使用人工智能的5个最佳实践

使用人工智能的5个最佳实践

1. 问题定义：必须定义人工智能系统将尝试解决的问题。必须确定业务目标和人工智能系统的精确任务。在实际实施人工智能之前，企业必须决定用于评估系统性能的指标。

2. 数据质量：任何人工智能系统的基础在很大程度上取决于其所训练的数据质量。由于人工智能技术依赖于数据，因此其与人工智能技术一样重要。如果数据不可靠、不准确或不相关，人工智能可能会得出不准确的结论。数据必须准确、相关且一致，才能提供可信的结果。

3. 模型选择：每个组织，无论规模大小，在制定人工智能实施计划时必须考虑的基本要素之一是选择最能满足项目需求的模型。组织必须选择最能满足其需求的人工智能模型，因为不同的人工智能模型具有不同的优点和缺点。

4. 与现有系统集成：将人工智能系统与当前系统集成，是制定成功的人工智能实施策略的关键，但也是经常被忽视的组成部分。毫无疑问，这是一个复杂的过程，需要精心策划。人工智能系统必须定期包含在更大的系统中，这要求正确使用预测。

5. 道德考虑：是时候解决这个一直回避讨论的问题了：有些人觉得将重要的决策委托给机器人是令人不安的。企业必须考虑在运营中使用人工智能的道德后果，并确保该系统公正、透明和公平。