Cum îmbunătățesc aplicațiile bazate pe AI/ML bazate pe adnotare de date experiența clienților în toate industriile?

Pandemia a adus provocări tehnologice, logistice și economice pentru companii la nivel global, lăsându-le să se adapteze. În mijlocul haosului, organizațiile au apelat la platforme de videoconferință precum Google Meet, Microsoft Teams și Zoom pentru a rămâne conectate.

Tehnologii de nouă generație, cum ar fi Inteligența Artificială (AI) și Machine Learning (ML), au completat eforturile umane de a se ocupa de orice, de la sănătate la educație. De asemenea, companiile s-au uitat către aceste tehnologii de nouă generație pentru a rămâne agile în timpul schimbărilor incerte ale industriei.

De asemenea, folosim aplicații AI/ML într-un fel sau altul. Utilizați automat funcțiile de inteligență artificială în timp ce începeți ziua cu smartphone-uri. Poate fi deblocat fără a introduce parole sau coduri, prin identificarea biometrică, cum ar fi amprentele digitale, irisul sau recunoașterea facială. De asemenea, există o opțiune de deblocare a dispozitivului smartphone folosind un model controlat de AI.

După aceea, deschideți alte aplicații precum YouTube. Sistemul său de recomandare folosește AI pentru a oferi cel mai potrivit conținut care vi se potrivește cel mai bine. Funcțiile de completare automată și rezultatele de căutare relevante pe care le obțineți în timp ce navigați pe web sunt bazate pe inteligență artificială.

Luați un alt exemplu, dacă faceți o greșeală când trimiteți mesaje cuiva, erorile sunt corectate automat de multe ori - știți cui să mulțumiți. Dar te-ai întrebat ce alimentează aceste aplicații AI și ML pe care le folosim într-un fel sau altul? Dacă nu, suntem aici să răspundem. Adnotarea datelor este procesul care alimentează aceste aplicații.

Ștergeți elementele de bază

Pentru ca aplicațiile bazate pe AI/ML să dea sens datelor necesită o pregătire supravegheată. Ei trebuie să fie predați folosind seturi de date etichetate corespunzător, care îi ajută să detecteze, să identifice și să clasifice diferite lucruri din mediul lor. Deci, adnotarea datelor este procesul de adăugare de etichete și etichete la seturile de date de intrare care urmează să fie introduse în modelele AI/ML.

Așa cum un copil este învățat ce este un copac, modelele inteligente trebuie să fie învățate ce este un copac. Ele trebuie să fie hrănite cu seturi de date etichetate corect care arată ce este un copac. De asemenea, trebuie să-i înveți care nu este un „copac”. Dar dacă doriți ca modelul inteligent să facă distincția între tipurile de copaci, va trebui să le spuneți care sunt diferitele soiuri de copaci. Numai atunci este posibil ca modelul AI/ML să clasifice dacă este un copac neem sau un brad.

Cu cuvinte simple, AI și ML învață prin exemple la fel cum face creierul uman. Fie că este un model de procesare a limbajului natural (NLP) sau un model bazat pe viziunea computerizată (CV), adnotarea datelor este procesul care le accelerează pe toate. Seturile de date etichetate cu precizie ajută algoritmii de învățare automată să învețe, să evolueze și să îndeplinească eficient sarcinile pentru care sunt proiectați.

Minunile AI

Afacerile de diferite dimensiuni adoptă AI și ML la nivel global, deoarece dețin un potențial imens. Rezultatele sondajului din McKinsey Report: The State of AI in 2021 sunt „Funcțiile de afaceri în care adoptarea AI este cea mai frecventă sunt operațiunile de servicii, dezvoltarea de produse și servicii și marketing și vânzări, deși cele mai populare cazuri de utilizare acoperă o gamă largă de funcții. ”

Iată o listă cu câteva aplicații uimitoare ale AI și ML în diferite industrii și modul în care adnotarea datelor alimentează aceste aplicații:

Sănătate

AI asociată cu ML găsește multe cazuri de utilizare în peisajul sănătății și este mai bine să spunem că AI este un avantaj pentru sectorul sănătății. Imaginile medicale precum scanările cu raze X, CT, RMN, ultrasunete și PET sunt etichetate cu precizie pentru a antrena modelul de învățare automată. Aceste seturi de date medicale adnotate ajută modelele inteligente să învețe din cazurile anterioare și să facă predicții despre noi imagini neetichetate. Acest lucru ajută profesioniștii din domeniul sănătății să diagnosticheze diferite tipuri de boli, cum ar fi infecțiile sau cancerele. Detectarea legăturii între codurile genetice, descoperirea mai rapidă a medicamentelor și imagistica dentară, detectarea fracturilor osoase este, de asemenea, posibilă prin aceasta.

Cu amănuntul

AI se extinde virtual, iar sectorul retail nu face excepție de la acesta. Comercianții cu amănuntul pot spori eficiența prin gestionarea inteligentă a stocurilor, depozitele automate și extragerea de atribute fără a-și crește costurile operaționale. Pentru a oferi o experiență ridicată pentru clienți, comercianții cu amănuntul folosesc inteligența artificială pe tot parcursul ciclului lor de produse și servicii, de la producție până la interacțiunile cu serviciul pentru clienți post-vânzare și tot ce se află între ele. Clienții se confruntă cu un nivel ridicat de confort prin auto-checkouts, cumpărături personalizate prin recomandări de produse, îmbunătățirea căutării vizuale și așa mai departe. Acest lucru afectează, de asemenea, vânzările lor curente și generează profituri mai mari.

Comerț electronic

AI/ML a avut un impact semnificativ asupra sectorului comerțului electronic. Părțile interesate își cunosc mai bine clienții evaluându-i în funcție de tiparele lor de cumpărături, produsele preferate, modurile de plată utilizate etc.

De asemenea, companiile pot personaliza recomandările de cumpărături pentru clienții lor și pot detecta recenzii false folosind modele Natural Language Processors (NLP). Acest lucru le îmbunătățește rezultatele anuale și crește rentabilitatea investiției. Alte funcții avansate, cum ar fi chatboții, serviciul automatizat pentru clienți, căutarea vizuală a produselor și funcțiile de căutare vocală, toate alimentate de adnotarea datelor pot fi, de asemenea, integrate în platformele lor pentru a oferi o experiență de utilizator ridicată.

Finanţa

Liderii din industria financiară folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a îmbunătăți achiziția și reținerea clienților, pentru a crește generarea de venituri, a îmbunătăți relațiile cu clienții și a gestiona mai bine riscurile.

Asistenții virtuali sau chatbot-urile bazate pe inteligență artificială pot funcționa non-stop și pot ajuta la rezolvarea întrebărilor consumatorilor mult mai eficient. Ei pot, de asemenea, să creeze și să vândă produse încrucișate clienților existenți cu conversații inteligente, să ofere mai multe opțiuni de cumpărare și, în cele din urmă, să creeze canale de vânzări disponibile 24/7 pentru companii.

Educaţie

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este una dintre aplicațiile uimitoare ale AI din lumea reală. Folosind aceste dispozitive au fost analizate foile de răspuns MCQ în zilele școlii/facultății. Tehnologiile de ultimă generație, cum ar fi rețelele neuronale artificiale, oferă o experiență dinamică și îi ajută pe studenți să se bucure de ceea ce studiază.

Procesarea limbajului natural (NLP) este o altă minune a adnotării în învățarea automată. Folosind modelele bazate pe NLP, studenții își pot traduce cu ușurință materialul de curs dintr-o limbă în alta. Ca urmare, bariera lingvistică este înlăturată, iar subiectele și conținutul cursului devin ușor accesibile pentru o gamă largă de studenți care pot beneficia enorm de pe urma acestora.

Gânduri finale

Aplicațiile bazate pe AI/ML alimentate de procesul de adnotare a datelor revoluționează afacerile din diferite industrii și verticale. Datele provenite din Raportul McKinsey: Starea AI în 2021 susțin bine această afirmație. „Descoperirile sondajului din 2021 indică faptul că adoptarea AI continuă să crească constant: 56% din toți respondenții raportează adoptarea AI în cel puțin o funcție, față de 50% în 2020.”

Așadar, pentru a face parte din această revoluție new-age, companiile au nevoie de suport de date pentru AI și ML. consultarea profesioniștilor sau colaborarea cu companii cu experiență vă poate ajuta să obțineți în mod constant seturi de date etichetate de înaltă calitate. Deci, acesta este momentul potrivit pentru a acționa!