الطلب على الذكاء الاصطناعي في المؤسسة لا يشبع ، لكن التحدي يكمن في بناء البنية التحتية للدعم وتطويره وصيانته. وجد مسح IDC لعام 2020 أن نقص البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي والبيانات منخفضة الجودة لا يزال حواجز رئيسية أمام تنفيذها ، إلى جانب أمان البيانات والحوكمة والأداء والكمون. في الواقع ، لاحظ ثلث المؤسسات التي تستجيب لتقرير الاستطلاع حوالي ثلث وقت دورة حياة الذكاء الاصطناعي على تكامل البيانات وإعداد الجهود الفعلية لعلوم البيانات.
جوش توبين ، عالم أبحاث سابق في Openai ، الاتجاه مباشرة أثناء تدريس دورة تعليمية عميقة في جامعة كاليفورنيا في بيركلي في عام 2019 مع فيكي تشيونغ. رأى هو وتشيونغ تاريخ الذكاء الاصطناعي للوصول إلى نقطة انعطاف: على مدى السنوات العشر السابقة ، استثمرت الشركات في الذكاء الاصطناعى لمواكبة الاتجاهات التقنية أو المساعدة في التحليلات. ومع ذلك ، على الرغم من أن بعض البائعين يعلنون إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، إلا أنه من الصعب للغاية على معظم الشركات بناء منتجات تعمل بالنيابة. على سبيل المثال ، تم اعتبار معالجة اللغة الطبيعية بعيدة المنال للتطبيقات الصناعية قبل بضع سنوات فقط ولكنها أصبحت سريعة اليوم ، كما قال توبين. لهذا السبب نحن نبني منصة لتحسين التعلم الآلي المستمر. مساعدة فرق تطوير الذكاء الاصطناعي في تحديد وقت إعادة تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعى الخاصة بها وأي البيانات التي يجب استخدامها أثناء إعادة التدريب. يدعي Tobin أن Gantry ، التي تتصل بالتطبيقات الحالية وخدمات وصف البيانات وتخزين البيانات ، يمكن أن تلخص وتصور البيانات أثناء مراحل التدريب والتقييم والنشر. جولة 23.9 مليون دولار من السلسلة A وجولة بذرة بقيمة 4.4 مليون دولار. شاركت Amplify and Coatue في السلسلة A إلى جانب المستثمرين بما في ذلك رئيس Openai والمؤسس المشارك Greg Brockman و Pieter Abbeel ، المؤسس المشارك لـ Industrial Robotics Startup Covariant.
اعتمادات الصورة: Gantry
منتجنا يساعد مهندسي التعلم الآلي على استخدام البيانات التي تتدفق من خلال منتجهم المباشر الذي يعمل بالتعلم الآلي لمعرفة كيفية أداء التطبيق حقًا ، وإيجاد طرق لتحسينه وتشغيل هذه التحسينات. تتعلم الأنظمة إنشاء تنبؤات من خلال تناول مجموعات البيانات (على سبيل المثال ، أنماط الطقس التاريخية) وتعلم العلاقات بين نقاط البيانات المختلفة (على سبيل المثال ، تميل درجة الحرارة إلى أن تكون أعلى في الأيام المشمسة) ضمن تلك المجموعات. لكن أنظمة الذكاء الاصطناعى تميل إلى أن تكون هشة في العالم الحقيقي لأن البيانات في العالم الحقيقي لا تكاد تكون ثابتة ، وبالتالي فإن مجموعة التدريب ليست تمثل العالم الحقيقي لفترة طويلة. على سبيل المثال ، قد ينهار نظام تنبؤ المخزون لأن الوباء يغير سلوك التسوق. تم الخلط بين الكنغر من نظام السيارات في فولفو بشكل سيء ، لأن التنقل في الكنغر جعل من الصعب الحكم على مدى قربهم.
تكييف نظام مع دفق متطور باستمرار من البيانات. وقال توبين ، إن Gantry مصمم ليكون بمثابة مصدر واحد لأداء نظام الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح للمستخدمين بمعرفة كيفية أداء النظام وطرق تحسينه باستخدام أدوات سير العمل لتحديد المقاييس وشرائح البيانات التي لحسابها.
لقد انتهت أيام تجربة عملاء المؤسسات الفقيرة - يتوقع العملاء الآن تجربة سلسة ومتسقة وبديهية مثل ما يتوقعونه من شركات التكنولوجيا الحديثة. التعلم الآلي يجعل من الممكن تقديم هذه التجارب على نطاق واسع. ومع ذلك ، فإن المنتجات التي تعمل بالتعلم الآلي باهظة الثمن لبناء وتصميم الخبرة في مجال تجربة العلامة التجارية والعملاء ، لأن النماذج يمكن أن تفشل في عدم وجود
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
