ستساعدك المقالة التالية: كيفية تفعيل رؤى البيانات باستخدام MLOps
قالت ميغا سينها ، نائبة رئيس Digital – Data Science ، AI ، ML في Genpact في حديثها بعنوان “MLOps – الخطوة الاستراتيجية لتفعيل رؤى البيانات” “. ناقشت MLOps باستفاضة خلال جلستها في The Rising. وقالت إن كل مؤسسة اليوم تطمح لأن تكون مدفوعة بالبيانات.
في حين أنه أصبح من الضروري لقادة الأعمال تشغيل رؤى البيانات لنمو الأعمال ، تظهر الدراسات أن نصف إثبات مفاهيم الذكاء الاصطناعي فقط يتم تحجيمه للإنتاج. MLOps هو مفتاح إنشاء حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج وقابلة للتطوير. قالت ميغا: “MLOps هي مجموعة من الممارسات التي تحدد كيفية تقديم الحلول وبناء خطوط الأنابيب”.
شاهد جميع الجلسات المسجلة لـ Rising 2022 هنا >>
الذكاء الاصطناعي للأعمال
مر الذكاء الاصطناعي بسلسلة من حالات الصعود والهبوط ، بما في ذلك فترتان طويلتان من الركود ، أطلق عليهما اسم AI Winters. بدأت الشركات في الاهتمام بالذكاء الاصطناعي خلال الثمانينيات. ومع ذلك ، تلاشت الإثارة بسبب عدم وجود حلول قابلة للتطبيق قائمة على الذكاء الاصطناعي في السوق بسبب ندرة قوة الحوسبة والبيانات. “اليوم ، تفشل 85٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الإنجاز. تم الوصول إلى نصف مشاريعنا فقط من النموذج الأولي إلى مرحلة الإنتاج. الآن ، بينما لا تظهر النتائج الأخيرة أي زيادة في اعتماد الذكاء الاصطناعي ، بدأت العديد من الشركات في دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في وظائف مختلفة ببطء وثبات. لكن السؤال الذي يطرح نفسه الآن ، هل نحدق في شتاء آخر للذكاء الاصطناعي؟ سألت ميغا.
الحاجة للساعة هي تطبيقات تصميم مخصصة مدمجة مع برامج وخطوط أنابيب تعمل بنظام ML والتي يمكنها تقديم تجارب قابلة للتكرار للعملاء عبر نطاق وعمق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. قالت إن الشركات تستثمر بكثافة لتحسين محفظة منتجاتها ، والاستيلاء على أسواق أوسع ، وفي هذه العملية ، تحافظ على فصل الشتاء في مجال الذكاء الاصطناعي.
استراتيجية MLOps
ناقشت ميغا بعد ذلك الكتل الأساسية الثلاثة للذكاء الاصطناعي للشركات:
- بيانات
- نموذج ML.
- رمز لدمج جميع المكونات
“على الرغم من أنه يبدو سهلاً للغاية ، إلا أن التغييرات في جزء واحد من خط الأنابيب يمكن أن تؤدي إلى تغيير في جميع أنحاء النظام. قالت ميغا: “هذا يثبت مبدأ تغيير شيء ما ، تغيير كل شيء”. يساعد MLOps على تبسيط هذه العملية المعقدة. يساعد الشركات على تحديد أفضل الممارسات والمنهجيات والأدوات والتقنيات لتوحيد خط الأنابيب بأكمله.
بالإضافة إلى ذلك ، من المهم فهم تحليلات الأعمال للإجابة على أسئلة مثل أين نحتاج بالضبط للاستثمار ، وكيفية بناء استراتيجية إدارة التغيير وما إلى ذلك. ستختلف الإجابات من منظمة إلى أخرى.
تحدثت ميغا عن خمسة مجالات تركيز للذكاء الاصطناعي في الأعمال:
- تحديد هياكل الفريق
- منصات تعلم آلية موحدة لبناء ونشر ومراقبة.
- المراقبة المستمرة للنموذج والنشر الآلي لتقليل دورة الإصدار ومعدلات الفشل.
- فريق تكنولوجيا المعلومات للبنية التحتية وتوفير الأصول.
- ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في جميع المراحل.
بعد دراسة المجالات الرئيسية ، تحتاج الشركات إلى إنشاء استراتيجية MLOps. أولاً ، عليهم تحديد الأهداف وفهم الحاجة إلى MLOps في المقام الأول. بعد ذلك ، استكشف أسئلة مثل هل نظامك كبير بما يكفي ، هل تنوي توسيع نطاقه ، وما إلى ذلك. تابع الأمر بتقييم الملموسات الخاصة بالشركة – عدد النماذج والبنية التحتية وحجم الفريق. ثم قم بتقييم الأشياء غير الملموسة من خلال تصميم الثقافة. اتبع هذا بتحديد المقياس وتعيين إدارة التغيير. أخيرًا ، قم ببناء المقاييس ثم قم بتشغيلها.
ناقشت ميغا أيضًا دراسة حالة مثيرة للاهتمام من Genpact لعميل تأمين يتطلع إلى تبسيط عملية الاكتتاب لشركة إعادة تأمين عالمية على الحياة. أنشأت الشركة نموذجين حيث توقع أحدهما احتمال القبول فيما يتعلق برغبة الاكتتاب كفرز أولي لتصفية حالات الرفض المحتملة واحتمال إعطاء الأولوية للمخاطر المقبولة لإجراء الاكتتاب لتحقيق الهدف المتمثل في الاستجابة لأفضل مجموعة من 30 إلى 35. ٪ المخاطر. وحققت النتيجة نسبة 12-15٪ محسّنة في اختيار المخاطر ، وتجربة عملاء محسّنة ومزيد من القوة الإستراتيجية للمتعهد.
