हमारे ग्राहक ने एआई परियोजना को समर्पित बजट का केवल एक चौथाई खो दिया क्योंकि उन्होंने अवधारणा के प्रमाण के साथ शुरुआत करना चुना। पीओसी ने उन्हें अपने विचार का परीक्षण करने और सीमित खर्च के साथ तेजी से विफल होने की अनुमति दी। समय और प्रयास बर्बाद करने से बचने के लिए, हमेशा अपने से अवधारणा के प्रमाण के लिए पूछें - खासकर यदि आपकी कंपनी केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल का परीक्षण कर रही है। एआई समाधान सलाहकार यह लेख बताता है कि अवधारणा का एक एआई प्रमाण क्या है और उन पांच चरणों पर विस्तार से बताता है जो आपके पहले पीओसी के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करेंगे, साथ ही रास्ते में आपके सामने आने वाली चुनौतियाँ भी। यह हमारे पोर्टफोलियो से एआई पीओसी उदाहरण भी प्रस्तुत करता है। और आपको शुरुआती पैराग्राफ में दर्शाए गए उदाहरण का सुखद अंत मिलेगा। अवधारणा का एआई प्रमाण क्या है, और यह आपकी परियोजना की सफलता के लिए कब आवश्यक है? अवधारणा का एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रमाण (PoC) एक प्रस्तावित AI समाधान का एक प्रोटोटाइप या प्रदर्शन है जो यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या समाधान संभव है और सफल होने की संभावना है। एआई पीओसी बनाने का उद्देश्य अवधारणा को मान्य करना, प्रस्तावित समाधान के संभावित लाभों का आकलन करना और किसी भी संभावित चुनौतियों या सीमाओं की पहचान करना है। एक एआई पीओसी में आमतौर पर प्रस्तावित एआई समाधान के एक छोटे पैमाने के संस्करण का निर्माण करना और नियंत्रित वातावरण में इसका परीक्षण करना शामिल है ताकि यह देखा जा सके कि यह कैसा प्रदर्शन करता है और क्या यह वांछित उद्देश्यों को पूरा करता है। एआई पीओसी के परिणामों का उपयोग आगे के विकास और समाधान के कार्यान्वयन को सूचित करने के लिए किया जा सकता है। साधारण सॉफ़्टवेयर PoCs की तुलना में, AI POCs में अधिक जटिल विचार शामिल हो सकते हैं, जैसे कि समय के साथ सीखने और अनुकूलित करने के लिए AI समाधान की क्षमता, और समाधान के संभावित नैतिक निहितार्थ, जैसे । AI पूर्वाग्रह PoC AI प्रोजेक्ट्स के लिए टेक्नोलॉजी स्टैक भी अलग है: । ये एल्गोरिदम एआई सिस्टम को संरचित डेटा से सीखने और उस सीखने के आधार पर भविष्यवाणी या निर्णय लेने की अनुमति देते हैं। , जिनमें सुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के कई अलग-अलग प्रकार हैं । ये कम्प्यूटेशनल मॉडल मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित हैं। तंत्रिका नेटवर्क बड़ी मात्रा में को संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं। उन्हें छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, परिदृश्य मॉडलिंग और भविष्यवाणी जैसे विभिन्न कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। तंत्रिका नेटवर्क असंरचित डेटा । इस तकनीक का उपयोग स्वायत्त संचालन और निर्णय लेने में सक्षम भौतिक प्रणालियों के निर्माण के लिए किया जा सकता है। रोबोटिक्स समाधान में सेंसर, एक्चुएटर्स और अन्य हार्डवेयर घटक शामिल होते हैं जो इंजीनियरों को एक रोबोट बनाने की अनुमति देते हैं जो अपने पर्यावरण के साथ बातचीत कर सकता है और कार्य कर सकता है। रोबोटिक्स । Microsoft Azure, Google क्लाउड और AWS जैसे क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म AI POCs के विकास और परीक्षण का समर्थन करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति, भंडारण संसाधन और पूर्व-कॉन्फ़िगर सेवाएँ प्रदान करते हैं। ये प्लेटफॉर्म विकसित और परीक्षण किए जाने के बाद एआई समाधानों की मेजबानी और तैनाती भी कर सकते हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग AI PoC बनाने में डेटा एकत्र करना और तैयार करना, मशीन लर्निंग मॉडल बनाना और प्रशिक्षण देना और AI सिस्टम के प्रदर्शन का परीक्षण और मूल्यांकन करना शामिल है। अवधारणा का एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रमाण बनाने में लगने वाला समय कई कारकों के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न हो सकता है, जिसमें प्रस्तावित AI समाधान की जटिलता, POC के लिए उपलब्ध संसाधन और विशेषज्ञता और POC के विशिष्ट उद्देश्य शामिल हैं। कुछ एआई पीओसी को कुछ ही दिनों या हफ्तों में विकसित किया जा सकता है, जबकि अन्य को पूरा होने में कई महीने या उससे भी अधिक समय लग सकता है। एआई पीओसी के आसपास बिल्कुल कोई रास्ता कब नहीं है? निम्नलिखित परिदृश्यों में अपनी परियोजना को PoC के साथ शुरू करना आवश्यक है: आपकी परियोजना एक नवीन विचार पर निर्भर करती है जिसका पहले परीक्षण नहीं किया गया था। कुछ ऐसा जिसका व्यावसायिक स्तर पर अध्ययन किया गया था, लेकिन तकनीकी रूप से प्रयास नहीं किया गया। न तो आपको और न ही आपके तकनीकी विक्रेता को भरोसा है कि इसे लागू किया जा सकता है या नहीं। यदि आपको हितधारकों, निवेशकों आदि को सीमित समय सीमा के भीतर अपने विचार की व्यवहार्यता प्रदर्शित करने की आवश्यकता है। एक पीओसी एक इंटरएक्टिव प्रोटोटाइप या कुछ समान से बेहतर काम करेगा। क्या ऐसी स्थितियाँ हैं जहाँ AI PoC समय की बर्बादी है? भले ही अवधारणा का एआई प्रमाण ज्यादातर मामलों में फायदेमंद होता है, लेकिन कुछ अपवाद हैं। यदि आपकी परियोजना निम्न श्रेणियों के अंतर्गत आती है, तो PoC एक अतिश्योक्तिपूर्ण हो सकता है: यदि आपका विचार और दृष्टिकोण कार्यात्मक और तकनीकी दृष्टिकोण से असाधारण रूप से अच्छी तरह से प्रलेखित हैं। यह बल्कि दुर्लभ है। यदि आप जो समाधान विकसित करना चाहते हैं वह मानक है और क्षेत्र में सामान्य प्रथाओं के समान है। हम पहले से ही जानते हैं कि यह संभव है और तकनीकी दृष्टिकोण से संभव है। यदि आप ऐसे सॉफ़्टवेयर का निर्माण करना चाहते हैं जिसे आपके फ्रंट-एंड और बैक-एंड डेवलपर्स समझते हैं और पहले से ही कुछ समान पर काम कर चुके हैं अवधारणा के एआई प्रमाण से आप कौन से लाभ प्राप्त कर सकते हैं? अवधारणा के एआई प्रमाण का उपयोग करने से निम्नलिखित लाभ मिलते हैं: इस प्रयास के लिए अधिक संसाधन लगाने से पहले संभावित चुनौतियों की पहचान करना। PoC AI आपको "तेजी से विफल, बेहतर विफल" करने की अनुमति देता है। यदि टीम को ऐसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है जिसे वे दूर नहीं कर सकते हैं, तो सभी हितधारकों के पास अन्य तरीकों से समान लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए फिर से संगठित होने या परिकल्पना को बदलने का समय होता है। व्यावसायिक जोखिमों को कम करना, जैसा कि आप एक लंबी अवधि की परियोजना में गोता लगाने के बजाय छोटे चरणों में नवीन विचारों का परीक्षण करते हैं डेटा संग्रह प्रथाओं में सुधार बोर्ड पर निवेशकों और अन्य हितधारकों को प्राप्त करना समय और संसाधनों की बचत। एआई पीओसी व्यवसाय या प्रक्रिया से संबंधित मुद्दों को उजागर कर सकता है और पूर्ण पैमाने पर परियोजना शुरू करने से पहले आपको सब कुछ ठीक करने का समय दे सकता है विशेषज्ञता का निर्माण और ज्ञान के मालिक बनाना जो भविष्य में इसी तरह की परियोजनाओं पर टीम के अन्य सदस्यों को सलाह देंगे चयनित व्यावसायिक मामले के लिए इसकी उपयुक्तता को समझने के लिए छोटे पैमाने पर टेक स्टैक का परीक्षण करना हमारे पोर्टफोलियो के उदाहरण जहां एआई पीओसी ने दिन बचाया आईटीआरईएक्स पोर्टफोलियो से एआई पीओसी के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं जो आपको अवधारणा दृष्टिकोण के सबूत की और भी सराहना करने में मदद करेंगे। यह महसूस करना कि केवल ML ही इसका उत्तर नहीं है एक बड़ी कार्गो लॉजिस्टिक्स कंपनी प्रति दिन 10,000-15,000 शिपमेंट करती है, और प्रत्येक शिपमेंट के साथ संचालन को कवर करने के लिए लदान और चालान के बिल होते हैं। सभी दस्तावेज मैन्युअल रूप से संभालने से कर्मचारी थक गए थे। कंपनी चाहती थी जो स्कैन किए गए दस्तावेज़ों को संसाधित करने और विभिन्न क्षेत्रों की पहचान करने के लिए का उपयोग करेगा। एक एमएल-संचालित समाधान बनाना ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) ग्राहक का मानना था कि इस मामले के लिए मशीन लर्निंग सबसे अच्छा विकल्प था, इसलिए हम इस धारणा का परीक्षण करने के लिए एआई पीओसी के साथ आगे बढ़े। जल्द ही हमने महसूस किया कि दस्तावेज़ों को अलग तरह से स्वरूपित किया गया था, और फ़ील्ड के लिए उपयोग किए जाने वाले लेबल में काफी भिन्नता थी। उदाहरण के लिए, केवल लोड आईडी फ़ील्ड में 8 उपनाम थे। नतीजतन, एमएल मॉडल बढ़ता रहा। यह धीमा और अक्षम हो गया। हमारी टीम ने इस मॉडल के साथ डायनेमिक एल्गोरिथम (उदाहरण के लिए, एक शब्दकोश जहां विभिन्न फ़ील्ड लेबल हार्ड-कोडेड हैं) के साथ जाने का फैसला किया। इस संशोधन ने समाधान के प्रदर्शन में काफी सुधार किया और ग्राहक के समय और धन की बचत की। यदि क्लाइंट ने अवधारणा के एआई प्रमाण को छोड़ने का फैसला किया था, तो उन्हें यह महसूस करने में सात महीने बर्बाद हो गए होंगे कि शुद्ध एमएल-आधारित मॉडल का उनका प्रारंभिक विचार यहां इष्टतम समाधान नहीं था। कृत्रिम बुद्धिमत्ता PoC के साथ, वे केवल दो महीनों में इस निष्कर्ष पर पहुँचे। एआई पीओसी के सफल समापन के बाद से, हमने एक एमवीपी बनाया है जो चार प्रकार के दस्तावेज़ों को संभाल सकता है, मैन्युअल प्रोसेसिंग लोड का लगभग 25% हिस्सा लेता है। डेटा उपयोग पर मेटा के प्रतिबंधों से अचंभित मनोरंजन उद्योग में एक ग्राहक स्वतंत्र संगीत कलाकारों के लिए एआई-संचालित विश्लेषणात्मक मंच बनाना चाहता था। डेटा इकट्ठा करने के लिए समाधान फेसबुक और इंस्टाग्राम सहित सोशल मीडिया को क्रॉल करना था। यह कलाकारों के प्रति लोगों की भावनाओं को मापने के लिए इस सारी जानकारी को प्रोसेस करेगा। संगीतकार मंच के साथ हस्ताक्षर कर सकते हैं और प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं कि सोशल मीडिया का व्यवहार उनकी सफलता के लिए सबसे अधिक फायदेमंद है। हम विचार का परीक्षण करने के लिए अवधारणा के एआई प्रमाण के साथ आगे बढ़े। केवल दो सप्ताह के बाद, हमने महसूस किया कि ऊपर वर्णित उद्देश्य के लिए इसका उपयोग करने के लिए फेसबुक और इंस्टाग्राम से डेटा एकत्र करना असंभव था। आमतौर पर, कुछ डेटा को ग्राफ़ एपीआई के माध्यम से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। इसे मेटा में एक सत्यापित व्यवसाय खाते के साथ जोड़कर, हमने माना कि हम आवश्यक जानकारी तक पहुंच प्राप्त कर लेंगे। हालांकि, ग्राहक हमें एक सत्यापित व्यवसाय खाता प्रदान नहीं कर सका, और अकेले ग्राफ़ एपीआई का डेटा इस समाधान कार्य के लिए पर्याप्त नहीं था। यदि क्लाइंट ने PoC को छोड़ने का फैसला किया होता, तो वे डिस्कवरी प्रोजेक्ट पर लगभग $20,000 बर्बाद कर देते। इसमें समाधान का विस्तृत विवरण और विकास लागत का अनुमान शामिल होगा। लेकिन जैसा कि उन्होंने एआई पीओसी के साथ शुरू करने का फैसला किया, उन्होंने मेटा कंपनी द्वारा लागू डेटा एक्सेस प्रतिबंधों के कारण यह पता लगाने से पहले केवल $ 5,000 खर्च किए कि यह विचार निष्पादित करना असंभव था। अवधारणा के आपके पहले एआई प्रमाण के लिए एक पांच-चरण मार्गदर्शिका यहां पांच चरण दिए गए हैं जिनका पालन करके आप अपने AI PoC को सफलतापूर्वक पूरा कर सकते हैं। इस खंड में, हम प्रत्येक चरण से जुड़ी चुनौतियों को भी सूचीबद्ध करते हैं। चरण 1: पहचानें कि आप एआई के साथ किस मुद्दे से निपटना चाहते हैं यह निर्दिष्ट करना आवश्यक है कि आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता PoC को लागू करके वास्तव में क्या हासिल करना चाहते हैं। चयनित उपयोग के मामले को उच्च मूल्य का होना चाहिए और कुछ ऐसा प्रस्तुत करना चाहिए जिसे आप इस तकनीक के साथ सबसे अच्छी तरह से संबोधित कर सकें। यदि आपको संदेह है, तो शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह यह देखना है कि आपके क्षेत्र के अन्य लोग एआई समाधानों का उपयोग किसके लिए कर रहे हैं। जाने का एक और तरीका यह है कि आपके व्यवसाय का सामना करने वाली समस्याओं की जांच करें और इसकी तुलना एआई की क्षमता से करें। आपके द्वारा अवसरों की एक सूची जमा करने के बाद, आप यह निर्धारित करने के लिए निम्नलिखित प्रश्न पूछ सकते हैं कि इस समय आपकी परियोजना के लिए कौन से सबसे उपयुक्त हैं: क्या वह समस्या है जिसे आप पर्याप्त रूप से हल करना चाहते हैं? क्या आप सफलता निर्धारित करने के लिए परिणामों का मूल्यांकन कर सकते हैं? क्या आपने पहले ही अन्य तकनीकों के साथ इस समस्या को हल करने का प्रयास किया था? क्या आपके पास इस परियोजना को अंत तक समर्थन देने के लिए प्रतिभा और धन है? यदि कोई उपयुक्त इन-हाउस प्रतिभा नहीं है, तो क्या आप बाहरी रख सकते हैं? समर्पित टीम यह आपके व्यवसाय को कैसे प्रभावित करेगा? क्या यह प्रभाव प्रयासों में डालने के लिए काफी महत्वपूर्ण है? क्या आप इसे अधिकारियों को बेच पाएंगे? क्या आपका संगठन ऐसी परियोजनाओं को लेने के लिए तैयार है? क्या आपकी फर्म के पास पहले से ही ? यह इस परियोजना के साथ कैसे तालमेल बिठाएगा? डेटा रणनीति है इस समस्या से निपटने के लिए क्या हैं? AI का उपयोग करने के संभावित जोखिम और सीमाएँ संबद्ध चुनौती: ऐसे उपयोग मामले का चयन करना जो अधिक मूल्य नहीं जोड़ता है या एआई की पूरी क्षमता का उपयोग नहीं करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक महंगी तकनीक है, और एक महत्वहीन मामला चुनने का मतलब होगा कि आप जितना प्राप्त करेंगे उससे अधिक खर्च करेंगे। खर्चों की बेहतर समझ हासिल करने के लिए खर्च आता है, इस बारे में हमारा लेख देखें। एआई को लागू करने में कितना चरण 2: डेटा तैयार करें अब, जैसा कि आपने अपनी समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया है, एआई एल्गोरिदम के लिए प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने और तैयार करने का समय आ गया है। आप ऐसा कर सकते हैं: यह जांचना कि आपकी कंपनी के भीतर उपयोग के लिए कौन सा डेटा उपलब्ध है विशिष्ट तैयार अनुप्रयोगों या अपने स्वयं के समाधान का उपयोग करके अर्ध-सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करना विश्वसनीय प्रदाताओं से डेटासेट खरीदना ओपन सोर्स डेटा का उपयोग करना लोगों को उस डेटा को स्क्रैप करने के लिए भर्ती करना जो आपके उद्देश्य के अनुरूप होगा आपको अपने आप को एक स्रोत तक सीमित रखने की आवश्यकता नहीं है। आप ऊपर सूचीबद्ध कई विकल्पों के संयोजन का उपयोग कर सकते हैं। प्रारंभिक डेटा स्क्रीनिंग चलाने के लिए की ओर रुख करें। वे निम्नलिखित कार्य करेंगे: डेटा वैज्ञानिकों डेटा की संरचना करें शोर को खत्म करके इसे साफ करें सारणीबद्ध डेटा के मामले में कोई लापता डेटा बिंदु जोड़ें फ़ीचर इंजीनियरिंग करें (यानी, डेटा फ़ील्ड जोड़ना और हटाना) हेरफेर लागू करें, जैसे डेटा का संयोजन या फ़िल्टरिंग डेटा वैज्ञानिक आपको सलाह दे सकते हैं कि अतिरिक्त डेटा कैसे इकट्ठा किया जाए या अवधारणा के दायरे के एआई प्रमाण को कैसे कम किया जाए ताकि आप मौजूदा डेटासेट के साथ वांछित परिणाम प्राप्त कर सकें। जब डेटा उपयोग के लिए तैयार हो जाए, तो इसे तीन सेटों में विभाजित करें: प्रशिक्षण सेट, जिसे मॉडल सीखने के लिए उपयोग करेगा सत्यापन मॉडल को मान्य करने और प्रशिक्षण पर पुनरावृति के लिए सेट किया गया है परीक्षण सेट जो एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन का मूल्यांकन करेगा संबद्ध चुनौतियां: प्रशिक्षण डेटा पूरी आबादी का प्रतिनिधि नहीं है। इस मामले में, एल्गोरिदम सामान्य मामलों में अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं, लेकिन दुर्लभ घटनाओं पर खराब परिणाम देंगे। उदाहरण के लिए, एक हेल्थकेयर एमएल मॉडल जो एक्स-रे का विश्लेषण करता है, सामान्य विकारों का पता लगाने में उत्कृष्ट हो सकता है, जैसे कि बहाव, लेकिन हर्निया जैसी दुर्लभ बीमारियों का पता लगाने में संघर्ष करेगा। वर्ग असंतुलन, जब 99.9% से 0.1% के अनुपात के साथ एक वर्ग का प्रतिनिधित्व करने वाले मामलों की संख्या दूसरे की तुलना में काफी अधिक है गलत लेबलिंग, जैसे मिक्सिंग क्लासेस, उदाहरण के लिए, बाइक को कार के रूप में लेबल करना प्रशिक्षण डाटासेट में उच्च शोर शुद्ध वर्ग पृथक्करणीयता प्राप्त करना कठिन है। ऐसा तब होता है जब प्रशिक्षण सेट के कुछ डेटा को किसी विशेष वर्ग के अंतर्गत सही ढंग से वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है। चरण 3: वास्तुकार और समाधान बनाएं या खरीदें आप शायद सोच रहे हैं कि क्या आपको स्वयं मॉडल बनाना चाहिए या आप एक मौजूदा समाधान प्राप्त कर सकते हैं। यहां वह समय है जब जमीन से एआई मॉडल बनाना समझ में आता है: आपका समाधान अभिनव है और मौजूदा मानक के अनुरूप नहीं है तैयार किए गए समाधानों को अनुकूलित करना महंगा है निकटतम ऑफ-द-शेल्फ मॉडल एक ओवरकिल है, और यह वास्तव में आपकी आवश्यकता से कहीं अधिक करता है रीड-मेड मॉडल खरीदने पर विचार करें यदि: मॉडल को खरीदने और अनुकूलित करने की लागत इसे जमीन से ऊपर बनाने की तुलना में कम है यदि आप एआई एल्गोरिदम को स्क्रैच से बनाने का निर्णय लेते हैं, तो यह आपको इसकी सटीकता पर अधिक नियंत्रण देगा। कार्य को पूरा करने में अधिक समय लगेगा, लेकिन यह आपकी व्यावसायिक समस्या और आपकी आंतरिक प्रक्रियाओं के अनुरूप होगा। बाहरी सॉफ़्टवेयर को समायोजित करने के लिए आपको अपने सिस्टम में परिवर्तन करने की आवश्यकता नहीं होगी। एल्गोरिथ्म प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के बुनियादी ढांचे के संबंध में, आप स्थानीय संसाधनों का उपयोग करने के बजाय क्लाउड पर भरोसा कर सकते हैं। चार पैरामीटर हैं जिन पर आप यह तय करने पर विचार कर सकते हैं कि आपको सबसे अच्छा क्या लगता है: । यदि सुरक्षा के मामले में आपका डेटा बहुत संवेदनशील है, तो बेहतर होगा कि आप सब कुछ ऑन-प्रिमाइसेस रखें। सुरक्षा काम का । यदि प्रोसेसिंग लोड अधिक है, तो क्लाउड का विकल्प चुनें। बोझ । मूल्यांकन करें कि आपको क्या अधिक खर्च करना होगा - संसाधनों को स्थानीय रूप से प्राप्त करना या समय के साथ क्लाउड उपयोग के लिए भुगतान करना। लागत । यदि आप केवल स्थानीय स्तर पर समाधान का उपयोग करेंगे, तो आप अपने इन-हाउस सर्वर पर निर्भर रह सकते हैं। यदि इसे विभिन्न भौगोलिक स्थानों से एक्सेस करने की आवश्यकता है, तो यह क्लाउड पर विचार करने योग्य है। अभिगम्यता प्रत्येक दृष्टिकोण के अपने लाभ और कमियां हैं। यदि आप स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में काम कर रहे हैं, तो हमारे ब्लॉग पर स्वास्थ्य सेवा पोस्ट में क्लाउड कंप्यूटिंग में स्पष्ट रूप से समझाया गया है। अन्यथा, एल्गोरिथम प्रशिक्षण के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रौद्योगिकी स्टैक चुनने के लिए हमारे एआई विशेषज्ञों से बेझिझक संपर्क करें। संबद्ध चुनौतियां: उचित प्रशिक्षण का अभाव। यह खराब मॉडल सामान्यीकरण जैसे मुद्दों का कारण बनेगा, जिसका अर्थ है कि मॉडल उस डेटा पर सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकता है जिसे उसने प्रशिक्षण में नहीं देखा है। चिकित्सा क्षेत्र में एक्स-रे छवि विश्लेषण पर वापस आते हुए, एक एल्गोरिथ्म अत्याधुनिक स्कैन द्वारा कैप्चर की गई उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों का सफलतापूर्वक विश्लेषण कर सकता है, लेकिन पुरानी मशीनों द्वारा उत्पन्न स्कैन पर लागू होने पर भी खराब प्रदर्शन करता है। मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण, जिनमें से कुछ पुराने हो सकते हैं या मालिकाना प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित हो सकते हैं उपयुक्त मॉडल आर्किटेक्चर के साथ आने में विफल होना, उदाहरण के लिए समस्या के लिए सही एमएल मॉडल चुनने में असमर्थ होना चयनित आर्किटेक्चर की क्षमता मॉडल की आवश्यकताओं से मेल नहीं खा सकती है इनपुट डेटा अस्थिर है, जिसका अर्थ है कि मॉडल को बार-बार फिर से प्रशिक्षित करना पड़ता है अपने कार्यों को करने के लिए अपने मॉडल से अधिक संसाधनों का उपयोग करना आवश्यक है। एक साधारण मॉडल को चलाने के लिए किसी शक्तिशाली सर्वर में निवेश करने की आवश्यकता नहीं है। चरण 4: मूल्य उत्पन्न करने के लिए अवधारणा की क्षमता के एआई प्रमाण का आकलन करें यह कदम इस बात का मूल्यांकन करने के बारे में है कि क्या AI PoC उम्मीदों पर खरा उतर सकता है। मूल्यांकन करने के कई तरीके हैं: अपने प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) पर वापस जाएं और उनके खिलाफ समाधान का परीक्षण करें। इन कारकों में सटीकता, ग्राहक संतुष्टि, गति, लचीलापन, निष्पक्षता, सुरक्षा आदि शामिल हो सकते हैं। अवधारणा परिनियोजन के एआई प्रमाण से पहले आपका सिस्टम कैसे संचालित होता है, इस पर डेटा एकत्र करें। इसमें किसी विशेष मानवीय कार्य पर लगने वाला समय, त्रुटियों की संख्या, आदि शामिल होंगे। इसके बाद, आपको PoC के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए जानकारी का उपयोग करना चाहिए। इस प्रकार की समस्याओं या उद्योग के लिए बेंचमार्क माने जाने वाले अन्य उत्पादों के साथ समाधान के प्रदर्शन की तुलना करें। उदाहरण के लिए, छवि वर्गीकरण से संबंधित मुद्दों के लिए एक बेंचमार्क एक मॉडल होगा जो इमेजनेट जैसे लोकप्रिय डेटासेट पर सटीक परिणाम प्रदान करता है। संतुष्टि के स्तर को मापने के लिए फोकस समूहों या ऑनलाइन सर्वेक्षणों के माध्यम से उपयोगकर्ता फ़ीडबैक इकट्ठा करें और यह निर्धारित करें कि क्या गुम है संगठन पर इस समाधान के वित्तीय प्रभाव को समझने के लिए लागत-लाभ विश्लेषण करें संबद्ध चुनौतियां: अपने आकलन में गलती करना। यह गणना के दौरान एक साधारण गणित की गलती हो सकती है, या व्यावसायिक क्षमता का अनुमान लगाने से संबंधित त्रुटि हो सकती है। चरण 5: बेहतर परिणामों के लिए अवधारणा के एआई प्रमाण पर पुनरावृति करें, या इसे बढ़ाएँ यदि आपको पिछले चरण में प्राप्त परिणाम समान नहीं थे, तो आप समाधान को संशोधित करने और पूरी प्रक्रिया को दोहराने पर विचार कर सकते हैं। आप एमएल एल्गोरिथ्म में परिवर्तन कर सकते हैं और प्रत्येक समायोजन के साथ प्रदर्शन को माप सकते हैं। आप विभिन्न हार्डवेयर घटकों या वैकल्पिक क्लाउड सेवा मॉडल के साथ भी प्रयोग कर सकते हैं। यदि आप AI PoC के प्रदर्शन से संतुष्ट हैं, तो आप इसे विभिन्न दिशाओं में बढ़ाने पर काम कर सकते हैं। कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं: । अपने व्यवसाय में इस नए समाधान के अन्य अनुप्रयोगों की तलाश करें। उदाहरण के लिए, यदि आप भविष्य कहनेवाला रखरखाव के एक अनुप्रयोग के रूप में एआई का परीक्षण कर रहे हैं, तो आप इसे अन्य संबंधित परिदृश्यों पर लागू करने का प्रयास कर सकते हैं। पीओसी को अन्य व्यावसायिक मामलों में लागू करें । इस सॉफ़्टवेयर को चलाने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक की समीक्षा करें। क्या आप अधिक प्रसंस्करण शक्ति या अधिक डेटा संग्रहण क्षमता समर्पित कर सकते हैं? इस तरह के संशोधन आपको अधिक डेटा का उपयोग करने, विलंबता कम करने और शायद वास्तविक समय में परिणाम देने में सक्षम बनाएंगे। यह भविष्य में बाधाओं की संभावना को भी कम करेगा। बुनियादी ढांचे को स्केल करें । भले ही आपको पिछले चरण में पहले से ही उचित परिणाम मिल गए हों, यह सटीकता में सुधार के तरीकों की तलाश करने लायक हो सकता है। आप नए डेटा, अधिक सटीक रूप से लेबल किए गए डेटा आदि का उपयोग करके अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना जारी रख सकते हैं। एआई पीओसी समाधान का अनुकूलन करें यदि आप अवधारणा चरण के प्रमाण के बाद एआई कंपनी को व्यापक रूप से अपनाने का निर्णय लेते हैं, तो आप , इस बारे में हमारी गाइड में उपयोगी सुझाव पा सकते हैं। अपने संगठन में एआई को कैसे लागू करें संबद्ध चुनौतियां: वास्तुकला पर ध्यान से विचार नहीं किया गया था। समाधान 10,000 उपयोगकर्ताओं के साथ अच्छी तरह से काम कर सकता है लेकिन दर्शकों के 100,000 तक पहुंचने पर दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है। मॉडल में बग हैं जो एआई समाधान को स्केल करने का प्रयास करते समय स्वयं को प्रकट करेंगे अन्य व्यावसायिक मामलों के लिए मॉडल को लागू करना, इसके अलावा इसके लिए अभिप्रेत था। उदाहरण के लिए, एक समाधान जो बगीचे के व्हीलब्रो को इकट्ठा करने के लिए होता है, उसे असेंबलिंग ट्रकों पर लागू नहीं किया जा सकता है, क्योंकि यह मोटर के साथ एक बड़े बगीचे के व्हीलब्रो का निर्माण कर सकता है। समाप्त करने के लिए जब एआई को लागू करने की बात आती है, तो छोटी शुरुआत करें और प्रबंधनीय बने रहें। सुनिश्चित करें कि आपके पास परिभाषित उद्देश्यों और सफलता को मापने के लिए मेट्रिक्स के साथ एक स्पष्ट व्यावसायिक मामला है। और इस आलेख की शुरुआत में प्रस्तुत किए गए मामलों को छोड़कर हमेशा अवधारणा का एआई प्रमाण बनाने पर विचार करें। यह आपको पूरी तरह से अंदर जाने से पहले किसी भी संभावित बाधाओं की पहचान करने में मदद करेगा और एक ऐसे समाधान में बड़ा वित्तीय निवेश करेगा जो उम्मीदों पर खरा नहीं उतरेगा। क्या आप एआई को अपने संगठन में लागू करना चाहते हैं, लेकिन सुनिश्चित नहीं हैं कि आपका व्यावसायिक विचार संभव है या नहीं? ! हमारी टीम व्यावहारिकताओं पर आपके विचार का परीक्षण करने के लिए एक PoC आयोजित करने में आपकी मदद करेगी। संपर्क करें
