Як компанії можуть використовувати технологію штучного інтелекту Google

Бізнес-лідери сучасної технологічної та стартап-сцени знають важливість опанування ШІ та машинного навчання. Вони розуміють, як це може допомогти отримати цінну інформацію з даних, оптимізувати операції за допомогою інтелектуальної автоматизації та створити неперевершений досвід для клієнтів. Однак розробка цих технологій ШІ та використання таких інструментів, як Google Maps API для бізнесу цілі можуть бути трудомісткими та дорогими. Попит на висококваліфікованих фахівців зі штучного інтелекту додає додатковий рівень до проблеми. Тому технологічні фірми та стартапи змушені розумно використовувати свої ресурси, впроваджуючи штучний інтелект у свої бізнес-стратегії.

У цій статті я поділюся різними стратегіями, які технологічні компанії та стартапи можуть використовувати для стимулювання інновацій і скорочення витрат завдяки розумному застосуванню технологій ШІ від Google.

Використання штучного інтелекту для ефективності роботи та зростання

Багато сучасних передових компаній розгортають інноваційні послуги або продукти, які були б неможливі без потужності ШІ. Це не означає, що ці фірми будують свою інфраструктуру та робочі процеси з нуля. Використовуючи послуги штучного інтелекту та машинного навчання, які пропонують постачальники хмарних технологій, компанії можуть відкрити нові можливості для зростання, автоматизувати свої процеси та керувати ініціативами щодо скорочення витрат. Навіть невеликі компанії, чия головна увага може не зосереджуватися на штучному інтелекті, можуть скористатися перевагами вплетення штучного інтелекту в свою операційну структуру, що сприяє ефективному управлінню витратами в міру їх масштабування.

Прискорення розробки продукту

Стартапи часто прагнуть спрямувати свій технічний досвід у власні проекти, які безпосередньо впливають на їхній бізнес. Хоча розробка нових технологій штучного інтелекту може не бути їхньою головною метою, інтеграція функцій штучного інтелекту в нові програми має значну цінність. У таких сценаріях використання попередньо навчених API є швидким і недорогим рішенням. Це дає організаціям міцну базу для зростання та створення видатної роботи.

Наприклад, багато компаній, які об’єднуються розмовний ШІ у своїх продуктах і службах використовувати переваги Google Cloud API, як-от Мова в текст та Природна мова. Ці API дозволяють розробникам без особливих зусиль вбудовувати такі функції, як аналіз настроїв, транскрипція, фільтрація нецензурної лексики, класифікація вмісту тощо. Використовуючи цю потужну технологію, компанії можуть зосередитися на створенні інноваційних продуктів замість того, щоб витрачати час і ресурси на розробку самих базових технологій ШІ.

Перевіряти цю статтю для чудових прикладів того, чому технологічні компанії обирають Google Cloud Speech API. Виділені випадки використання відрізняються: від отримання інформації про клієнта до прищеплення роботам емпатії. Щоб дізнатися більше, перегляньте наш Сторінка продукту AI, що пропонує додаткові API, такі як Translation, Vision тощо. Ви також можете вивчити Google Cloud Skills Boost програма, спеціально розроблена для API ML, яка пропонує додаткову підтримку та досвід у цій галузі.

Оптимізація навантажень і витрат

Щоб вирішити проблеми дорогої та складної інфраструктури машинного навчання, багато компаній все частіше звертаються до хмарних сервісів. Хмарні платформи пропонують перевагу оптимізації витрат, дозволяючи компаніям платити лише за ті ресурси, які їм потрібні, легко збільшуючи чи зменшуючи масштаб відповідно до змінних вимог.

За допомогою Google Cloud клієнти можуть використовувати низку параметрів інфраструктури для точного налаштування своїх робочих навантажень машинного навчання. Деякі використовують центральні процесори (CPU) для створення універсальних прототипів, тоді як інші використовують потужність графічних процесорів (GPU) для проектів, орієнтованих на зображення, і великих моделей, особливо тих, які потребують спеціального замовлення TensorFlow операції, які частково виконуються на ЦП. Деякі обирають фірмові процесори Google ML, Tensor Processing Units (ТПУ), тоді як багато хто застосовує комбінацію цих параметрів, адаптованих до своїх конкретних випадків використання.

Крім поєднання відповідного апаратного забезпечення з вашими конкретними сценаріями використання та отримання переваг від масштабованості та простоти роботи керованих служб, компаніям слід розглянути функції конфігурації, які допомагають керувати витратами. Наприклад, Google Cloud надає можливості розподілу часу та роботи з кількома екземплярами для графічних процесорів, а також такі функції, як Вершина ШІ, спеціально розроблений для оптимізації використання GPU та витрат.

Vertex AI Workbench легко інтегрується з каталогом NVIDIA NGC, що дозволяє одним клацанням миші розгортати фреймворки, комплекти розробки програмного забезпечення та ноутбуки Jupyter. Ця інтеграція в поєднанні з Reduction Server демонструє, як компанії можуть підвищити ефективність штучного інтелекту та скоротити витрати, використовуючи керовані сервіси.

Підвищення ефективності роботи

Окрім використання попередньо навчених API та розробки моделей машинного навчання для створення продукту, компанії можуть підвищити операційну ефективність, особливо на етапі зростання, запровадивши рішення штучного інтелекту, розроблені для задоволення конкретних бізнес- та функціональних потреб. Ці рішення, включно з обробкою контрактів або обслуговуванням клієнтів, відкривають шлях для оптимізації бізнес-процесів і кращого розподілу ресурсів.

Чудовим прикладом такого рішення є Google Cloud Документ AI. Ці продукти використовують потужність машинного навчання для аналізу та вилучення інформації з тексту, задовольняючи різні випадки використання, як-от керування життєвим циклом контракту та обробка іпотеки. Використовуючи DocumentAI, компанії можуть автоматизувати робочі процеси, пов’язані з документами, заощаджуючи час і підвищуючи точність.

Контактний центр ШІ пропонує цінну допомогу компаніям, які відчувають сплеск потреб у підтримці клієнтів. Це рішення дає можливість організаціям створювати інтелектуальні віртуальні агенти, забезпечувати плавну передачу між віртуальними агентами та людьми-агентами за потреби та отримувати корисну інформацію від взаємодії з кол-центром. Використовуючи ці інструменти ШІ, технологічні компанії та стартапи можуть виділяти більше ресурсів на інновації та зростання, одночасно покращуючи обслуговування клієнтів і оптимізуючи загальну ефективність.

Масштабування розробки ML, спрощене розгортання моделі та підвищення точності

Технічні фірми та стартапи часто потребують власних моделей, щоб отримати інформацію з їхніх даних або реалізувати нові варіанти використання. Однак запуск цих моделей у виробниче середовище може виявитися складним і ресурсомістким. Керовані хмарні платформи пропонують рішення, дозволяючи організаціям переходити від створення прототипів до масштабованих експериментів і регулярного розгортання виробничих моделей.

Платформа Vertex AI набуває все більшої популярності серед клієнтів, оскільки вона прискорює розробку машинного навчання, скорочуючи час виробництва до 80% порівняно з альтернативними методами. Він пропонує широкий набір можливостей ML Ops, що дозволяє інженерам ML, дослідникам даних і розробникам ефективно вносити свій внесок. З включенням таких функцій, як AutoML, навіть люди, які не мають глибоких знань ML, можуть навчити високопродуктивні моделі за допомогою зручних функцій з низьким кодом.

Застосування Vertex AI Workbench спостерігає значне зростання, і клієнти отримують вигоду від таких функцій, як прискорення великих завдань навчання моделей у десять разів і підвищення точності моделювання з 80% до колосальних 98%. Перевірте відео серія для отримання покрокового посібника з переходу моделей від прототипу до виробництва. Крім того, ознайомтеся зі статтями, які висвітлюють внесок Vertex AI у зміни клімату вимірювання, включення BigQuery для передбачень без коду, синергія між Vertex AI і BigQuery для розширеного аналізу даних і це повідомлення на основі пояснень Vertex AI на основі прикладів, щоб забезпечити інтуїтивну та ефективну ітерацію моделі.