مع تزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي، يتساءل المديرون التنفيذيون مثلك: كيف يمكنني استخدام هذه التكنولوجيا الجديدة لتحسين كفاءة مرافق الإنتاج الخاصة بي؟ على الرغم من أن المديرين التنفيذيين يعرفون أنه من المفترض نظريًا أن يقوم الذكاء الاصطناعي “بإعادة اختراع الإنتاجية”، إلا أنهم غير متأكدين من كيفية ترجمة ذلك إلى ممارسة عملية في بيئات التصنيع أو سلسلة التوريد. أو، في هذا الصدد، أين ستتناسب هذه التطورات الجديدة مع عمليات الإنتاج، أو كيف سيتعاملون مع إضافة أخرى إلى مجموعة التكنولوجيا الخاصة بهم.
في هذه المدونة، سنستكشف بإيجاز نشر نماذج التعلم الآلي، ونوضح لك كيفية إدارة نماذج متعددة، وإنشاء بروتوكولات مراقبة قوية، والاستعداد بفعالية للتوسع.
إدارة نماذج متعددة
أولاً، دعونا نتناول جانب المكدس التكنولوجي. مع العلم أن الأمر يعتمد على الحل الذي تستخدمه، فمن غير المرجح أن يكون الذكاء الاصطناعي مكونًا خارجيًا إضافيًا تحتاج إلى إدارته إلى جانب أنظمتك الحالية. وبدلاً من ذلك، من المرجح أن يتم دمج الذكاء الاصطناعي في هذه الأنظمة أو وضعها فوقها.
ما يجعل الأمر صعبًا هو فكرة إدارة نماذج متعددة أو أدوات متعددة تعتمد على التعلم الآلي في نفس الوقت. الذكاء الاصطناعي لديه مجموعة واسعة من حالات الاستخدام في التجارة الإلكترونية، بما في ذلك إدارة المخزون والأسطول، وأتمتة التعبئة والتغليف وتحسين المستودعات. إذا كنت تستخدم عدة أنظمة مختلفة لهذه الوظائف بدلاً من الحل المركزي، فقد تجد نفسك تعمل مع نماذج متعددة.
وهذا ليس أمرًا سلبيًا بطبيعته وليس من الصعب حله إذا كان يسبب لك مشاكل. أسرع طريقة لحل هذه المشكلة هي توصيل جميع أنظمتك المتباينة بمركز مركزي واحد، مثل نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). يمكنك أيضًا تقليل عدد الأنظمة التي تستخدمها من خلال ربط الأنظمة الأكثر صلة ببعضها البعض. كلما قل عدد الصوامع التي تم إنشاؤها داخل مؤسستك، كان ذلك أفضل، لأن الاتصال البيني يسمح لأنظمتك بالتواصل مع بعضها البعض ومؤسستك لزيادة الإنتاجية.
وضع الأساس للتحجيم
قم أيضًا بإنشاء مصدر واحد للحقيقة يفتح قابلية التوسع داخل البنية التحتية الخاصة بك. يمكنك أن تبدأ صغيرًا، من خلال اختبار تأثير أداة واحدة على جانب واحد من عملياتك؛ ولكن عندما تخطط لزيادة استثمارك في التعلم الآلي، فأنت بحاجة إلى التأكد من أن لديك القدرة على تشغيل حلول متعددة في وقت واحد.
إعداد أ البنية التحتية للألياف المظلمة هي وسيلة لفتح سعة الشبكة دون إنفاق مبلغ سخيف من رأس المال. على عكس حلول الشبكات الجاهزة، التي عادةً ما يكون لها حدود يحددها بائعوها، تمنحك البنى التحتية للألياف المظلمة تحكمًا دقيقًا في سرعة الشبكة وبنيتها وأمانها. يعد هذا مفيدًا جدًا للمؤسسات التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث أنه يفتح بيانات غير محدودة، وزمن وصول منخفض، ويسمح لك بتوسيع نطاق استخدامك حسب الحاجة.
قم بمراجعة البنية الأساسية الحالية لديك لتحديد مدى استعدادك للتوسع. إن تحديد نقاط الضعف التي قد تعيق نموك وإزالتها من المعادلة قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي هو أفضل طريقة لإعداد نفسك لتحقيق النجاح.
إنشاء بروتوكولات مراقبة قوية
وأخيرا، نأتي إلى الصيانة المستمرة. الذكاء الاصطناعي هو تقنية أحدث، وعلى الرغم من كونها مثيرة وقوية، إلا أنها ليست مثالية. يمكن أن تكون التحيزات المضمنة بشكل طبيعي في مجموعات البيانات التي تستخدمها نماذج التعلم الآلي للتعلم في بعض الأحيان مكررة في مخرجاتهمتغيير النتائج والتسبب في مشاكل الإنتاج في المستقبل.
على هذا النحو، من المهم أن يكون لديك بروتوكولات للكشف عن التحيز ومراقبة نتائج أداة التعلم الآلي الخاصة بك باستمرار بحثًا عن أي شيء غير مرغوب فيه. تم تصميم أدوات التعلم الآلي للتحسين أثناء التعلم؛ وبالتالي فإن تحديد المخرجات غير الصحيحة أو هلاوس البيانات يمكن أن يساعد نموذجك على النمو وتعليمه كيفية تصحيح نفسه في المستقبل.
نأمل أن تكون هذه المقدمة الموجزة قد أعطتك الأدوات التي تحتاجها للغوص بنجاح في عالم الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي. استفد من هذه النصائح في أول غوص لك، ثم استعد للتوسع، وسترى مدى الفارق الذي يمكن أن يحدثه التعلم الآلي.
عن المؤلف
اينسلي لورانس كاتبة مستقلة مهتمة بالأعمال التجارية وتوازن الحياة وجعل الحياة أفضل من خلال التكنولوجيا. هي طالبة الحياة وتحب القراءة والبحث عندما لا تكتب.
قم بالتسجيل مجانًا في insideBIGDATA النشرة الإخبارية.
انضم إلينا على تويتر: https://twitter.com/InsideBigData1
انضم إلينا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
انضم إلينا على فيس بوك: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
