5 Aliran Automasi AI Teratas pada 2022

Kekurangan buruh sentiasa menjadi masalah yang melanda banyak syarikat. Terdapat banyak jawatan peringkat permulaan yang tersedia, kebanyakan kedai runcit mengambil pekerja, dan sudah tentu gaji purata meningkat bersama-sama dengan mereka. Negara seperti Jepun telah lama wujud dan mendahului dalam memanfaatkan AI untuk mencapai tahap automasi yang lebih tinggi, dengan matlamat untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit orang.

Berikut ialah beberapa arah aliran utama dalam automasi AI:

1 Latihan AI dan kualiti data

Jurutera data yang terlatih dalam kecerdasan buatan mengambil serius proses kualiti data, kata Ruben Orduz, peguam bela kanan untuk platform kualiti data terbuka Great Expectations. Satu masalah ialah data dunia sebenar tidak kemas atau boleh diramal. Ia mungkin mengalami isu kualiti seperti data yang hilang, dipotong atau tidak sah, pertindihan yang tidak dijangka dan anomali.

Dia berkata, "Apabila data yang tidak kemas digunakan untuk melatih algoritma, hasilnya boleh menjadi bencana. Pembelajaran mesin dan algoritma kecerdasan buatan yang bergantung pada inferens dan pelarasan berdasarkan data input Terutamanya terdedah kepada keadaan data yang lemah ”

Contohnya, jika perniagaan menghantar dan menghantar barang, ia menerima satu set pesanan daripada pembekal yang merangkumi nama, alamat dan pesanan untuk dihantar barang. Sistem AI menerima data ini dan menggunakannya untuk mempelajari dan merancang laluan penghantaran. Jika bilangan barang yang dihantar biasanya berkisar antara 1 hingga 30, tetapi data tiba-tiba menunjukkan beribu-ribu pakej dalam "bilangan pakej", maka ini bermakna lebih banyak pemandu penghantaran perlu diambil, yang menunjukkan bahawa model itu juga berat sebelah . Itulah sebabnya jurutera data bekerja keras untuk memahami kualiti data mereka dan menggunakan platform kualiti data untuk mengenal pasti outlier dan data yang terjejas. Melakukan ini kini lebih mudah berbanding sebelum ini. Jurutera boleh menemui, menjalankan ujian saluran paip apabila aliran data masuk, dan menangkap pencilan sebelum memasuki proses latihan AI.

2. Automasi AI dan Rangkaian

Banyak syarikat seperti Cisco, Juniper Networks, Gluware dan Splunk sedang melabur dalam automasi fungsi AI , untuk menerapkannya pada penyelesaian masalah rangkaian dan diagnostik prestasi. Operasi rangkaian secara tradisinya memerlukan sumber manusia yang sangat terlibat. Kecerdasan buatan dan data boleh mengautomasikan banyak tugas.

Rangkaian ini, bagaimanapun, adalah sistem yang kompleks yang merangkumi pelbagai jenis teknologi, seni bina dan tindanan, yang membawa kepada kegagalan dan isu prestasi di banyak titik operasi. Aspek manual rangkaian adalah sama mencabar. Walaupun terdapat beberapa usaha untuk memusatkan operasi kepada pengawal rangkaian, pengurusan rangkaian sebahagian besarnya masih manual dan memerlukan kepakaran yang besar dari pihak pentadbir. Tambahan pula, kerja ini sebahagian besarnya adalah penerokaan, dengan pengurus cuba mendapatkan punca masalah secara manual tanpa cerapan atau data terlebih dahulu. Akibatnya, menjalankan rangkaian secara tradisional memerlukan kos yang tinggi, baik dari segi masa berhenti perkhidmatan atau kemerosotan, dan dari segi tenaga kerja yang diperlukan untuk melaksanakan penyelesaian itu.

Stanislav Miskovic, Naib Presiden Kecerdasan Buatan di Gluware, berkata, “Mengautomasikan analitik dengan AI adalah peluang besar dan kami sedang membina platform yang akan memanfaatkan dan menyatukan keseluruhan susunan rangkaian. Data sebenar masuk.

Automasi AI boleh membantu perusahaan mengurangkan kos operasi berkaitan rangkaian dalam beberapa cara: Melakukan analisis punca dan menyetempatkan tapak, peranti dan protokol Autonomi daripada keseluruhan infrastruktur dan semua komponennya; 🎜>

3. Kecerdasan Buatan dalam Keselamatan Siber

Sama seperti rangkaian secara amnya perlu diautomasikan dengan lebih banyak kecerdasan buatan, Begitu juga dengan keselamatan siber. Apabila ancaman menjadi lebih canggih dan sempadan rangkaian perusahaan menjadi semakin kabur, terutamanya dengan peralihan kepada platform awan, jumlah data yang perlu dianalisis jauh melebihi keupayaan pemeriksaan manual.

Miskovic berkata, “Kecerdasan buatan dan analitik adalah pemboleh utama untuk keselamatan yang dipertingkatkan Hari ini, keselamatan perlu meliputi skop yang lebih luas, yang tidak mungkin dilakukan tanpa bantuan automasi AI. Jika permukaan serangan terlalu besar dan jumlah data terlalu besar, ia tidak boleh disemak tanpa bantuan kecerdasan buatan ”

Ini menggalakkan pembangunan analisis tingkah laku pengguna dan entiti. . , yang merupakan bidang keselamatan yang didorong oleh kecerdasan buatan semata-mata. Satu lagi pendekatan yang didorong oleh AI terhadap keselamatan ialah pengesanan serangan sifar hari atau peristiwa yang tidak diketahui, yang tidak mungkin dilakukan tanpa analisis garis dasar automatik AI dan pengesanan anomali. Akhir sekali, automasi AI membantu pasukan tindak balas keselamatan dengan mengutamakan makluman keselamatan, mengurangkan keletihan amaran dan mengesyorkan tindakan pembetulan.

4. Automasi proses

Walaupun dengan semua produk yang membantu memantau, mengurus, mengendalikan dan melindungi infrastruktur perusahaan, bilangan makluman yang mereka hasilkan dan bilangan langkah yang perlu diambil oleh jurutera untuk menyelesaikannya menjadi memberangsangkan. Atas sebab ini, automasi proses dipacu AI menjadi penting kepada operasi rangkaian, operasi keselamatan dan pengurusan tiket.

Miskovic berkata, “Banyak penyelesaian dipacu AI telah dibangunkan untuk mengautomasikan pelbagai aspek tugas meningkatkan makluman dan menyelesaikan isu Penyelesaian automasi AI ini menyediakan Playbook yang boleh disesuaikan yang boleh melaksanakan banyak logistik atau tugasan pemulihan tanpa campur tangan manusia secara automatik boleh mempelajari banyak langkah buku permainan yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dengan mengenal pasti corak yang telah dilakukan oleh jurutera untuk menyelesaikan masalah yang serupa >

5. AI sebagai Perkhidmatan

Enjin dan platform AI adalah kompleks. Oleh itu, orang lain pasti akan melakukan tugas berat dan menawarkan AI-sebagai-perkhidmatan sebagai alternatif kepada AI-sebagai-platform.

Frans Cronje, pengasas bersama dan Ketua Pegawai Eksekutif DataProphet, berkata: “Memandangkan perusahaan dan pasukan sains data mereka telah memanfaatkan platform kecerdasan buatan untuk memanfaatkan kekuatan mereka, mereka mula membina pasukan profesional untuk mencapai ini. Nilai tambah AI, sistem AI yang memerlukan pengetahuan mendalam dalam bentuk AI-sebagai-perkhidmatan, akan dipercepatkan ”

Atas ialah kandungan terperinci 5 Aliran Automasi AI Teratas pada 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!