin AI modelleri kullanılarak otomatikleştirilebildiği bir dönemi başlatıyor. Bu modeller, belgeleri sınıflandırmak ve içerdikleri bilgiyi çıkarmak için insanlardan daha hızlı ve doğru bir şekilde görevleri yerine getiriyor. Belgeleri tanımak ve yorumlamak için öğrenen sinir ağları üzerine inşa edilen bu teknoloji, benzer şekilde yapılandırılmış belgelerin tarihçesel sınıflandırmalarına başvurarak çalışıyor.
İlginç bir şekilde, bu AI modelleri geleneksel optik karakter tanıma (OCR) yöntemlerine ihtiyacı ortadan kaldırıyor. Faturalar ve sipariş gibi ortak belge türleriyle önceden eğitilmiş olarak gelirler, her belge türüne özgü yapının ve özelliklerin tanımlanmasını sağlarlar. Daha sonra yeni belgeleri sınıflandırır ve ilgili bilgileri buna göre çıkarır.
Endüstriye özgü belgelerle uğraşırken, bir AI modeli için gereken eğitim örneklerinin sayısı görevlerin karmaşıklığı ve çeşitliliğine bağlıdır. Daha fazla veri genellikle daha iyi performansa dönüşürken, eğitim örneklerinin kalitesi ve çeşitliliği önemlidir. Son derece benzer belgeler üzerinde eğitilmiş bir AI modeli çok özelleşmiş hale gelebilir, bu nedenle farklı kaynaklardan örnekler kullanmak faydalı olabilir.
AI’nin çıktısının doğruluğunu sağlamak hayati önem taşır, özellikle yanlış sonuçların ciddi sonuçları olabileceği durumlarda. Yanıt üretebilen sinir ağlarına karşılık, özelleşmiş AI modelleri birden fazla ağ kullanır ve birbirlerinin çıktılarını doğrulayabilir ve düzeltebilir. Kullanıcılar ayrıca model sonuçlarını doğrulamak ve düzeltmek için araçlara sahip olmalı, böylece AI’nın doğruluğunu geliştirmek ve güveni artırmak için işbirlikçi bir yaklaşım benimseyebilirler.
Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ’ler) için AI modelleri giderek daha avantajlı hale gelmiştir. Önceden, AI’ı KOBİ’ler için cazip kılan IT altyapısının maliyeti, uzun proje yönetimi süreleri ve karmaşık uygulama, AI’ı çekici hale getirmemişti. Ancak günümüz AI modelleri standart sunuculara kolayca entegre edilebilir, belgeleri on-premise olarak güvenli bir şekilde saklarken yapısal veriyi Excel, CSV veya JSON formatlarında çıkarabilir ve mevcut sistemlere kolayca aktarabilirler.
On-Premise AI Modellerinin Avantajları:
– Veri Güvenliği ve Gizliliği: On-premise AI çözümleri, işletmelere verileri üzerinde kontrol sağlama imkanı tanır, verilerin yerinde kalmasını ve veri ihlalleri riskini en aza indirir. Bu, katı veri koruma gereksinimlerine sahip şirketler için özellikle önemlidir.
– Özelleştirilebilirlik: Kuruluşlar AI modellerini kendi özel ihtiyaçlarına uygun hale getirebilir, mevcut iş akışları ve sistemlerle daha iyi entegrasyon sağlar.
– Maliyet Verimliliği: AI sistemlerini on-premise olarak çalıştırarak, işletmeler bulut hizmetlerine ilişkin sürekli veri transferi ve depolama ücretlerini azaltabilirler.
– Performans ve Hız: On-premise çözümler, internet bant genişliğine ve harici bulut altyapısına bağımlılık olmadığından daha hızlı işleme süreleri sunabilir.
On-Premise AI Modellerinin Dezavantajları:
– İlk Kurulum Maliyetleri: On-premise AI altyapısını kurmak, sunucuların ve diğer gerekli donanımların satın alınması da dahil olmak üzere önemli ön maliyetleri gerektirebilir.
– Bakım ve Güncelleştirmeler: On-premise çözümler, bakım, güncelleme ve sorun giderme konularını yönetmek için ayrılmış bir IT ekibini gerektirir, bu da kaynakları zorlayabilir.
– Ölçeklenebilirlik Zorlukları: On-premise AI kabiliyetlerini genişletmek, bulut tabanlı çözümleri ölçeklendirmeye kıyasla daha karmaşık ve maliyetli olabilir.
Ana Sorular:
– İşletmeler on-premise AI modellerinin sürekli eğitimini ve gelişimini nasıl sağlar? İşletmelerin doğruluk ve verimliliği korumak için AI modellerini periyodik olarak yeni verilerle güncellemek için bir stratejileri olmalıdır. Bu, modellerin sürekli toplanması ve etiketlenmesi için kaynakların ayrılmasını içerir.
– Önceden eğitilmiş AI modellerini kullanmanın özel endüstrilere etkileri nelerdir? Önceden eğitilmiş modeller sağlam bir temel sağlasa da, özelleşmiş endüstrilere sahip işletmeler bu modelleri endüstriye özgü verilerle daha fazla eğitmek gerekebilir, böylece yüksek doğruluk ve görevlerine özgü ilgili sonuçlar elde edebilirler.
Ana Zorluklar:
– On-premise AI modellerinin uygulanmasındaki en büyük zorluk, yüksek kaliteli ve çeşitli eğitim verileri edinmek ve etiketlemektir.
– AI modellerinin mevcut sistemler ve iş akışları ile uyumluluğunun sağlanması zor olabilir ve ek özelleştirmeler gerektirebilir.
– Bazı çalışanların AI’nın mevcut iş rollerini bozabileceği korkusuyla organizasyonlardaki değişime direnç olabilir.
Tartışmalar:
– Yapay zeka kullanımı ve potansiyel kötüye kullanımıyla ilgili etik konular.
– Yapay zekanın işleri değiştirecek olması ve istihdam üzerindeki etkisi korkusu.
İlgili Bağlantılar:
– Yapay zeka teknolojisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için IBM Watson sitesini ziyaret edebilirsiniz.
– Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki güncel gelişmeler hakkında haberleri takip etmek için MIT Technology Review sitesine göz atabilirsiniz.
Not: Yalnızca yapay zeka ve teknolojiyle ilgili genel konulara ilgi duyuyorsanız, bu ana etki alanı linklerini ziyaret edin. Erişmeden önce URL’lerin geçerliliğini doğruladığınızdan emin olun.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr