企業は AI の推論を正しく行う方法を知る必要がある
人工知能は、Amazon、Google、Microsoft、Netflix、Spotify などの大手テクノロジー企業が使用するテクノロジーから、新製品の開発、収益の増加、顧客エンゲージメントと維持の向上を目的として中堅企業が採用するツールへと急速に変わりつつあります。新しい市場への拡大。
しかし、人工知能をめぐる興奮にもかかわらず、多くの CIO は、人工知能の開発に対応できるだけでなく、組織内にスキルセットを構築する方法を見つけるのに苦労しています。だけでなく、開発されたもののトレーニングと展開も行います。実際、調査会社オライリーによると、今年AIを開発している組織はわずか26%で、43%は評価段階にあるという。それほど、AI を開発から運用に移行し、そして再び開発に戻すことがいかに難しいかということがわかります。
ただし、どの課題にも成長の可能性があり、PwC の調査によると、世界の AI 経済は 2030 年までに 15 兆 7000 億ドルに達すると予想されています。スマート製造、小売、ヘルスケア、エネルギー、その他多くの業界を問わず、この成長配当を最大限に活用しようとしている組織は、推論によって AI がどのように機能するかを知る必要があります。
人工知能はどこに着地しますか?
人工知能開発の分野には、豊富な情報と専門知識があります。 CIO にとって最大の課題は導入です。推論 (本番環境で人工知能モデルを実行するプロセス) は、人工知能の実装の重要な部分です。たとえば、自動運転車では、AI による重要な決定がミリ秒単位で行われ、人々の命が危険にさらされます。
販売管理ソフトウェアなどの従来のアプリケーションとは異なり、推論を実行する AI モデルは、最新の状態を維持するために常に再トレーニングしてデプロイする必要があります。これにより、AI アプリケーションのライフサイクルの管理がより複雑になりますが、そのメリットは大きいです。
推論で売り上げを伸ばし、閉店を回避し、顧客にサービスを提供する
推論は、今日の多くの業界が直面しているさまざまな課題を解決するための鍵です。
ディープ ラーニングは、機能の自動化、製品の推奨、さらには自然言語処理の提供にも役立ちます。小売業やエンターテイメント、さらにはプロフェッショナルなソーシャル ネットワークにおいても、レコメンデーション システムの推論は、不規則な販売サイクルを変更し、顧客維持を支援するのに役立ちます。顧客がすぐに追加購入しなくても、的を絞った推奨事項によって、将来の販売の種を蒔くことができます。また、ブランドへの親近感を高め、消費者の好みや興味に合った商品を表示することもできます。
製造業では、推論は、企業が製造上のエラーを発見し、機器が故障する前に潜在的な障害を特定するのに役立ちます。 AI を活用した産業検査は、物体、障害物、人を識別し、ミリ秒単位の計算を実行してダウンタイムを削減します。これらの利点により、AI ビジョン システムは、複雑な生産環境で作業するあらゆる企業にとって最優先事項となります。
コールセンターは推論を使用して顧客サービスを自動化し、顧客の質問を最も適切な担当者に迅速に転送します。航空会社、銀行、インターネット サービス プロバイダーのサポートが必要な場合、通常はできるだけ早く誰かに相談したいと考えます。労働力不足が拡大している現在、AI は単純な問題の解決に役立ち、より複雑な問題を解決できる適切な担当者に顧客を迅速につなぐことができます。
事前トレーニングされたモデルでチームをよりスマートに成長させる
推論がどのように機能するかを知ることは、AI への取り組みの始まりにすぎません。次のステップは、戦略を策定し、計画を実行することです。問題は、企業がさまざまなポジションに就く優秀な人材を見つけるという課題に直面していることだ。 AI の利用を始めたばかりの企業にとって、AI 開発専門家のチームを編成することはより難しいかもしれません。
現時点では、サードパーティおよびオープンソースの事前トレーニング済みモデルとフレームワークを使用して、有利なスタートを切り、人材不足を克服してください。これらのリソースにより、開発者は既存のモデルを最初から構築するのではなく、推論を実行するように適応およびカスタマイズできるため、エンタープライズ グレードの AI を導入するチームの負担が大幅に軽減されます。
企業は、人工知能トレーニングを通じて既存のエンジニアや開発者をトレーニングすることもできます。企業に無料の開発ラボを提供するパートナー企業が増えており、顧客サービスや販売サポートのためのチャットボット、セキュリティのための画像分類システム、より良い運用のための AI の構築など、重要な AI ユースケースに関する段階的なガイダンスを提供しています。モデルやその他多くの基本的な AI の使用例。
IT が本番 AI の主導権を握る
推論作業の基盤が整ったら、CIO は、ベアメタルで実行されるか、仮想化されたデータセンター基盤で実行されるかにかかわらず、本番アプリケーション用にサポートされているソフトウェアを採用する必要があります。設備に関しては、まだクラウド上にあります。
さらに、AI の導入を簡素化するため、推論を完全にサポートするだけでなく、データ サイエンスとモデル開発の補完的な実践もサポートするエンタープライズ グレードの AI ソフトウェアの提供を検討する必要があります。 AI が初期導入から新しいビジネス領域に拡大するにつれて、チームは独自のワークフローを開発する必要がなく、包括的なソリューションに頼ることができます。
AI ワークロードは従来のエンタープライズ アプリケーションとは異なりますが、正しく実装されていることを確認するために専門家から学ぶことがこれまでより簡単になりました。事前トレーニングされたモデル、専門の開発ラボ、エンタープライズ グレードのサポートを備えた、効率的で低コストのエンタープライズ AI 推論に利用できるツールを理解することで、CIO は、AI への取り組みを開始するすべての企業が直面する課題を解決するための計画を立てることができます。
以上が企業は AI の推論を正しく行う方法を知る必要があるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。
