Yapay zekayı ürünleştirirken, yapay zeka modelinizi bir sürece veya kişilere nasıl uygulayacağınız, verileri ve modelleri stabil hale getireceğiniz, modelinizi değişen ortamlarda ve zaman içinde nasıl doğru tutacağınız, ölçeklendirme ve nasıl büyüyeceğiniz gibi karşılaşabileceğiniz çok sayıda zorluk vardır. veya AI modelinizin yeteneklerini artırın.
Yapay zekayı yerleştirme
Başarılı bir makine öğrenimi Konsept Kanıtını (PoC) yeni bir algoritmayla çalıştırmak, onu ürünleştirmek ve ondan gerçek değer elde etmek için gereken çabanın yalnızca %10'udur. Geriye kalan %90'ı kullanışlı bir ürün yapmak için yapmanız gerekenler ve kullanışlı bir ürün yapmak için yapmanız gerekenler olarak ikiye ayırabiliriz.
Kullanılabilir bir ürün yapmak için, ürünü kullanıcılarınızın kullanımına sunmanın teknik uygulamasını yakınlaştırmanız gerekir. Yararlı hale getirmek için ürünü kullanıcılar için bir sürece yerleştirmeye bakmalısınız. Ancak öncelikle PoC ile kullanılabilir bir ürün arasındaki fark tam olarak nedir?
Öncelikle PoC'ler üretim amaçlı değildir. Ürünlerin her zaman, her zaman ve değişen koşullar altında çalışması gerekir. PoC'niz sırasında aradığınız verileri bulursunuz, bir kopyasını çıkarırsınız ve onu temizlemeye ve analiz etmeye başlarsınız. Üretimde veri kaynağınızın bir veri platformuna gerçek zamanlı, emniyetli ve emniyetli bir şekilde bağlanması gerekir; veri akışının otomatik olarak manipüle edilmesi ve diğer veri kaynaklarıyla karşılaştırılması/birleştirilmesi gerekir.
PoC'niz sırasında ya gelecekteki kullanıcılarınızla konuşma ve onlarla birlikte bir çözüm tasarlama lüksüne sahip olursunuz ya da hiç kullanıcınız yoktur ve teknik bir çözüm tasarlıyorsunuzdur. Bir ürün için, bu çözümü anlaması gereken kullanıcılarınız ve teknik çözümü çalışır durumda tutmaktan sorumlu kişiler var. Bu nedenle, bir ürünün kullanılabilir olması için eğitime, SSS'lere ve/veya destek hatlarına ihtiyaç vardır. Ayrıca, PoC'deki tek kullanım durumunuz için yeni bir sürüm oluşturursunuz. Ürünler güncelleme gerektirir ve ürününüzü birden fazla müşteriye sunduğunuzda, kodunuzu üretim için test edip dağıtmanın bir yoluna (CI/CD ardışık düzenleri) ihtiyacınız olur.
“Itility olarak, tüm projelerimizin yapı taşlarını ve temel platformunu kapsayan Itility Veri Fabrikamızı ve Yapay Zeka Fabrikamızı geliştirdik. Bu, başlangıçtan itibaren kullanılabilir açıya sahip olduğumuz anlamına gelir, böylece yararlı açıya odaklanabiliriz (ki bu daha çok müşteriye ve kullanım durumuna bağlıdır)," diye belirtti şirket.
Zararlı tespit uygulaması – PoC'den kullanılabilir ürüne
"Zararlı Tespit Uygulamamızın Konsept Kanıtı aşaması, sera ekibi üyeleri tarafından çekilen görüntülere dayanarak bir tutkal tuzağı üzerindeki sinekleri sınıflandırmak ve saymak gibi dar bir görevi gerçekleştirebilen bir modelden oluşuyordu. Bir resmi kaçırmışlarsa veya bir şeyler ters giderse, geri dönüp bir tane daha çekebilir veya doğrudan kontrol panelinde düzeltebilirler. Oldukça manuel kontrollere ihtiyaç vardı.
"PoC dünyamız basitti; tek bir cihaza, tek bir kullanıcıya ve tek bir müşteriye dayanıyordu. Ancak bunu kullanışlı bir ürün haline getirmek için birden fazla müşteriyi ölçeklendirmemiz ve desteklememiz gerekiyordu. Daha sonra verilerin nasıl ayrı ve güvenli tutulacağı sorusu ortaya çıkıyor. Ayrıca, her bir müşteri/makinenin bir kurulum ve varsayılan konfigürasyona ihtiyacı vardır. Peki 20 yeni müşteri nasıl yapılandırılır/ayarlanır? Ne zaman bir yönetici arayüzü oluşturacağınızı ve katılımı otomatikleştireceğinizi nasıl bileceksiniz? 2 müşteride mi, 20 mi yoksa 200 mü?”
Elbette 'Sinek saymak müşterime nasıl yardımcı olur?' gibi sorularınız olabilir. Bu bilgiden nasıl değer yaratılır? Kararlar nasıl tavsiye edilir ve harekete geçilir? Bu yapay zeka uygulaması iş sürecine nasıl uyuyor?' Birinci adım, referans çerçevenizi teknik/veri perspektifinden son kullanıcı perspektifine değiştirmektir. Bu, müşterinizle konuşmaya devam etmek ve kanıtlanmış PoC'nin günlük süreçlere nasıl uyduğunu görmek anlamına gelir.
“Ayrıca süreci daha uzun bir süre yakından takip etmeniz gerekiyor, operasyonel ve taktiksel toplantılara katılarak her gün hangi bilgiye dayanarak hangi aksiyonların alındığını, ne için ne kadar zaman harcandığını, mantığını gerçekten anlamak gerekiyor. belirli eylemlerin arkasında Modelinizden elde edilen bilgilerin iş değeri yaratmak için nasıl kullanıldığını anlamadan yararlı bir ürün elde edemezsiniz.
"Bizim durumumuzda, karar vermek için hangi bilgilerin kullanıldığını keşfettik. Örneğin, bazı zararlılar için haftalık trendi takip etmenin daha önemli olduğunu (bunun için süper yüksek doğruluklara ihtiyacınız yoktur) diğerlerinin ise zararlının ilk belirtisinde harekete geçmeyi gerektirdiğini (bu da birkaç tane bulundurmanın daha iyi olduğu anlamına gelir) keşfettik. tek bir yanlış negatiften bile daha fazla yanlış pozitif).
“Ayrıca, müşterimizin daha önce pratikte sağlayamayacağı doğruluklara sahip olduğunu iddia eden benzer bir araçla 'kötü' bir deneyim yaşadığını keşfettik. Neden bizimkine güvensinler ki? Bu güven sorununu doğrudan ele aldık ve doğruluk ve şeffaflığı ürünün temel özelliklerinden biri haline getirdik. Bu bilgiyi, uygulamayı son kullanıcının çalışma yöntemlerine uyarlayarak, etkileşimde şeffaflığı artırarak kullanıcıya uygulama üzerinde daha fazla kontrol sağlayarak ürünümüzü kullanışlı hale getirmek için kullandık” diye devam ediyor şirket.
En büyük zorluk nedir?
“Sinek sayma senaryomuzda doğruluk puanımız hakkında istediğimiz kadar konuşabiliriz. Ancak kullanıcının (sera uzmanı) faydalı olabilmesi için yüzdelerden daha fazlasına ihtiyacı vardır. İhtiyaç duyulan şey onu deneyimlemek ve ona güvenmeyi öğrenmektir. Olabilecek en kötü şey, kullanıcılarınızın sonuçlarınızı kendi manuel sonuçlarıyla karşılaştırması ve (büyük) bir tutarsızlık olmasıdır. İtibarınız mahvoldu ve güveninizi yeniden kazanmanıza yer kalmadı. Ürüne, kullanıcıyı bu tutarsızlıkları aramaya ve düzeltmeye teşvik eden bir yazılım ekleyerek bu durumu ortadan kaldırdık.
"Bu nedenle yaklaşımımız, yapay zeka çözümünü uzmanın yerini alacak bir sistem olarak sunmak yerine, kullanıcıyı bu çözümün bir parçası haline getirmektir. Uzmanı operatöre dönüştürüyoruz. Yapay zeka yeteneklerini artırıyor ve uzmanlar, yapay zekaya daha fazla bilgi edinmesi ve ortam veya diğer değişkenler değiştiğinde düzeltmeler yapması için sürekli olarak öğreterek ve rehberlik ederek kontrolü elinde tutuyor. Bir operatör olarak uzman, çözümün ayrılmaz bir parçasıdır; yapay zekayı belirli eylemlerle eğitir ve öğretir."
Tıkla okuyun Operatör merkezli yaklaşım hakkında daha fazla ayrıntı içeren bir video görmek için.