Ich bin ein Softwareentwickler, der sich vor etwa einem Jahr für maschinelles Lernen interessiert hat. Ich arbeite an einigen Projekten, in denen eine große Datenmenge gesammelt wird, und frage mich, was ich tun (oder üben) kann, um Möglichkeiten zur Implementierung von maschinellem Lernen zu erkennen. Bis jetzt habe ich einige Zeit damit verbracht, verschiedene Klassifikatoren mit Tensorflow, Kaffee usw. unter Verwendung vordefinierter Datensätze für zufällige Dinge zu erstellen, die ich online gefunden habe (ob Fotos, Spreadshets usw.) - und ich möchte es einfach sein in der Lage, es bei der Arbeit zu verwenden. Was ist der beste Weg, um in die Stimmung zu kommen, in der ich erkenne, wo ich es anwenden kann? Ich habe diesen Artikel gefunden: https://hbr.org/2017/10/how-to-spot-a-machine-learning-opportunity-even-if-you-arent-a-data-scientistaber es schien mir nicht zu hilfreich zu sein. Wenn andere Gedanken und / oder Ressourcen online sind, auf die Sie mich hinweisen könnten, wäre dies hilfreich. Vielen Dank.
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Antworten:
Wenn Sie herausfinden möchten, ob maschinelles Lernen zu Ihrer Arbeit beitragen kann, sollten Sie zunächst prüfen, ob eine der folgenden Aufgaben dem Unternehmen helfen kann. Zu den Aufgaben des maschinellen Lernens gehören:
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KI-Training und Bereitschaft an Ihrem Arbeitsplatz
In erster Linie ist die Arbeit in einem Unternehmen definitiv ein Mannschaftssport. Sie haben vielleicht die richtige Einstellung angenommen und sich in der Einführung von KI geschult, aber höchstwahrscheinlich haben Ihre Mitarbeiter dies nicht getan. Hier liegt die erste Gelegenheit. Ich schlage vor, dass Sie die Initiative ergreifen, um Expertengespräche, Workshops und Praktika zu KI und maschinellem Lernen zu organisieren, damit Ihre Organisation über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, um KI in allen Abteilungen zu implementieren. Mein Rat ist, dass Sie sich mit den Managern in Ihrem Unternehmen abstimmen, um den Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, Lern- und Schulungsprogramme durchzuführen, um ihre Karriere zu verbessern und ihnen zu helfen, die Anwendungen der KI am Arbeitsplatz zu verstehen. Coursera hat ein attraktives Paket für Unternehmen, das ich dafür empfehlen würde.
Onlinesicherheit
Hacker haben immer ausgefeiltere Methoden angewendet, um sensible Daten, geistiges Eigentum, digitale Assets oder andere Aspekte zu gefährden, die den Ruf oder die Geschäftskontinuität eines Unternehmens beeinträchtigen können. Letztes Jahr berichteten große Organisationen wie NIH (UK) und WPP, dass sie von einem großen Ransomware-Cyberangriff betroffen waren! Cybersicherheit ist eine der Nischen, die durch die Nutzung von KI immens profitieren kann. Deep Learning wurde erfolgreich eingesetzt, um die roten Fahnen eines Cyberangriffs zu erkennen. Mein Rat an Sie als Softwareentwickler ist, dass Sie sich mit Algorithmen befassen, die vor Netzwerkeinbrüchen in Ihrem Unternehmen schützen und diese implementieren können. Alternativ können Sie modernste Sicherheitssoftware von Startups wie Deep Instinct, BluVector und Splunk verwenden. Damit steht Ihr Unternehmen an der Spitze der Netzwerksicherheit. Hier ist ein Link zu einer Sammlung wichtiger Dokumente zur KI-Cybersicherheit, die für die oben genannten Themen relevant sein könnenhttps://medium.com/@jason_trost/collection-of-deep-learning-cyber-security-research-papers-e1f856f71042
AI Schedule Assistant
In einem Arbeitsumfeld verbringen Mitarbeiter häufig viel Zeit damit, Besprechungen und Telefonanrufe zu koordinieren. Diese Aufgabe kann zeitaufwändig und langwierig sein. Das Senden von E-Mails hin und her und der Versuch, für jede Person einen geeigneten Zeitpunkt zu finden, kann die Zeit für kritischere Aufgaben verkürzen. Aus diesem Grund sollten Sie meines Erachtens die Implementierung eines AI-Planungsassistenten in Betracht ziehen, um die Planung von Besprechungen und Terminen an Ihrem Arbeitsplatz zu automatisieren. Das Startup X.ai kann ein guter Ausgangspunkt sein. Wenn Sie jedoch eine Lösung benötigen, die Ihnen mehr Kontrolle über den Quellcode bietet und auf der Hardware und den Betriebssystemen installiert werden kann, die Sie bereits an Ihrem Arbeitsplatz verwenden, empfehle ich Ihnen dringend, sich mycroft und lucida anzusehen, die beide sind beeindruckende virtuelle KI-Assistenten.
AI & Regulatory Compliance
In vielen Unternehmen haben die Rechts- und Compliance-Mitarbeiter Schwierigkeiten, die regulatorischen Anforderungen zu verstehen, denen sie in ihrem Geschäftsbereich gegenüberstehen. Während sich die Märkte weiterentwickeln, müssen Unternehmen möglicherweise Tausende von Vorschriften verschiedener Aufsichtsbehörden einhalten. Zusätzlich zu den oben genannten Komplexitäten ändern sich die Vorschriften und ihre Auslegung im Laufe der Zeit. Die gute Nachricht ist, dass KI-Technologien versprechen, die Art und Weise zu ändern, wie Unternehmen ihre Compliance- und regulatorischen Risiken verwalten. Diese Lösungen verwenden NLP (Natural Language Processing), um regulatorischen Text zu analysieren und Muster mit bestimmten regulatorischen Schlüsselwörtern abzugleichen, die für das Unternehmen relevant sind. Sie könnten Ihrem Unternehmen Lösungen von Startups vorstellen, z. B. Compliance.ai,
Chatbots für Unternehmen
Statistiken zeigen, dass die meisten Apps nur einmal verwendet und deinstalliert werden. Anstatt eine Smartphone-App für Ihren Arbeitsplatz zu entwickeln, warum verkaufen Sie nicht die Vorteile des Aufbaus eines Chatbots mit KI-Unterstützung? Sie können einen Chatbot erstellen, der in jeder wichtigen Chat-Anwendung, z. B. FB Messenger, Slack oder WhatsApp, ausgeführt werden kann. Es gibt eine Reihe von Diensten, z. B. Chatfuel, Botsify, Flow XO und Beep Bop, um Ihren Chatbot zu hosten. Sie können das Konversationsmodell mit Seq2Seq auf Tensorflow trainieren. Chatbots bieten nicht nur eine bessere Kundenunterstützung, Ihr Unternehmen wird bald feststellen, dass Chatbots in ihren Callcentern erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen.
KI für die Generierung von Inhalten
Am heutigen Arbeitsplatz müssen Inhalte in großem Maßstab erstellt werden. Das Bloggen von Unternehmen hilft beispielsweise dabei, die Suchmaschinenoptimierung zu verbessern, den Verkehr auf Ihre Website zu lenken und diesen Verkehr in Leads umzuwandeln. Darüber hinaus muss ein Unternehmen Pressemitteilungen, interne Memos und rechtliche Dokumente erstellen. Obwohl AI das Schreiben von Aufgaben nicht vollständig übernimmt, kann es zusammen mit Inhaltsschreibern verwendet werden, um die Produktivität zu verbessern. Mit LSTM RNN können Sie eine Plattform zur Inhaltsgenerierung für Ihr Unternehmen erstellen. Eine solche Plattform kann dazu beitragen, monotone Aufgaben zu bewältigen und gleichzeitig die Effizienz zu verbessern.
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