AI නිෂ්පාදනය කිරීමේදී, ඔබට මුහුණ දිය හැකි අභියෝග රාශියකි, එනම් ක්රියාවලියකට හෝ පුද්ගලයන්ට ඔබේ AI ආකෘතිය යෙදිය යුතු ආකාරය, දත්ත සහ ආකෘති ස්ථායීකරනය, පරිසරය වෙනස් කිරීමේදී සහ කාලයත් සමඟ ඔබේ ආකෘතිය නිවැරදිව තබා ගන්නේ කෙසේද, පරිමාණය, සහ වර්ධනය වන්නේ කෙසේද? හෝ ඔබේ AI ආකෘතියේ හැකියාවන් වැඩි කරන්න.
AI කාවැද්දීම
නව ඇල්ගොරිතමයක් සමඟ සාර්ථක යන්ත්ර ඉගෙනීමේ සංකල්ප සාධනයක් (PoC) ධාවනය කිරීම එය නිෂ්පාදනය කිරීමට සහ එයින් සැබෑ වටිනාකමක් ලබා ගැනීමට අවශ්ය උත්සාහයෙන් 10% ක් පමණි. ඉතිරි 90% භාවිතා කළ හැකි නිෂ්පාදනයක් සෑදීමට ඔබ කළ යුතු දේ සහ ප්රයෝජනවත් නිෂ්පාදනයක් කිරීමට ඔබ කළ යුතු දේ ලෙස බෙදිය හැකිය.
භාවිතා කළ හැකි නිෂ්පාදනයක් සෑදීමට, ඔබ ඔබේ පරිශීලකයින්ට භාණ්ඩය ලබා දීමේ තාක්ෂණික ක්රියාත්මක කිරීම විශාලනය කළ යුතුය. එය ප්රයෝජනවත් කිරීම සඳහා, ඔබ නිෂ්පාදිතය පරිශීලකයින් සඳහා ක්රියාවලියකට කාවැද්දීම දෙස බැලිය යුතුය. කෙසේ වෙතත්, පළමුව, PoC සහ භාවිතා කළ හැකි නිෂ්පාදනයක් අතර ඇති වෙනස කුමක්ද?
පළමුවෙන්ම, PoCs නිෂ්පාදනය සඳහා අදහස් නොකෙරේ. නිෂ්පාදන සෑම විටම, ඕනෑම වේලාවක සහ මාරු වන තත්වයන් යටතේ ක්රියා කළ යුතුය. ඔබගේ PoC අතරතුර, ඔබ සොයන දත්ත සොයා, පිටපතක් සාදා, එය පිරිසිදු කිරීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට පටන් ගනී. නිෂ්පාදනයේදී, ඔබගේ දත්ත මූලාශ්රය තත්ය කාලීනව, ආරක්ෂිතව සහ ආරක්ෂිතව දත්ත වේදිකාවකට සම්බන්ධ කළ යුතුය; දත්ත ප්රවාහය ස්වයංක්රීයව හැසිරවිය යුතු අතර අනෙකුත් දත්ත මූලාශ්ර සමඟ සංසන්දනය කළ යුතුය.
ඔබගේ PoC අතරතුර, ඔබට ඔබේ අනාගත පරිශීලකයන් සමඟ කතා කිරීමට සහ විසඳුමක් සැලසුම් කිරීමට ඔවුන් සමඟ වැඩ කිරීමට හැකි වීමේ සුඛෝපභෝගිත්වය ඔබට ඇත, නැතහොත් ඔබට කිසිඳු පරිශීලකයෙකු නොමැති අතර ඔබ තාක්ෂණික විසඳුමක් සැලසුම් කරමින් සිටී. නිෂ්පාදනයක් සඳහා, ඔබට එම විසඳුම තේරුම් ගැනීමට අවශ්ය පරිශීලකයින් සහ තාක්ෂණික විසඳුම ක්රියාත්මක කිරීමට වගකිව යුතු පුද්ගලයින් සිටී. මේ අනුව, නිෂ්පාදනයක් භාවිතා කළ හැකි වීම සඳහා පුහුණුව, නිතර අසන පැන, සහ/හෝ ආධාරක මාර්ග අවශ්ය වේ. තවද, ඔබ PoC එකක ඔබගේ එක් භාවිත අවස්ථාවක් සඳහා නව අනුවාදයක් නිර්මාණය කරයි. නිෂ්පාදන සඳහා යාවත්කාලීන අවශ්ය වන අතර, ඔබ බහු පාරිභෝගිකයින් සඳහා ඔබේ නිෂ්පාදනය ලබා දී ඇති විට, ඔබට නිෂ්පාදනය සඳහා ඔබේ කේතය පරීක්ෂා කිරීමට සහ යෙදවීමට ක්රමයක් අවශ්ය වේ (CI/CD නල මාර්ග).
“Itility හි, අපි අපගේ ඕනෑම ව්යාපෘතියක් සඳහා ගොඩනැඟිලි කොටස් සහ යටින් පවතින වේදිකාව ආවරණය කරන අපගේ Itility Data Factory සහ AI කර්මාන්තශාලාව සංවර්ධනය කර ඇත. මෙයින් අදහස් කරන්නේ අපට භාවිතා කළ හැකි කෝණය ආරම්භයේ සිටම ආවරණය කර ඇති අතර එමඟින් අපට ප්රයෝජනවත් කෝණය කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ හැකිය (එය වැඩි පාරිභෝගිකයින් සහ නඩුව මත රඳා පවතී),” සමාගම ප්රකාශ කළේය.
පළිබෝධ හඳුනාගැනීමේ යෙදුම - PoC සිට භාවිතා කළ හැකි නිෂ්පාදනය දක්වා
“අපගේ පළිබෝධ හඳුනාගැනීමේ යෙදුමේ සංකල්ප ඔප්පු කිරීමේ අදියර සමන්විත වූයේ හරිතාගාර කණ්ඩායම් සාමාජිකයින් විසින් ගන්නා ලද පින්තූර මත පදනම්ව මැලියම් උගුලක් මත මැස්සන් වර්ගීකරණය සහ ගණන් කිරීමේ පටු කාර්යය ඉටු කළ හැකි ආකෘතියකිනි. ඔවුන්ට පින්තූරයක් මග හැරී ගියහොත් හෝ යම් දෙයක් වැරදී ගියහොත්, ඔවුන්ට ආපසු ගොස් තවත් එකක් ගැනීමට හෝ උපකරණ පුවරුවේ එය සෘජුවම සවි කිරීමට හැකිය. අතින් චෙක්පත් කිහිපයක් අවශ්ය විය.
“අපගේ PoC-ලෝකය එක් උපාංගයක්, එක් පරිශීලකයෙක් සහ එක් පාරිභෝගිකයෙක් මත පදනම්ව සරල විය. කෙසේ වෙතත්, එය භාවිතා කළ හැකි නිෂ්පාදනයක් බවට පත් කිරීම සඳහා, අපට පාරිභෝගිකයින් කිහිප දෙනෙකුට පරිමාණය කිරීමට සහ සහාය වීමට අවශ්ය විය. එවිට, දත්ත වෙන්කර සුරක්ෂිතව තබා ගන්නේ කෙසේද යන ප්රශ්නය පැන නගී. එපමනක් නොව, එක් එක් පාරිභෝගිකයා/යන්ත්රය සඳහා සැකසුම සහ පෙරනිමි වින්යාසය අවශ්ය වේ. ඉතින්, නව පාරිභෝගිකයින් 20 දෙනෙකු වින්යාස කිරීම/සැකසීම කරන්නේ කෙසේද? පරිපාලක අතුරුමුහුණතක් ගොඩනගා ගැනීම සහ ඇතුල්වීම ස්වයංක්රීය කළ යුත්තේ කවදාදැයි ඔබ දන්නේ කෙසේද? පාරිභෝගිකයින් 2 දෙනෙකුට, 20, හෝ 200?"
ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔබට 'මැස්සන් ගණන් කිරීම මගේ පාරිභෝගිකයාට උපකාර කරන්නේ කෙසේද?' වැනි ප්රශ්න තිබිය හැක. මෙම තොරතුරු වලින් වටිනාකමක් නිර්මාණය කරන්නේ කෙසේද? තීරණ නිර්දේශ කර ක්රියාමාර්ග ගන්නේ කෙසේද? මෙම AI යෙදුම ව්යාපාරික ක්රියාවලියට ගැලපෙන්නේ කෙසේද?'. පළමු පියවර වන්නේ තාක්ෂණික/දත්ත ඉදිරිදර්ශනයක සිට අවසාන පරිශීලක ඉදිරිදර්ශනය දක්වා ඔබේ සමුද්දේශ රාමුව වෙනස් කිරීමයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔබේ පාරිභෝගිකයා සමඟ සංවාදය දිගටම කරගෙන යාම සහ ඔප්පු කරන ලද PoC දෛනික ක්රියාවලීන්ට ගැලපෙන ආකාරය බැලීමයි.
“ඔබට දිගු කාලයක් සඳහා ක්රියාවලිය සමීපව අනුගමනය කළ යුතුය, කුමන තොරතුරු මත පදනම්ව සෑම දිනකම ගනු ලබන ක්රියාමාර්ග මොනවාද, කුමක් කිරීමට කොපමණ කාලයක් වැය කරන්නේද සහ තර්කනය පිළිබඳව සැබවින්ම අවබෝධ කර ගැනීමට ඔබ මෙහෙයුම් සහ උපායශීලී රැස්වීම්වලට සම්බන්ධ විය යුතුය. සමහර ක්රියා පිටුපස. ඔබේ ආකෘතියෙන් ලැබෙන තොරතුරු ව්යාපාරික වටිනාකමක් නිර්මාණය කිරීමට භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි තේරුම් නොගෙන, ඔබට ප්රයෝජනවත් නිෂ්පාදනයක් ලබා ගැනීමට නොහැකි වනු ඇත.
“අපගේ නඩුවේදී, තීරණ ගැනීමට භාවිතා කරන තොරතුරු මොනවාදැයි අපි සොයා ගත්තෙමු. උදාහරණයක් ලෙස, සමහර පළිබෝධකයන් සඳහා සතිපතා ප්රවණතාව අනුගමනය කිරීම වඩා වැදගත් බව අපි සොයා ගත්තෙමු (ඒ සඳහා ඔබට සුපිරි ඉහළ නිරවද්යතා අවශ්ය නොවේ) අනෙක් අයට පළිබෝධකයෙකුගේ පළමු ලකුණේදී ක්රියා කිරීම අවශ්ය වේ (එයින් අදහස් කරන්නේ යුවළක් සිටීම වඩා හොඳ බවයි. එක් ව්යාජ නිෂේධනයක් හෝ තිබීමට වඩා ව්යාජ ධනාත්මක බව).
“අමතරව, ප්රායෝගිකව ලබා දිය නොහැකි නිරවද්යතාවයන් ඇති බවට ප්රකාශ කරන සමාන මෙවලමක් සමඟ අපගේ පාරිභෝගිකයා මීට පෙර 'නරක' අත්දැකීමකට මුහුණ දී ඇති බව අපි සොයා ගත්තෙමු. ඔවුන් අපේ දේ විශ්වාස කරන්නේ ඇයි? අපි මෙම විශ්වාසනීය ගැටලුව ප්රධාන වශයෙන් ගත් අතර නිරවද්යතාවය සහ විනිවිදභාවය නිෂ්පාදනයේ ප්රධාන අංගයක් බවට පත් කළෙමු. අවසාන පරිශීලකයාගේ ක්රියාකාරී ක්රමවලට යෙදුම අනුවර්තනය කිරීමෙන් සහ අන්තර්ක්රියාකාරිත්වයේ විනිවිදභාවය වැඩි කිරීමෙන්, පරිශීලකයාට යෙදුම කෙරෙහි වැඩි පාලනයක් ලබා දීමෙන් අපගේ නිෂ්පාදනය ප්රයෝජනවත් කිරීමට අපි මෙම තොරතුරු භාවිතා කළෙමු, ”සමාගම තවදුරටත් පවසයි.
ලොකුම අභියෝගය කුමක්ද?
“අපගේ පියාසර ගණන් කිරීමේ අවස්ථාවෙහිදී, අපට අවශ්ය පරිදි අපගේ නිරවද්යතා ලකුණු ගැන කතා කළ හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ප්රයෝජනවත් වීමට නම්, පරිශීලකයාට (හරිතාගාර විශේෂඥයෙකුට) ප්රතිශතයට වඩා අවශ්ය වේ. අවශ්ය වන්නේ එය අත්විඳීම සහ එය විශ්වාස කිරීමට ඉගෙන ගැනීමයි. සිදුවිය හැකි නරකම දෙය නම් ඔබේ පරිශීලකයින් ඔබේ ප්රතිඵල ඔවුන්ගේ අත්පොත ප්රතිඵල සමඟ සංසන්දනය කරන විට සහ (විශාල) විෂමතාවයක් ඇති විටය. ඔබේ කීර්ති නාමය විනාශ වී ඇති අතර විශ්වාසය නැවත ලබා ගැනීමට ඉඩක් නැත. එම විෂමතා සෙවීමට සහ ඒවා නිවැරදි කිරීමට පරිශීලකයා දිරිමත් කරන නිෂ්පාදනයට මෘදුකාංගයක් එක් කිරීමෙන් අපි මෙයට ප්රතික්රියා කළෙමු.
“අපගේ ප්රවේශය වන්නේ විශේෂඥයා ප්රතිස්ථාපනය කිරීමට යන පද්ධතියක් ලෙස ඉදිරිපත් කිරීම වෙනුවට AI විසඳුමෙහි පරිශීලකයා කොටසක් බවට පත් කිරීමයි. අපි විශේෂඥයා ක්රියාකරු බවට පත් කරමු. AI ඔවුන්ගේ හැකියාවන් වැඩි දියුණු කරමින් සිටින අතර විශේෂඥයින් පරිසරය හෝ වෙනත් විචල්යයන් ප්ලාවනය වන විට වැඩිදුර ඉගෙන ගැනීමට සහ නිවැරදි කිරීම් කිරීමට AI හට අඛණ්ඩව ඉගැන්වීම සහ මඟ පෙන්වීම මගින් පාලනයේ පවතී. ක්රියාකරුවෙකු ලෙස, විශේෂඥයා විසඳුමේ අනිවාර්ය අංගයකි - විශේෂිත ක්රියා සමඟ AI ඉගැන්වීම සහ පුහුණු කිරීම."
ක්ලික් කරන්න මෙහි ක්රියාකරු කේන්ද්රීය ප්රවේශය පිළිබඳ වැඩි විස්තර සහිත වීඩියෝවක් බැලීමට.