【人工智能项目】人工智能项目方法论

83%的组织认为人工智能有能力将其业务运营提升到一个新的水平[1]。事实上，几乎没有哪个行业忽视了人工智能所能提供的创收潜力。虽然人工智能的快速采用给组织和最终用户带来了许多好处，但它也带来了一些挑战。这促使许多企业高管寻求更有效的人工智能项目管理方法。

在这篇文章中，我们将全面讨论人工智能项目的方法，从如何为人工智能项目做准备到如何有效地管理它。继续阅读以获得更多见解。

如何为人工智能项目做准备

在Databricks最近的一项调查中，研究人员发现90%的组织从事人工智能项目，但其中只有三分之一的项目是成功的[2]。我们认为，他们失败的主要原因是许多组织忽视了人工智能实施中的一些基本步骤。

在开始人工智能项目之前，您应该采取以下四个步骤：

关注项目的预期目的

你想通过人工智能项目实现什么？这听起来可能很简单，但许多公司在启动人工智能项目之前，没有明确定义他们试图解决的问题。

另一个问题是对人工智能的力量抱有不切实际的期望。虽然它确实适用于许多应用，但人工智能并不是魔法；有些问题太复杂了，任何人工智能解决方案都无法解决。一个成功的人工智能项目的关键是针对具有与当前技术状态相称的可实现目标的应用程序。

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建立持久的基础

我们经常看到公司在一次性分析中使用过时的数据提取进行人工智能实验，这些数据从未投入生产。在其他情况下，数据科学家花了几个月的时间创建一个人工智能模型来获得一个好的预测，但每次需要新的预测时，他们都必须重做这个过程。

解决这一问题的最有效方法是随着时间的推移对自然进行建模。这意味着，随着数据的变化和发展，组织应该自动向其人工智能模型提供准确、最新的数据。他们还应验证模型中数据集的质量，以避免出现偏差。

最重要的是，组织应该将人工智能项目视为能够扩大规模并持续下去的项目。毕马威会计师事务所最近的一份报告发现，尽管60%的受访组织使用智能自动化，但只有11%的组织使用可扩展的集成解决方案方法[3]。

弥合数据科学与业务目标之间的差距

机器学习不应仅用于生产环境。还应该利用它来帮助实现业务目标。因此，在你开始一个人工智能项目之前，确保你的数据科学家了解你的商业需求。

通过这种方式，您的数据科学团队可以超越实验，创建准确且可重复的预测，最终帮助您实现业务目标。

将人工智能分为两类

你的人工智能项目属于哪一类？你可以将你的项目纳入现有的人工智能，也可以创建一个自定义的人工智能项目来解决特定的需求。

• 现有的人工智能解决方案：将人工智能纳入已有的模型变得越来越普遍。有许多现成的工具可以让您以最适合您的业务的方式集成解决方案。其中包括亚马逊机器学习、谷歌人工智能平台和微软Azure人工智能等平台。
• 自定义人工智能解决方案：如果你手头有一个复杂的项目，那么将你的项目集成到预先存在的模型中是不可能的。在这种情况下，您必须求助于定制的人工智能解决方案开发。

如何管理人工智能项目

识别问题

管理一个成功的人工智能项目的第一步是确定你试图解决的问题和你想要的结果。当你在做这件事的时候，重要的是要注意，人工智能本身不是一种解决方案，而是一种满足需求的工具。

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测试问题解决方案的适用性

在你开始你的人工智能项目之前，首先测试它是否能解决问题是很重要的。您可以通过各种技术来测试问题解决方案的适合性，如产品设计冲刺[4]和传统的学习方法。

准备和管理您的数据

当你知道人工智能项目可以解决预先确定的问题时，你现在可以通过收集数据和管理数据来启动你的人工智能项目。您可以先将可用数据划分为结构化和非结构化数据集，然后在必要时清理数据。如果您使用的是一个庞大的专有数据库，您可能需要采用新的数据管理解决方案[5]，使其更易于访问。

选择正确的算法

有不同类型的算法可供选择。你的选择将完全取决于你的项目。例如，如果你正在进行一个机器学习项目，你可以在有监督学习和无监督学习之间进行选择[6]。有两种类型的算法用于监督学习；分类和回归。分类预测标签，而回归预测数量[7]。然而，如果您处理的是非结构化数据，则可能需要使用无监督学习，通过使用聚类算法来查找不同对象和数据集之间的链接。

训练算法

一旦选择了算法，现在就可以继续训练模型，从而在保持数据准确性的同时将数据输入到模型中。在这个阶段，您可能需要聘请精通java、C++和python的技术专家，这取决于您项目的具体需求。

部署项目

为了获得最佳效果，您应该使用现成的平台作为服务来满足您的产品发布和部署需求。现成的平台专门设计用于简化和促进人工智能，并帮助人工智能项目的部署阶段。一些平台还提供基于云的高级分析，您可以使用这些分析为项目添加其他语言和算法。

人工智能项目方法的最后思考

成功的人工智能项目方法的关键在于正确的规划和使用正确的数据。

例如，涉及预测性人工智能的项目需要以分时间的方式存储大量结构化数据，以便他们能够“学习”并做出预测。

理解并接受正确规划和使用高质量数据原则的组织可以充分实现其人工智能项目的价值，而不必从一个实验转向另一个实验。如果您正在寻找一位合作伙伴来帮助您了解人工智能咨询的复杂性，我们很乐意与您交谈，并为您提供我们的专家建议。

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