کله چې د AI تولید کول، ډیری ننګونې شتون لري چې تاسو ورسره مخ کیدی شئ، لکه څنګه چې ستاسو د AI ماډل په پروسې یا خلکو کې پلي کول، د ډیټا او ماډلونو ثبات، څنګه خپل ماډل د بدلون چاپیریال او د وخت په تیریدو سره سم ساتل، اندازه کول، او څنګه وده کول. یا ستاسو د AI ماډل ظرفیتونه لوړ کړئ.
AI سرایت کول
د نوي الګوریتم سره د بریالۍ ماشین زده کړې پروف آف تصور (PoC) چلول یوازې 10٪ هڅې دي چې د دې تولید او ریښتیني ارزښت ترلاسه کولو لپاره اړین دي. پاتې 90٪ په هغه شیانو ویشل کیدی شي چې تاسو یې د کارونې وړ محصول جوړولو لپاره اړتیا لرئ او هغه شیان چې تاسو اړتیا لرئ د ګټور محصول جوړولو لپاره ترسره کړئ.
د کارونې وړ محصول رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د خپلو کاروونکو لپاره د محصول چمتو کولو تخنیکي پلي کولو کې زوم ان کړئ. د دې ګټور کولو لپاره ، تاسو باید د کاروونکو لپاره پروسې ته د محصول سرایت کولو ته وګورئ. لومړی، په هرصورت، د PoC او د کارونې وړ محصول ترمنځ توپیر څه دی؟
تر ټولو لومړی، PoCs د تولید لپاره ندي. محصولات باید هر وخت، هر وخت، او د بدلون په شرایطو کې کار وکړي. ستاسو د PoC په جریان کې، تاسو هغه معلومات ومومئ چې تاسو یې په لټه کې یاست، یوه کاپي یې جوړه کړئ، او د هغې پاکولو او تحلیل یې پیل کړئ. په تولید کې، ستاسو د معلوماتو سرچینه باید په ریښتیني وخت کې د ډیټا پلیټ فارم سره وصل شي، په خوندي او خوندي توګه؛ د ډیټا جریان باید په اوتومات ډول اداره شي او د نورو معلوماتو سرچینو سره پرتله / یوځای شي.
ستاسو د PoC په جریان کې، تاسو یا د دې وړتیا لرئ چې د خپلو راتلونکو کاروونکو سره خبرې وکړئ او د حل ډیزاین کولو لپاره د دوی سره کار وکړئ، یا تاسو هیڅ کاروونکي نلرئ، او تاسو تخنیکي حل ډیزاین کوئ. د یو محصول لپاره، تاسو هغه کاروونکي لرئ چې اړتیا لري د دې حل په اړه پوه شي، او هغه خلک چې د تخنیکي حل چلولو لپاره مسؤل دي. په دې توګه، یو محصول روزنې، FAQs، او/یا ملاتړ لیکونو ته اړتیا لري ترڅو د کارولو وړ وي. سربیره پردې ، تاسو یوازې په PoC کې ستاسو د یوې کارونې قضیې لپاره نوې نسخه رامینځته کړئ. محصولات تازه معلوماتو ته اړتیا لري، او کله چې تاسو خپل محصول د ډیری پیرودونکو لپاره وړاندې کړ، تاسو د تولید لپاره د خپل کوډ آزموینې او ځای پرځای کولو لارې ته اړتیا لرئ (CI/CD پایپ لاینونه).
"په Itility کې، موږ زموږ د Itility ډیټا فابریکه او AI فابریکه رامینځته کړې چې زموږ د هرې پروژې لپاره د ودانۍ بلاکونه او لاندې پلیټ فارم پوښي. دا پدې مانا ده چې موږ د کارونې وړ زاویه له پیل څخه پوښلې ده، نو موږ کولی شو په ګټور زاویه تمرکز وکړو (کوم چې ډیر پیرودونکي دي او د قضیې پورې تړاو لري)، "شرکت وویل.
د آفتونو کشف ایپ - له PoC څخه د کارونې وړ محصول ته
"زموږ د آفتونو کشف اپلیکیشن د تصور مرحلې ثبوت یو ماډل درلود چې کولی شي د شنو خونو ټیم غړو لخوا اخیستل شوي عکسونو پراساس په ګلو جال کې د مچانو طبقه بندي او شمیرل محدود دنده ترسره کړي. په هغه صورت کې چې دوی یو عکس له لاسه ورکړی یا یو څه غلط شوی، دوی کولی شي بیرته لاړ شي او بل واخلي، یا په مستقیم ډول یې په ډشبورډ کې حل کړي. یو څه لاسي چک ته اړتیا وه.
"زموږ د PoC نړۍ ساده وه، د یو واحد وسیله، یو واحد کاروونکي، او یو واحد پیرودونکي پر بنسټ. په هرصورت، د کارونې وړ محصول ته د جوړولو لپاره، موږ د ډیری پیرودونکو اندازه کولو او ملاتړ ته اړتیا درلوده. بیا، د معلوماتو جلا کولو او خوندي ساتلو څرنګوالي پوښتنه راپورته کیږي. سربیره پردې، هر انفرادي پیرودونکی / ماشین یو ترتیب او ډیفالټ ترتیب ته اړتیا لري. نو، څنګه 20 نوي پیرودونکي تنظیم او تنظیم کړئ؟ تاسو څنګه پوهیږئ کله چې د اډمین انٹرفیس جوړ کړئ او آن بورډینګ اتومات کړئ؟ په 2 پیرودونکو، 20، یا 200؟
البته، تاسو ممکن پوښتنې ولرئ، لکه 'د مچانو شمیرل څنګه زما پیرودونکي سره مرسته کوي؟ د دې معلوماتو ارزښت څنګه رامینځته کړئ؟ د پریکړو وړاندیز او عمل څنګه کول؟ دا AI غوښتنلیک څنګه د سوداګرۍ پروسې کې مناسب دی؟'. لومړی ګام دا دی چې ستاسو د حوالې چوکاټ د تخنیکي / ډیټا لید څخه د پای کارونکي لید ته بدل کړئ. دا پدې مانا ده چې ستاسو د پیرودونکي سره خبرو اترو ته دوام ورکړئ او وګورئ چې څنګه ثابت شوي PoC په ورځني پروسو کې فټ کیږي.
"تاسو باید دا پروسه د اوږدې مودې لپاره له نږدې تعقیب کړئ، تاسو اړتیا لرئ په عملیاتي او تاکتیکي غونډو کې ګډون وکړئ ترڅو واقعیا پوه شئ چې هره ورځ د کوم معلوماتو پراساس کوم اقدامات ترسره کیږي، د څه کولو لپاره څومره وخت لګول کیږي، او استدلال. د ځینو کړنو تر شا. پرته لدې چې پوه شئ چې ستاسو د ماډل څخه معلومات څنګه د سوداګرۍ ارزښت رامینځته کولو لپاره کارول کیږي ، تاسو به ګټور محصول ته ورسیږئ.
"زموږ په قضیه کې، موږ وموندل چې د پریکړې کولو لپاره کوم معلومات کارول شوي. د مثال په توګه، موږ وموندله چې د ځینې آفتونو لپاره دا خورا مهم و چې د اونۍ رجحان تعقیب کړئ (د کوم لپاره چې تاسو خورا لوړ درستیتونو ته اړتیا نلرئ) پداسې حال کې چې نور د آفت په لومړۍ نښه کې عمل ته اړتیا لري (د دې معنی چې دا غوره ده چې یو جوړه ولرئ. د غلطو مثبتو څخه د حتی د یو غلط منفي په پرتله).
"سربیره پردې، موږ وموندله چې زموږ پیرودونکي دمخه د ورته وسیلې سره 'خراب' تجربه درلوده چې ادعا یې کوله دقت لري چې نشي کولی په عمل کې وړاندې کړي. دوی به ولې زموږ باور وکړي؟ موږ دا د باور ستونزه په سر کې واخیسته او دقت او روڼتیا مو د محصول کلیدي ځانګړتیا جوړه کړه. موږ دا معلومات د دې لپاره کارولي چې زموږ محصول ګټور کړي ترڅو غوښتنلیک د وروستي کارونکي کاري میتودونو سره تطبیق کړي، او په متقابل عمل کې د روڼتیا په زیاتولو سره، کارونکي ته په غوښتنلیک باندې ډیر کنټرول ورکړي، "شرکت ادامه ورکوي.
تر ټولو ستره ننګونه څه ده؟
"زموږ د الوتنې د شمیرنې سناریو کې، موږ کولی شو د خپل دقت نمرې په اړه خبرې وکړو چې موږ یې غواړو. په هرصورت، د ګټور کیدو لپاره، کاروونکي (د شنو خونو متخصص) د فیصدو څخه ډیر ته اړتیا لري. هغه څه ته اړتیا ده چې تجربه یې کړئ، او په دې باور کول زده کړئ. ترټولو بد شی چې پیښ کیدی شي هغه وخت دی چې ستاسو کاروونکي ستاسو پایلې د دوی د لاسي پایلو سره پرتله کوي او یو (لوی) توپیر شتون لري. ستاسو شهرت خراب شوی او د باور بیرته ترلاسه کولو لپاره هیڅ ځای نشته. موږ دا په محصول کې د سافټویر اضافه کولو سره مقابله وکړه چې کاروونکي هڅوي چې دا توپیرونه وګوري او سم کړي.
"زموږ تګلاره دا ده چې کاروونکي د AI حل یوه برخه وګرځوي پرځای یې دا د داسې سیسټم په توګه وړاندې کړي چې د متخصص ځای په ځای کوي. موږ متخصص په یو آپریټر بدلوو. AI د دوی وړتیاوې لوړوي او متخصصین په دوامداره توګه د تدریس او لارښود کولو له لارې کنټرول کې پاتې کیږي ترڅو AI ته نور څه زده کړي او سمون وکړي کله چې چاپیریال یا نور تغیرات تیریږي. د یو چلونکي په توګه، متخصص د حل یوه لازمي برخه ده - د ځانګړو کړنو سره د AI ښوونه او روزنه.
کېکاږئ دلته د آپریټر متمرکز چلند په اړه د نورو توضیحاتو سره ویډیو وګورئ.