И почему лучше, быстрее и проще встроить ИИ в свои продукты?

Встроенный ИИ повсюду, и есть большая вероятность, что вы уже использовали его. Системы автопилота в вашем автомобиле, проверка прогноза погоды с помощью смарт-динамика или поиск автомобиля для возвращения домой... все это встроенный ИИ! Мало кто сомневается в успехе встроенного ИИ в крупных интернет-компаниях, но с корпоративным ИИ все обстоит иначе.

85 % корпоративных проектов по обработке и анализу данных не удается запустить в производство, и даже менее 7 % предлагают положительную отдачу от инвестиций.

Глобальный опрос, проведенный McKinsey and Company, показал, что большинство корпоративных ИИ-проектов сосредоточены просто на аналитике и не включают машинное обучение. Так чем же объясняется эта дихотомия?

Почему получить рентабельность инвестиций в ИИ так сложно?

Многие предприятия сталкиваются с тремя серьезными проблемами, пытаясь повторить тот же успех, что и крупные интернет-компании со встроенным искусственным интеллектом.

  1. Искусственный интеллект — это сложно.Если у вас нет команды экспертов, состоящих из докторов наук. ученые данных; трудно добиться эффекта. ИИ также движется очень быстро. Ваш встроенный продукт ИИ должен быстро развиваться, но новые алгоритмы и большие языковые модели обнаруживаются каждую неделю.
  2. Открытый исходный код с большими ограничениями.возможности масштабирования и расширения требуют набора инструментов. Разница между моделью с точностью 50 % и моделью с точностью 90 % не в 80-процентном скачке влияния на бизнес, а в 80 раз. И это то, где открытый исходный код часто достигает своего предела. Это также большой миф, что открытый исходный код является бесплатным. Компании оплачивают стоимость ML-Ops для развертывания моделей и обновления по мере развития инфраструктуры.
  3. ИИ стоит дорого.Часто требуются миллионы на НИОКР и бюджет, а также расчет затрат на запуск графических процессоров, не говоря уже о стоимости настройки инфраструктуры ИИ, которая может быть чрезмерно дорогой. в конечном итоге проверяя терпение ваших руководителей.

Чем могут помочь библиотеки Watson?

И именно здесь может помочь использование Watson Libraries — предоставляя возможности, масштабируемость и гибкость, специально разработанные для партнеров, заинтересованных во внедрении ИИ в свои продукты.

  • Превосходные возможности искусственного интеллекта. Библиотеки Watson построены на запатентованных, лучших в своем классе алгоритмах от IBM Research, с ежегодными инвестициями в миллионы долларов США в исследования и разработки, предлагающими превосходные возможности для открытого исходного кода. в НЛП и речи. Например, лучшие модели тем, чем LDA, целевой анализ настроений или извлечение контекстных фраз, которые не могут соответствовать открытым исходным кодам. Или для речевых задач: шумоподавление, обнаружение нескольких говорящих и широчайшая языковая поддержка.
  • Гибкость — библиотеки Watson гибки по своей конструкции. Он предлагает мощность внутреннего источника с гибкостью открытого исходного кода. Он имеет форму и фактор библиотек с открытым исходным кодом, легко расширяемый для любого другого алгоритма, такого как BERT.
  • Доступность и масштабируемость. Библиотеки Watson представляют собой легкое контейнерное решение, работающее где угодно — в облаке, локально, на локальном компьютере и т. д., и поддерживают все механизмы гипермасштабирования, включая AWS, Azure. и контейнерные сервисы Kubernetes.

Для многих компаний-разработчиков программного обеспечения, чей основной бизнес не связан с исследованиями в области ИИ, это прекрасная возможность раскрыть ценность путем создания библиотек Watson, будь то ISV (независимые поставщики программного обеспечения), GSI (интеграторы программного обеспечения) или партнеры по экосистеме.

Он поставляется с сотнями предварительно обученных моделей на самом широком ассортименте доступных языков для десятков задач НЛП, включая анализ настроений, извлечение фраз и распознавание речи — экономия времени и вычислительных затрат в моделях обучения — и возвращение ценности встроенного ИИ. - Быстрее.

Когда библиотеки Watson являются правильным выбором?

Watson NLP и речевые возможности доступны в SaaS API в виде приложений ИИ или недавно запущенных библиотек Watson в контейнерной форме.

Приложения ИИ — отличный выбор для вас, поскольку

  1. Нет необходимости вкладывать средства в дорогостоящую инфраструктуру искусственного интеллекта. Вы можете быстро приступить к работе с готовыми моделями и напрямую делать выводы с помощью моделей, работающих в облаке.
  2. Быстро встраивайте конечные точки модели ИИ в приложения для повышения производительности.
  3. Это отличный вариант, если вы только начинаете свой путь в области ИИ или хотите сначала опробовать ценность новых моделей (например, НЛП или речь), прежде чем инвестировать в их масштабирование на специализированной инфраструктуре ИИ.
  4. Приложения искусственного интеллекта также предназначены для конечных разработчиков, у которых мало или совсем нет навыков в области обработки данных, и которые могут быстро приносить пользу прямо из коробки с помощью графического пользовательского интерфейса.

С другой стороны, библиотеки Watson в контейнерной форме предлагают мощный и надежный способ расширения возможностей ИИ.

  1. Это чрезвычайно полезно для тех, кто уже работал с некоторыми другими пакетами с открытым исходным кодом раньше и хочет расширить глубину своих моделей ИИ, добавив в свою сумку собственные исследования.
  2. Он сохраняет простой и гибкий форм-фактор структуры библиотеки и может подключаться к любым другим алгоритмам с открытым исходным кодом.
  3. Он может развертывать речь и НЛП в контейнерах, что делает его портативным и развернутым для запуска в любом месте. Преимущества встроенного ИИ в контейнеры для компаний включают:
  • Неизменяемая инфраструктура
  • Полный контроль над данными, инфраструктурой и обновлениями модели
  • Портативная архитектура (облачная, локальная, локальная, периферийная)
  • Масштабируемость, позволяющая смешивать и сочетать лучшие в своем классе средства автоматизации для запуска вашего ИИ в производстве.

Раскрытие ценности библиотек Watson

С первым запуском Watson Libraries мы добавили библиотеки Watson NLP и Speech.

Библиотека Watson NLP поставляется с 12 предварительно созданными оболочками задач NLP для быстрого создания моделей для анализа настроений, извлечения сущностей, извлечения отношений, моделирования тем, извлечения фраз и ключевых слов и т. д. Библиотека Watson Speech поставляется с готовыми к использованию пакетами для Речь в текст и текст в речь.

Вот краткий обзор библиотек Watson NLP & Speech в действии!

Будьте готовы к внедрению ИИ

Команда IBM Build Lab готова помочь вам в вашем путешествии по ИИ.

Как партнер, вы можете начать свое путешествие в области ИИ, просматривая и создавая модели ИИ с помощью управляемого мастера Digital Co-Create.

Вы можете дополнительно просмотреть коллекцию ресурсов самообслуживания на Github, а если вы являетесь бизнес-партнером IBM, вы также можете начать создавать решения ИИ на Tech Zone.