%20(Stroke).svg)
KI & ML
Kunstig Intelligens og løsninger for maskinlæring tas i økende grad i bruk med virkelige scenarier ved analyser av konserndata.
Prediktiv modellering, helt eller delvis automatisering av beslutninger, forbedringer av datakvalitet, oppdagelse av svindel, kundesegmentering, og smart regnskap er noen av de mest vanlige casene vi hjelper våre kunder med.
Et typisk prosjekt i KI/ML-implementering består vanligvis av flere deler.
FORRETNINGSFORSTÅELSE
Å definere problemet som skal løses eller muligheten til å utvikles, på en god måte, gir ikke bare prosjektomfanget, men hjelper også bedre å forstå målene for KI-initiativet ditt og hvordan en vellykket gjennomføring av prosjektet ser ut.
1
DATAFORSTÅELSE
Datainnsamling fra alle relevante kilder, utforskning av data, vurdering av dens kvalitet og integritet.
2
DATAFORBEREDELSE
I løpet av dette trinnet blir dataene renset (inkonsekvenser og feil blir adressert) og formatert. Dataene kan også transformeres eller forhåndsbehandles på annen måte, etter hva som er nødvending.
3
MODELLERING
Finne riktig algoritme/kombinasjon av algoritmer for oppgaven, trene og evaluere ytelsen til modellen.
4
EVALUERING
Evaluering av resultatene for KI-prosjektet, inkludert modellene, funnene og konklusjonene som er generert. Her kan teamet se om de produserte resultatene oppfyller forretningsmål og krav, samt identifisere områder for videre arbeid og forbedring.
5
INSTALLASJON
Når løsningen anses å være klar, lanseres den for bruk i produksjon. I denne fasen implementeres resultatene fra prosjektet for datainnsamling. Dette inkluderer også eventuelle anbefalinger eller beslutninger som er tatt basert på resultatene.
6
OVERVÅKING OG FORBEDRINGER
Det er avgjørende å se at modellen ikke degraderes over tid – den trenger fortløpende overvåking, og muligens ny opplæring og endringer. Overvåking av modellen er metoden for å sikre at den forblir relevant og nøyaktig.
7
Å bruke KI til dataanalyse har potensiale til å forbedre ulike aspekter av selskapets drift. Men data tilpasset og generert av de normale forretningsprosessene er ikke det samme som data tilpasset KI. Etter å ha utført noen virkelige scenarier med prosjekter for KI-implementeringer er vi kjent med steiner under vannet - og måtene å overkomme dem på.
Bedrifter fra ulike bransjer rundt om i verden velger oss som pålitelige partnere
Vil du vite mer?