Дуже докладні моделі штучного інтелекту (ШІ) тепер дозволяють підприємствам прискорити свої адміністративні та управлінські процеси, не потребуючи тривалих термінів проектів або значних інвестицій у апаратне забезпечення. Доктори Юмег Цін та Домінік Вурцер з компанії applord GmbH поділяються висновками про те, як цього можна досягти навіть за допомогою локальних рішень.
Постійна еволюція в технологіях ШІ ввела нову еру для комерційного сектору, де за допомогою широкого спектру процесів можна автоматизувати за допомогою моделей ШІ. Ці моделі призначені для класифікації документів та видобування інформації з них, виконуючи завдання швидше і точніше, ніж люди. Заснована на нейронних мережах технологія, яка вчиться розпізнавати та інтерпретувати документи, працює, посилаючись на історичні категоризації аналогічно структурованих документів.
Цікаво, що ці моделі ШІ виключають потребу в традиційних методах оптичного розпізнавання символів (OCR). Вони поставлені на попереднє навчання з типичних видів документів, таких як рахунки та замовлення на закупівлю, ідентифікуючи структуру і унікальні характеристики кожного типу документа. Вони потім класифікують нові документи та видобувають відповідну інформацію відповідно.
При роботі з документами, що специфічні для галузі, кількість зразків для навчання моделі ШІ залежить від складності та різноманітності завдань. Хоча більше даних часто перекладається в кращу продуктивність, якість та різноманітність навчальних зразків є вирішальними. Модель ШІ, навчена на дуже схожих документах, може стати занадто спеціалізованою, що робить корисним використання зразків з різних джерел.
Забезпечення точності виходу ШІ має вирішальне значення, особливо коли неправильні результати можуть мати серйозні наслідки. На відміну від генеративних нейронних мереж, які можуть підробляти відповіді, спеціалізовані моделі ШІ використовують кілька мереж, які можуть перевіряти та коригувати виходи один одного. Користувачам також слід мати засоби для перевірки та коригування результатів моделі, сприяючи довіри та спільному підходу до підвищення точності ШІ.
Для малих та середніх підприємств (МСП) моделі ШІ стали все більш доступними. Раніше витратна природа ІТ-інфраструктури, тривалий термін реалізації проектів та складна імплементація зробили ШІ малопривабливим пропозицією для МСП. Однак сучасні моделі ШІ можуть бути легко інтегровані на стандартні сервери, виводячи структуровані дані в форматах Excel, CSV або JSON, які можуть бути легко імпортовані в існуючі системи, усе це, тримаючи документи безпечно на місці.
Переваги Локальних Моделей ШІ:
– Безпека та Конфіденційність даних: Локальні ШІ-рішення дозволяють підприємствам зберігати контроль над своїми даними, забезпечуючи вони залишаються на місці та мінімізуючи ризики порушень безпеки даних. Це особливо важливо для компаній з вимогливими вимогами до захисту даних.
– Настроюваність: Організації можуть пристосовувати моделі ШІ під свої конкретні потреби, що дозволяє краще інтегрувати їх з існуючими робочими процесами та системами.
– Ефективність витрат: Запускаючи ШІ-системи на місці, підприємства можуть скоротити витрати, пов’язані з послугами хмарних обчислень, такими як витрати на передачу та зберігання даних.
– Продуктивність та Швидкість: Локальні рішення можуть пропонувати більш швидкі часи обробки, оскільки немає залежності від інтернет-підключення та зовнішньої хмарної інфраструктури.
Недоліки Локальних Моделей ШІ:
– Витрати на Початкове Налаштування: Налаштування ІТ-інфраструктури на місці може вимагати значних початкових інвестицій, включаючи покупку серверів та іншого необхідного обладнання.
– Обслуговування та Оновлення: Локальні рішення потребують відданої команди ІТ для управління обслуговуванням, оновленнями та усуненням несправностей, що може бути труднощами в ресурсах.
– Проблеми з Розширенням: Розвинення можливостей Локальних Моделей ШІ може бути більш складним і витратним у порівнянні з розміщенням рішень на базі хмари.
Ключові Питання:
– Як підприємства забезпечують постійне навчання та покращення локальних моделей ШІ? Підприємства повинні мати стратегію для періодичного оновлення моделей ШІ новими даними для підтримання точності та ефективності. Це означає виділення ресурсів для постійного збору та маркування даних для переопрацювання та оновлення моделей.
– Які наслідки використання попередньо навчених моделей ШІ для спеціалізованих галузей? Хоча попередньо навчені моделі можуть надати тверду основу, підприємства в спеціалізованих галузях можуть потребувати додаткового навчання цих моделей відповідно до індустріальних даних для забезпечення високої точності та відповідності їх конкретним завданням.
Ключові Виклики:
– Одним з основних викликів у впровадженні локальних моделей ШІ є отримання та маркування високоякісних та різноманітних тренувальних даних.
– Забезпечення міжоперабельності моделей ШІ з існуючими системами та процесами може бути складним, можливо, залучая додаткову настройку.
– Є можливість опору від змін у компаніях, оскільки окремі працівники можуть боятися, що ШІ може нарушити існуючі робочі ролі.
Контроверзії:
– Етичні питання, пов’язані з використанням та можливим зловживанням ШІ.
– Страх, що ШІ замінить робочі місця та вплив на зайнятість.
Пов’язані Посилання:
– Щоб дізнатися більше про технології за ШІ, ви можете відвідати IBM Watson.
– Щодо оновлень новин про розвиток ШІ та машинного навчання, рекомендується переглядати веб-сайт MIT Technology Review.
Примітка: Відвідуйте лише ці основні посилання домену, якщо вас цікавить більший контент з тематики ШІ та технології. Переконайтеся в правдивості URL-адрес перед відкриттям.