Uvod
Jedna je stvar izraditi AI dokaz koncepta u istraživačkom laboratoriju, a druga je implementirati taj model u poslovnu proizvodnju. Mnoge se organizacije suočavaju s jazom između ranog uspjeha AI i rezultata na razini proizvodnje. Razlika često leži u označavanju podataka na glasnoći. Bez robusnih sustava za napomene, poduzeća riskiraju da upadnu u ono što se često naziva „zamka POC-a” – u kojoj prototipovi koji obećavaju nikada ne dospiju u komercijalnu primjenu.
Zamka POC-a
U kontroliranom okruženju laboratorija, projekti umjetne inteligencije često se oslanjaju na male skupove podataka, pažljivo odabrane za početno eksperimentiranje. Ti modeli mogu pokazati obećavajuće rezultate, ali ne mogu se generalizirati u stvarnom svijetu. Razlog je jednostavan: obuka na temelju ograničenih ili nedosljednih podataka ne može pripremiti modele za varijabilnost proizvodnih okruženja. Bez velikih, dosljedno označenih skupova podataka, poduzeća se nalaze u stalnom ponovnom obučavanju modela, oduzimajući vrijeme, novac i povjerenje.
Skaliranje zahtijeva napomenu na svezaku
Skaliranje AI zahtijeva prelazak izvan butik skupova podataka u bilješke na razini tvrtke. Za računalni vid to može značiti označavanje milijuna slika proizvoda, nedostataka ili uvjeta na cesti. Za robotiku ili AV sustave to može uključivati tisuće sati videozapisa s komentarima ili LiDAR-a. Za NLP i LLM aplikacije skaliranje znači izgradnju višejezičnih skupova podataka koji odražavaju kulturnu i jezičnu raznolikost poslovnih korisnika na globalnim tržištima. Za postizanje ove razine napomena potrebne su platforme za usklađivanje tijeka rada, globalni kapacitet radne snage i automatizirano osiguranje kvalitete koje osigurava dosljedan rezultat u milijunima primjera.
Prednosti skalabilnih komentara za tvrtke
Kada tvrtke ulažu u skalabilne napomene, otključavaju više pogodnosti. Prvo, smanjuju cikluse ponovne obuke jer se modeli obučavaju na skupovima podataka dovoljno širokim da od početka zahvate varijabilnost u stvarnom svijetu. Drugo, osiguravaju dosljednost na svim područjima, što je ključno za usklađenost, pravednost i globalnu reputaciju marke. Treće, skalabilne napomene pružaju fleksibilnost radnoj snazi potrebnu poduzećima, omogućujući brzo povećanje u skladu sa sezonskom potražnjom, regulatornim rokovima ili lansiranjem proizvoda u velikim razmjerima.
Zašto Uberova rješenja umjetne inteligencije
Uberova rješenja umjetne inteligencije dostavljaju bilješke u razmjerima putem svoje radne snage koja broji više od 8 milijuna radnika koji zarađuju u 72 zemlje, a podržavaju ih napredne platforme kao što su uLabel i uTask.
Uz osiguranje kvalitete u stvarnom vremenu, modeliranje konsenzusom i automatizirane tijekove rada kvalitete, Uber osigurava da se projekti umjetne inteligencije u tvrtkama odvijaju dalje od prototipa i preuzimaju s povjerenjem.
Za rukovoditelje to znači bržu implementaciju, smanjene troškove i modele umjetne inteligencije koji dosljedno rade u stvarnim okruženjima.
Industrijska rješenja
Industrije
Vodiči