Жасанды интеллект дегеніміз не және ол бизнеске не үшін қажет?

Жасанды интеллект технологиялардың мүмкіндіктерін түбегейлі өзгертуде және ол арқылы қол жеткізуге болатын ...

Жасанды интеллект (ЖИ) технологиялар арқылы қол жеткізуге болатынның шекарасын кеңейтіп, дәстүрлі салалардың келбетін өзгертті және кәсіпкерлер үшін жаңа мүмкіндіктер ашты.

Осы мақалада біз ЖИ-дің не екенін және оның бизнес үшін қандай пайдасы бар екенін талдаймыз.

Жасанды интеллект дегеніміз не?

Жасанды интеллект (ЖИ) – бұл адам ақыл-ойын қажет ететін тапсырмаларды орындауға арналған жүйелер мен бағдарламаларды жасауға бағытталған компьютерлік ғылымдар саласы.

Бұл жүйелер деректерді талдап, ақпаратты өңдей алады. Осылайша, машиналар тәжірибе негізінде үйренуге, жаңа ақпаратқа бейімделуге және интеллектуалды қабілеттерді талап ететін тапсырмаларды орындауға мүмкіндік алады.

ЖИ-дің 3 түрі

Әлсіз ЖИ (Narrow AI)

Әлсіз ЖИ белгілі бір тапсырмаларды шешуге мамандандырылған. Оның қабілеті шектеулі және өзіндік санасы немесе жалпы интеллекті жоқ.
Мысалы: Siri немесе Google Assistant сияқты дауыс көмекшілері. Ұсыным жүйелері немесе автоматты жіктеу алгоритмдері.

Күшті ЖИ (General AI)

Күшті ЖИ – әртүрлі салалардағы тапсырмаларды түсіну, үйрену және орындау қабілетіне ие. Бұл ЖИ жаңа ақпаратқа бейімделе алады және адам интеллектіне ұқсас деңгейде жұмыс істей алады. Алайда, бұл деңгейдегі ЖИ әлі әзірленбеген.

Жоғары интеллект (Superintelligence)

Бұл – гипотетикалық деңгей, адам ақылынан барлық аспектілер бойынша асып түсетін интеллект. Мұндай ЖИ: Тапсырмаларды түсінуге және шешуге; Өзін-өзі жетілдіруге; Шығармашылық ойлауға қабілетті.
Бұл деңгейдегі ЖИ болашағы әзірге теория жүзінде қарастырылып отыр.

Неге бизнеске жасанды интеллект қажет?

ЖИ-ді бизнесте қолдану шешім қабылдау сапасын жақсартуға бағытталған көптеген артықшылықтарды береді.

Міне, бизнеске ЖИ-дің пайдалы болуының негізгі себептері:

  • Міне, бизнеске ЖИ-дің пайдалы болуының негізгі себептері:

ЖИ рутиналық және еңбек ресурстарын қажет ететін тапсырмаларды оңтайландырады. Бұл қателердің ықтималдығын азайтып, өнімділікті арттырады.
Бұл қызметкерлердің шығармашылық және стратегиялық міндеттерге көбірек назар аударуына мүмкіндік береді.

  • Деректерді талдау

ЖИ үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеп, талдай алады. Ол маңызды трендтер мен үлгілерді анықтап, компанияға негізделген және болжамды шешімдер қабылдауға көмектеседі.

  • Жеке тәсілді арттыру

ЖИ клиенттермен жеке қарым-қатынас жасауға мүмкіндік береді.
Ол клиенттердің қажеттіліктері мен талғамдарына сәйкес келетін өнімдерді, қызметтерді немесе ұсыныстарды ұсынады.

  • Болжау және жоспарлау

ЖИ деректер негізінде болашақ оқиғаларды нақты болжауды қамтамасыз етеді.
Бұл өндірістік, логистикалық және қаржылық процестерді оңтайландыруға көмектеседі.

  • Клиенттерге қызмет көрсетуді жақсарту

Чат-боттар сияқты құралдар арқылы клиенттерге жылдам және сапалы қолдау көрсету мүмкіндігін береді.
Олар нақты уақыт режимінде сұрақтарға жауап беріп, мәселелерді шешеді.

Мысал:
"ABC" компаниясы өзінің дүкендер желісін басқаруда ЖИ қолданады.
Сатып алу, клиенттер және трендтер туралы деректерді талдау үшін ЖИ-ді қолдана отырып, бизнес клиенттерге жеке ұсыныстар ұсына алады, бұл олардың сатып алу тәжірибесін жақсартады.
Сонымен қатар, ЖИ қойма қорларын басқаруды оңтайландырып, болашақта қандай тауарларға сұраныс болатынын автоматты түрде болжай алады.
Бұл тауар тапшылығының немесе артық қордың алдын алуға мүмкіндік береді.

Осылайша, біз ЖИ-ді бизнес процестеріне интеграциялау компания жұмысының тиімділігін арттыратынын көреміз.

Жасанды интеллект түрлері

Машиналық оқыту (ML) — бұл ЖИ бөлімшесі, ол деректер мен тәжірибеге негізделген тапсырмаларды бағдарламасыз орындауға мүмкіндік беретін алгоритмдер мен модельдерді әзірлеумен айналысады.
Машиналық оқытудың негізгі идеясы: жүйелер тәжірибе жинақтаған сайын өз өнімділігін автоматты түрде жақсарта алады.

Машина шешім қабылдауы үшін 3 негізгі компонент қажет:

  • Алгоритм

Компьютерге не істеу керектігін және деректерді қалай пайдалану керектігін көрсететін арнайы нұсқаулық.
Мысалы: «Футболкалар», «Аяқ киім», «Шалбар» сияқты тауарларды топтастыратын арнайы бағдарламалық қамтамасыз ету.

  • Деректер жинағы

Машинаның үйренуі үшін мысалдар қажет. Бұл суреттер, бейнелер, мәтіндер болуы мүмкін.
Мысалы, киіммен жұмыс істеу кезінде әртүрлі тауарлардың көптеген фотосуреттері қажет. Неғұрлым көп мысал болса, соғұрлым машина «тәжірибе» жинақтайды.

  • Белгілер

Машина шешім қабылдағанда назар аударатын ерекшеліктер.
Бақылаулы оқыту: біз ерекшеліктерді өзіміз анықтаймыз, мысалы, киім түрі мен санаты.
Бақылаусыз оқыту: барлық деректерді машинаны өз бетінше заңдылықтарды іздеуге үйрету үшін береміз. Қажет болған жағдайда оның нәтижелерін түзете аламыз.

Deep learning жане тереңдетілген оқыту — бұл нейрондық желілерге негізделген машиналық оқытудың түрі.
Ол суреттерді өңдеуде, дауысты тануда, тіпті автономды көлік құралдарын жасауда қолданылады.

Мысалы: Автокөлік зауыты жол жағдайларына және басқа қатысушылардың әрекеттеріне бейімделе алатын автономды көлік құралдарын дамытады.

Қолдану салалары:

  • Компьютерлік көру: Объектілерді тану, суреттерді сегментациялау, бет-әлпетті анықтау.
  • Табиғи тілдерді өңдеу (NLP): Автоматты аударма, мәтін тоналдылығын талдау және мәтін генерациясы.
  • Ұсыныстар жүйесі: Интернет-дүкендер мен стриминг платформаларындағы жеке ұсыныстарды құру.

Табиғи тілдерді өңдеу (NLP) — жасанды интеллекттің компьютерлерге адам тілін талдауға және түсінуге мүмкіндік беретін саласы. Бизнес саласында ол клиенттердің өтініштерін автоматтандыру, пікірлерді талдау және тіпті контент жасау үшін қолданылады.
Мысалы, чат-боттар клиенттермен табиғи тілде сөйлесіп, олардың сұрақтарын шешіп, қызмет көрсету сапасын жақсартады.

Жасанды интеллектті қалай әзірлеуге болады?

Жасанды интеллектті әзірлеу — қызықты әрі болашағы зор бағыт, оны екі жолмен зерттеуге болады: өз бетіңізше немесе арнайы тапсырыспен.
Бұл үдерістің ұзақ әрі күрделі болуы мүмкін екенін ескеру қажет. Деректерді дайындау, алгоритмдерді таңдау, параметрлерді баптау — әр кезеңге уақыт пен мұқият жоспарлау қажет.

Дегенмен, сіз біздің командадан ИИ моделін әзірлеуге тапсырыс беріп, келесі артықшылықтарды пайдалана аласыз:

Экспертиза және тәжірибе:

Біз нақты тапсырмаларға сәйкес келетін әдістер мен технологияларды білеміз және сапа мен тиімділікке кепілдік бере аламыз.

Тиімділік және уақытты үнемдеу:

Бізге тапсырыс бере отырып, сіз әр кезеңді өзіңіз меңгеруге кететін уақытыңызды үнемдейсіз.

Жеке тәсіл:

Әрбір жоба бірегей. Біз сіздің талаптарыңызды мұқият тыңдап, жобаны сіздің қажеттіліктеріңізге бейімдейміз, мақсаттарыңызға толық сәйкес келетін модель жасаймыз.

Кепілдендірілген нәтижелер:

Біздің тәжірибеміз жиі кездесетін қателіктерден аулақ болуға мүмкіндік береді, бұл жобаның табысты аяқталуын қамтамасыз етеді.

Қорытынды

Жасанды интеллект — басқару мен шешім қабылдау тәсілдерін өзгертетін құрал. Оны түсіну және бизнес үшін маңыздылығын бағалау заманауи кәсіпкерлер үшін уақыт талабына сай бәсекелестік артықшылық береді.

Егер сізде ИИ әзірлеу бойынша қосымша ақпарат қажет болса, төмендегі форма арқылы бізге хабарласа аласыз.
Біз әрқашан көмектесуге дайынбыз!

✦ Қазірдің өзінде кеңес алуға жазылыңыз

және IT-шешімдерді енгізу бизнесіңізді жақсартуға қалай көмектесетінін көбірек біліңіз.
Алдыңғы мақала

Нативті немесе кроссплатформалық әзірлеме?

Келесі мақала

PaaS, SaaS, IaaS арасындағы айырмашылық неде?

Пікір қалдыру

Leave a Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

kkҚазақ тілі