40 گام به سوی آینده‌ای هوشمند - مجموعه وبینارهای رایگان در حوزه هوش مصنوعی
Filter by دسته‌ها
chatGTP
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
تیتر یک
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 مهم‌ترین نکاتی که باید در ساختن موتورهای مکمل هوش مصنوعی در نظر داشت

مهم‌ترین نکاتی که باید در ساختن موتورهای مکمل هوش مصنوعی در نظر داشت

یکی از مهم‌ترین بخش‌ها در هر یادگیری ماشین عملیاتی، هوش مصنوعی به‌ کار رفته در آن است. معمولاً این کار را موتورهای مکمل هوش مصنوعی AI serving engine انجام می‌دهند.

موتورهای مکمل هوش مصنوعی داده‌های موجود در دیتابیس را ارزیابی و تفسیر می‌کنند، مدل به کار رفته در آن را بیرون می‌کشند و عملکرد سیستم را کنترل می‌کنند.

موتورهای مکمل هوش مصنوعی دنیای کاملاً جدیدی را بازنمایی می‌کنند که در آن نرم‌افزارها قادر خواهند بود از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود کارایی عملیاتی و حل مشکلات اساسی کسب‌وکارها بهره گیرند.

پژوهشی بر روی مشتریان Redis Lab انجام شده است تا چالش‌های آن‌ها را در به‌کارگیری هوش مصنوعی در محصولاتشان بررسی کند. این تحقیق برای درک بهتر، فهرستی از مهم‌ترین مسائل را تهیه کرده‌ است:

 موتور مکمل سرتاسری سریع

اگر شما از اپلیکیشن‌های بلادرنگ پشتیبانی می‌کنید، باید مطمئن شوید که افزودن قابلیت هوش مصنوعی به کارتان تاثیر سوئی در عملکرد برنامه نخواهد داشت.

نداشتن قطعی

همان‌طور که هر تراکنش بالقوه‌ای برخی از فرایندهای هوش مصنوعی را دربرمی‌گیرد، نیاز دارید تا به‌صورت مستمر استاندارد SLA را رعایت کنید.

توسعه‌پذیری

با توجه به رفتار کاربران، بسیاری از نرم‌افزارها طوری ساخته می‌شوند که بتوانند از پس دوره‌هایی که ترافیک نرم‌افزار بالاست، مثل جمعه‌ سیاه، برآیند. از سوی دیگر، موتور هوش مصنوعی مکملی که استفاده می‌کنید باید بر اساس نیازهایتان انعطاف‌پذیری لازم را داشته باشد.

پشتیبانی از پلتفرم‌های گوناگون

موتور AI که به کار می‌گیرید باید قادر باشد از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده کند که با پلتفرم‌های پیشرفته‌ای چون تنسورفلو یا پایتورچ آموزش دیده‌اند. علاوه بر این، مدل‌های یادگیری ماشینی مثل جنگل تصادفی یا رگرسیون خطی هنوز هم در بسیاری از موارد پیش‌بینی‌پذیری خوبی را فراهم می‌کنند و موتور AI شما باید بتواند از آن‌ها ساپورت کند.

آسان بودن استفاده از مدل‌های جدید در آن

اغلب شرکت‌ها به‌دنبال راهی می‌گردند که مدل‌هایشان را بر اساس روندهای بازار یا فرصت‌های جدید به‌صورت پیاپی به‌‎روزرسانی کنند. به‌روزرسانی باید تا جای ممکن شفاف باشد و نباید بر عملکرد نرم‌افزار ‌تاثیر منفی بگذارد.

کنترل عملکرد و بازآموزی

همه می‌خواهند بدانند که مدلی که آموزش داده‌اند به چه میزان خوب اجرا می‌شود و چقدر می‌توان آن را بر اساس عملکردهایش در دنیای واقعی بهبود بخشید. اطمینان حاصل کنید که موتور هوش مصنوعی از تست برای مقایسه مدل با مدل پیش‌فرض استفاده می‌کند. همچنین سیستم باید ابزارهایی برای نمره‌دهی به عملکرد AI نرم‌افزار شما داشته باشد.

دسترسی آسان

در بسیاری از موارد بهتر است هوش مصنوعی خود را در فضای ابری بسازید و گسترش دهید تا قادر باشید هر جایی که نیاز داشتید از آن استفاده کنید. موتورهای مکمل هوش مصنوعی باید با پلتفرم شما سازگار باشد و بر اساس فناوری متن باز ساخته شده باشد.

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
[wpforms id="48325"]