AI-இன் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் உற்பத்தியாக்கம்

Ad-hoc பகுப்பாய்வு மூலம் பயனுள்ள AI மாதிரிகளை வெற்றிகரமாக உருவாக்கியுள்ளன, குறிப்பாக முடிவெடுப்பதற்கான ஆதரவை வழங்கும் தரவு பகுப்பாய்வு துறைகளில். ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவால், ad-hoc பகுப்பாய்வு மூலம் உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளை எடுத்து, குறிப்பிட்ட AI மாதிரிகள் பரந்த அமைப்பால் பயன்படுத்த அனுமதிப்பதாகும். முழு அமைப்பும் AI-ஐப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கும் வணிகங்கள் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையைப் பெறும்.

இந்தக் கட்டுரை உற்பத்தியாக்கம் மூலம் ஒரு நிறுவனத்திற்குள் AI-ஐ எவ்வாறு ஒருங்கிணைப்பது என்பதை ஆராயும்.

உற்பத்தி பயன்பாட்டிற்கான பொருத்தமான AI மாதிரியை அடையாளம் காண்பது

உற்பத்தி பயன்பாட்டிற்கு ஏற்ற செயற்கை நுண்ணறிவு அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரி என்பது மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை உருவாக்கும் அல்லது நடைமுறை விளைவைக் கொடுக்கும் எந்த ஒரு மாதிரியாகும். அத்தகைய மாதிரிகள் தரவு விஞ்ஞானிகளால் தொடர்ந்து கைமுறையாக இயக்கப்பட வேண்டும் என்று வைத்துக்கொள்வோம். அந்த சந்தர்ப்பத்தில், அந்த செயல்முறை உற்பத்தியாக்கப்படவில்லை மற்றும் சில தொழில்நுட்ப ஊழியர்களுக்கு மட்டுமே அணுகக்கூடியதாக இருக்க வாய்ப்புள்ளது.

ஒரு மாதிரி வழக்கமான வணிக (BAU) செயல்முறைகளில் தினசரி பயன்படுத்தப்படும்போது உற்பத்தியாக்கப்படுகிறது. இனி, அது தற்காலிகமாக (ad-hoc) இயக்கப்பட்டால், அது பரந்த அமைப்புக்கு அணுகக்கூடியதாக இருக்காது.

AI-ஐ வழக்கமான (BAU) செயல்முறைகளில் ஒருங்கிணைத்தல்

செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் இன்னும் பழைய புள்ளியியல் அடிப்படையிலான மாதிரிகளில் நீண்டகாலமாக உள்ள ஒரு பிரச்சினை, ஒரு நிறுவனத்திற்குள் மிகச் சிலரே அவற்றை அணுக முடியும் என்பதாகும். இதற்கு பல காரணங்கள் உள்ளன, இருப்பினும் மிகப் பொதுவானது, அத்தகைய மாதிரிகளைப் பயன்படுத்த கடந்து செல்ல வேண்டிய தொழில்நுட்பத் தடை மற்றும் அத்தகைய மாதிரிகளை இயக்கத் தேவையான கணினி அமைப்பு ஆகும்'.

வலை உலாவியின் தோற்றம் மற்றும் உலாவியில் உள்ளமைக்கப்பட்ட தொடர்ச்சியான செயல்பாட்டின் மூலம், வெறும் வலை உலாவிக்கான அணுகலைக் கொண்டிருப்பதன் மூலம் மாதிரியைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருக்கக்கூடிய பயனர்களுக்கு இத்தகைய திறன்களை வழங்க முடியும். இதற்குக் காரணம், தேவைப்படும் கணினி அமைப்பு ஒரு தொலைநிலை சேவையகத்திற்குள் பிரிக்கப்படலாம், அதே சமயம் மாதிரியை எவ்வாறு இயக்குவது மற்றும் தொடர்பு கொள்வது என்பதைக் காட்டும் பயனர் இடைமுகம் காட்டப்படலாம். எனவே, இது எதிர்காலத்திற்காக முன்னோக்கிச் செல்ல அனுமதிக்கும், செயற்கை நுண்ணறிவு மட்டுமல்லாமல் தொழில்நுட்ப திறன்களைப் பொருட்படுத்தாமல் மேலும் பல கணினி செயல்பாடுகளை மேலும் பல நபர்களுக்குக் கிடைக்கச் செய்யும்.

AI மாதிரிகளை AI அமைப்புகளாக உற்பத்தியாக்குதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பு என்பது விரும்பிய விளைவை அடைய ஒரு AI மாதிரி அல்லது பல AI மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தும் அமைப்பாகும். இரண்டிற்கும் இடையேயான வேறுபாடு பல நிறுவனங்களுக்குத் தெரியவில்லை, ஏனெனில் நிர்வாகம் AI ஐ இயக்க முடிவதை AI திறன்களைக் கொண்டிருப்பதாகக் கருதும் போக்கு கொண்டுள்ளது. AI நல்ல ஆளுகையின் கீழ் செயல்படுவதை உறுதிப்படுத்த ஒரு சரியாக வடிவமைக்கப்பட்ட மற்றும் பொறியியல் செய்யப்பட்ட அமைப்பு தேவை.

இரண்டிற்கும் இடையேயான வேறுபாட்டை விளக்குவதற்கான எளிய வழி, ஒவ்வொரு செயல்முறை நிலைக்கும் பின்னால் உள்ள வேலை செயல்பாடுகளை ஆராய்வதாகும். கணினி விஞ்ஞானிகள் AI நுட்பங்களை உருவாக்குகிறார்கள். தரவு விஞ்ஞானிகள் AI நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி அவற்றை நிறுவனத்திற்குள் உள்ள சிக்கல்களுக்குப் பயன்படுத்துகிறார்கள், மேலும் ஒரு சரியான மாதிரி கொடுக்கப்பட்டால், மென்பொருள் பொறியாளர்கள் AI நுட்பங்கள் மற்றும் அவை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது இரண்டையும் பயன்படுத்தும் வலுவான அமைப்புகளை உருவாக்குகிறார்கள்.

நவீன காலத்தில், மென்பொருள் பொறியியல் பொதுவாக பின்னணி செயல்முறைகள் மூலம் அத்தகைய AI-ஐப் பயன்படுத்தும் வலை மென்பொருளை உருவாக்கும், அதே நேரத்தில் செழுமையான பயனர் இடைமுகத்துடன் நட்பு முன்னணியை வழங்கும். எனவே, இது பயனர்களை தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் தேவையில்லாமல் தரவு விஞ்ஞானியைப் போல செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. எதிர்காலத்திற்காக முன்னோக்கி செல்லும்போது, இது முக்கியமானது, ஏனெனில் அவற்றை அணுகக்கூடியவர்களுக்கு இது வழங்கும் பெரும் நன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு AI ஜனநாயகப்படுத்தப்பட வேண்டும்.

AI மற்றும் கிளவுட்டைப் பயன்படுத்துதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் சூப்பர் கணினிகளில் இயங்குவதாக உள்ளன, இது ஆராய்ச்சி இடத்திற்குள் மிகவும் பொதுவானது. பல வெவ்வேறு திட்டங்கள் கணக்கீட்டு நேரத்திற்காக போட்டியிடுவதால் சூப்பர் கணினிகள் செலவானவை மற்றும் அணுக கடினமானவை. ஒரு மாற்று வழி என்னவென்றால், பரவலாக்கப்பட்ட கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கின் சக்தியை மாற்றாகப் பயன்படுத்துவதாகும்.

கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தேவைக்கேற்ப கம்ப்யூட்டிங் சக்தி மற்றும் சேமிப்பகத்தை வழங்குகிறது மற்றும் மாறும் வகையில் அளவிடப்படலாம். நன்மை என்னவென்றால், நிறுவனங்கள் குறிப்பிட்ட உள்கட்டமைப்பை உருவாக்கவும் பராமரிக்கவும் அதிகமாக முதலீடு செய்ய தேவையில்லை. கடந்த காலங்களில் நிறுவனங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை அணுகுவதற்கான தடை பெரும் கம்ப்யூட்டிங் சக்தி மற்றும் சேமிப்பகத்தை அணுகுவதாக இருந்தது. இந்த வளங்களை மிகவும் அணுகக்கூடிய வகையில் அணுகுவதால், நிறுவனங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவது இப்போது நடைமுறைக்கு வந்துள்ளது.

நிறுவனங்கள் தற்போதுள்ள பாரம்பரிய உள்கட்டமைப்பு மற்றும் அமைப்புகளை கிளவுட்டிற்கு இடம்பெயர்த்து, கிளவுட்-முதல் உத்தியை ஏற்றுக்கொள்ளும்போது, உத்திசார் முடிவெடுப்பவர்கள் கிளவுட் உள்கட்டமைப்பு எங்கு உதவலாம் என்பதை ஆராய்வது தர்க்கரீதியாக இருக்கும். எதிர்கால திறன்களை ஆராயும்போது செயற்கை நுண்ணறிவு விவாதப் பொருட்களில் ஒன்றாக இருக்கும்.

AI முடிவுகளை பரந்த நிறுவனத்திற்கு வழங்குதல் மற்றும் காட்டுதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் மற்றும் அமைப்புகள் விளக்க ஒரு தனிநபர் மற்றும் நடவடிக்கை எடுக்க தேவையான முடிவுகளை உருவாக்குகின்றன. எதிர்காலத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள் எடுக்க வேண்டிய நடவடிக்கைகளையும் பரிந்துரைக்கலாம். இருப்பினும், தற்போதைய நிலையில் எவ்வாறு தொடர்வது என்பதை முடிவெடுப்பவர்களே தீர்மானிக்க வேண்டும்.

Tableau மற்றும் Power BI உட்பட, வணிக நுண்ணறிவு அறிக்கை தொகுப்புகள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு டாஷ்போர்டுகளைப் பயன்படுத்துவது போன்ற தற்போதுள்ள தரவு வழங்கல் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்கள் தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்பட்டு நீட்டிக்கப்படும். தன்னியக்க அமைப்பு வரைபடங்களில் (SOM) காணப்படுவது போன்ற தனிப்பயன் காட்சிப்படுத்தல்களும் தொடர்ந்து உருவாக்கப்படும், இது மக்கள் AI முடிவுகளைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள் ஒரு தனிநபருக்குப் புரியக்கூடியதை விட பல மாறிகளை செயலாக்க முடியும் என்பதால், அத்தகைய வெளியீடுகள் ஒரு நபருக்கு விரிவாக இருப்பது அவசியம், மேலும் அத்தகைய முடிவுகள் மற்றும் அவற்றுடன் தொடர்புடைய தாக்கங்கள் புரிந்து கொள்ளப்பட வேண்டும்.

AI ஐ விளக்குதல் மற்றும் AI முடிவுகளைப் பயன்படுத்துதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள், அல்லது எந்தவொரு அமைப்பும், பொதுவாக வெளியீடுகளை உருவாக்குகின்றன. முடிவுகளின் சிக்கலான தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, அவை தவறாக விளக்கப்படக் கூடாது அல்லது தரவிற்குள் உள்ள சார்புக்கு உட்படக் கூடாது. AI தவறான பாகுபாட்டுடன் தெரிவித்த பல நிகழ்வுகள் உள்ளன, அது கற்றுக்கொண்ட தரவில் பாகுபாடுடைய அல்லது வரையறுக்கப்பட்ட அம்சத் தொகுப்புகள் இருந்ததால் மட்டுமே இவ்வாறு நிகழ்ந்தது.

AI முடிவுகளைப் பயன்படுத்தும் அமைப்புகள் சமநிலையான கண்ணோட்டத்தை உறுதிப்படுத்த விளக்கத்தைக் குறிப்பிட்ட துறைக்குள் இயங்கும் துறை நிபுணர்களின் களத்திற்கு மட்டுமே கட்டுப்படுத்த வேண்டும். இத்தகைய அணுகுமுறையைப் பின்பற்றுவது AI முடிவுகள் சரியானதாகவும் முழுமையானதாகவும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும் உதவும். AI முடிவுகளின் அடிப்படையில் எடுக்கப்படும் நடவடிக்கைகளின் வரம்பைக் கருத்தில் கொள்வதும் அத்தியாவசியம் என்று நாங்கள் கருதுகிறோம், மேலும் AI நடவடிக்கைகள் பாதுகாப்பானவை என்பதை உறுதிப்படுத்த இது வரையறுக்கப்பட்ட மற்றும் குறுகிய துறைக்குள் இருக்க வேண்டும்.

Telemus AI™ உங்கள் நிறுவனத்தில் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்படலாம் என்பது குறித்த இலவச ஆலோசனைக்கு இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்.