MyAdvantech Registration

MyAdvantech is a personalized portal for Advantech customers. By becoming an Advantech member, you can receive latest product news, webinar invitations and special eStore offers.

Sign up today to get 24/7 quick access to your account information.

Khi các giải pháp AI / ML trở nên phổ biến hơn, chắc chắn sẽ có rất nhiều lựa chọn dành cho các doanh nghiệp, vì vậy việc tìm kiếm và lựa chọn một giải pháp phù hợp cho từng doanh nghiệp là điều rất quan trọng. Có một số điều mà chúng ta nên quan tâm khi tìm kiếm một giải pháp trí tuệ nhân tạo AI / ML.

Các tổ chức, doanh nghiệp đang ngày càng sử dụng nhiều giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để giải quyết các vấn đề kinh doanh và chuyển đổi hoạt động của họ. Những công nghệ này đang ảnh hưởng đến gần như mọi quy trình trên tất cả các ngành và trở thành một nhu cầu cấp thiết kể gia tăng sức mạnh cạnh tranh.

Khi các kỹ thuật AI và ML tiếp tục phát triển, các yêu cầu của các doanh nghiệp sử dụng chúng cũng tăng theo. Khi chọn chiến lược AI / ML, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng lộ trình sản phẩm của các nhà cung cấp AI / ML tiềm năng phù hợp với mục tiêu tương lai của doanh nghiệp bạn trong các lĩnh vực như tăng cường tự động hóa với AI, phân tích tăng cường trong BI và đám mây.

Dưới đây là một số câu hỏi chính cần xem xét khi lựa chọn một chiến lược và giải pháp AI / ML để triển khai.

1. Giải pháp của bạn sẽ giúp tiết kiệm thời gian như thế nào?

Có rất nhiều công cụ và giải pháp mã nguồn mở mà bạn có thể kết hợp với nhau để hoàn thành công việc với chi phí thấp hoặc thậm chí là miễn phí. Nếu bạn định đầu tư cho một nền tảng khoa học dữ liệu, bạn cần phải xem xét về các ROI (lợi nhuận đầu tư) hữu hình.

- Chuẩn bị dữ liệu

Việc chuẩn bị dữ liệu chi phối hầu hết các dự án về khoa học dữ liệu, biến các nhà khoa học dữ liệu của bạn thành các kỹ sư dữ liệu đắt giá và thường không hiệu quả. Để chống lại điều này, điều quan trọng là phải chọn một nền tảng giúp việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu trở nên dễ dàng. Các tính năng kỹ thuật dữ liệu này nên được tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc với khả năng mô hình hóa cao.

- Lựa chọn model

Một tiêu chí khác rất quan trọng để tối ưu hóa và tự động hóa là lựa chọn các model AI. Nền tảng phải cung cấp quyền truy cập vào nhiều model khác nhau, cả mã nguồn mở và độc quyền, đồng thời đề xuất model tốt nhất cho công việc.

- Các cửa hàng tính năng

Việc phát triển tính năng thường là một quá trình tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi. Chọn một nền tảng tích hợp với nhiều "cửa hàng tính năng" có thể giảm bớt các công việc trùng lặp và thúc đẩy tính nhất quán giữa các nhóm và dự án khoa học dữ liệu. Bạn có thể tham khảo nền tảng WISE-PaaS Marketplace của Advantech để biết thêm về mô hình chợ ứng dụng IoT công nghiệp, bao gồm cả các ứng dụng AI.

2. Những loại trường hợp sử dụng AI nào hoạt động tốt nhất trên nền tảng của bạn?

Thông thường, có hai loại trường hợp sử dụng chính cho lĩnh vực khoa học dữ liệu: hoạt động và chẩn đoán. Hầu hết các nhà cung cấp nền tảng học máy đều vượt trội ở điểm này hay điểm khác.

- Trường hợp sử dụng trong việc vận hành

Hãy bắt đầu với trường hợp sử dụng trong việc vận hành. Việc phát triển thuật toán tốt nhất để hiển thị bộ sản phẩm tối ưu trên trang chủ của bạn là một ví dụ về trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong viêc vận hành. Trong những trường hợp như vậy, hiệu suất thời gian thực, tích hợp ứng dụng và dữ liệu cũng như các tính năng CI / CD là rất quan trọng. Đối với các ứng dụng liên quan tới vận hành, một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp hoặc nhóm các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trong nhiều tuần để phát triển và thử nghiệm một thuật toán tối ưu. Tính ổn định, hiệu suất và độ chính xác thường là các yếu tố quan trọng dẫn đến thành công. Những giải pháp này thường tồn tại lâu dài và có tác động trực tiếp đến người tiêu dùng.

- Trường hợp sử dụng trong chẩn đoán

Trong các trường hợp sử dụng vào việc chẩn đoán, các yêu cầu rất khác nhau. Dự đoán doanh số cho một SKU cụ thể cho chương trình khuyến mại sắp tới là một ví dụ về trường hợp sử dụng chẩn đoán. Trong ví dụ này, một nhà khoa học dữ liệu sẽ được hưởng lợi từ nền tảng AutoML để giúp đào tạo các mô hình, lựa chọn và hiển thị kết quả. Các trường hợp sử dụng này thường liên quan đến một nhà khoa học dữ liệu duy nhất làm việc trong thời gian tối đa là vài ngày. Các tính năng quan trọng nhất là tự động hóa, nhanh nhẹn và tạo ra kết quả "đủ tốt".

Hãy đảm bảo rằng bạn sẽ chọn nhà cung cấp có giải pháp phù hợp nhất với ứng dụng cụ thể của bạn.

3. Nền tảng của bạn có khả năng mở rộng quy mô như thế nào và nó hoạt động như thế nào trên đám mây?

Chúng ta đang sống trong một thế giới mà các nền tảng đám mây đang phát triển rất nhanh, nơi hầu hết dữ liệu doanh nghiệp của chúng ta được tạo ra, thu thập và lưu trữ.

- Hỗ trợ các nền tảng đám mây

Điều quan trọng là nền tảng máy học của bạn được hỗ trợ trên nền tảng đám mây để bạn có thể thực hiện các thao tác trên dữ liệu mà không bị thoát ra ngoài và với quy mô có tính đàn hồi. Tuy nhiên, một kiến trúc gốc đám mây có thể là không đủ. Nhiều giải pháp AI / ML sử dụng nền tảng đám mây công cộng chỉ hoạt động tốt trên một nền tảng cố định, vì vậy hãy giảm thiểu sự bó buộc bằng cách chọn một nền tảng có thể hoạt động trên nhiều nền tảng đám mây khác nhau.

- Hỗ trợ nền tảng dữ liệu

Một vấn đề đáng cân nhắc khác: Dữ liệu của bạn “sống” ở đâu và nó được chuẩn bị như thế nào? Chọn một nền tảng khoa học dữ liệu có thể hoạt động trên nhiều nền tảng dữ liệu khác nhau, bao gồm các hồ chứa dữ liệu và kho dữ liệu. Vì phần lớn thời gian trong quy trình triển khai khoa học dữ liệu được dành để chuẩn bị dữ liệu, nên các tính năng xử lý dữ liệu của nền tảng ML là rất quan trọng. Điều này đặc biệt quan trọng nếu nhóm khoa học dữ liệu của bạn không có nhiều kinh nghiệm về kỹ thuật dữ liệu, điều này gây thêm áp lực lên hệ thống IT trong việc thu thập dữ liệu và do đó hạn chế khả năng tự phát triển.

4. Mức độ chuyên môn cần thiết để sử dụng nền tảng AI / ML?

Câu hỏi này đề cập đến mức độ thuần thục và kỹ năng của các chuyên gia khi nói đến khả năng tích hợp dữ liệu và học máy. Bạn đang tìm kiếm một giải pháp sẽ được vận hành bởi một chuyên gia về khoa học dữ liệu hay dành cho các nhân viên IT thông thường? Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ góp phần để giúp bạn lựa chọn một nền tảng phù hợp với quy mô, mục đích của doanh nghiệp của bạn.