Was ist KI als Service?
Während „als Hilfe“ Dinge wie Programmierung und Frameworks im Fortschrittsgeschäft alltäglich sind, ist künstliche Intelligenz als Hilfe oder AIaaS als Spaß noch angemessen neu.
Reenacted Knowledge as a Service ist ein Begriff, der verwendet wird, um eine Distanz darzustellen, die fortschrittliche KI-Funktionalitäten für eine Beziehung zu einem einmaligen Stück oder Zinskosten bietet. Es ist der Anfang und das Ende, abgesehen von einer kniffligen Aussage, dass es ein besonderer Vorteil für einige kleine bis mittlere Zugehörigkeiten ist.
Zu diesem Zeitpunkt wurden verschiedene Zugehörigkeiten davon abgehalten, künstliche Intelligenz für ihr Geschäft einzubeziehen, da eine interne Verbesserung von Konstruktionen mit menschenähnlichen Eigenschaften wie Denken, Denken und Lernen erforderlich gewesen wäre. Mit AIaaS ist es jetzt möglicher als später in der späten Erinnerung, Beziehungen zu ermöglichen, künstliche Intelligenz für Dinge einzubeziehen, zum Beispiel Kundenhilfe, Informationsbewertung und mechanisierte Erstellung.
Trotzdem eine Bekräftigung der Alarmbereitschaft, bevor wir fortfahren – KI wird logischerweise von Verbandschefs allgemein eher als Demonstrationsansatz verwendet, und es gibt eine Menge Unregelmäßigkeiten bei verschiedenen Definitionen.
Fortschrittliche Infrastruktur – und schnell:
Vor AIaaS verließ man sich auf solide und zweckmäßige GPUs, um nützliche KI und KI-Modelle auszuführen. Die meisten KMU haben nicht die Mittel und die Zeit, um die Programmierung intern voranzutreiben.
Im Bereich der KI gibt es einige solide Richtlinien – eine davon ist, dass Ihr Modell bei der Erledigung einer Besorgung möglicherweise gute Leistungen erbringt und die verwalteten Informationen von guter Qualität ist. AIaaS ist anpassungsfähig und bietet den Verblüfften eine offene Tür, um ein bestimmtes Unternehmen zu sammeln, das sich auf das Modell konzentriert, zusätzlich zu der Fülle von Informationen, auf denen die meisten Zugehörigkeiten jetzt sitzen.
Skalierbarkeit:
Haben Sie jemals auf eine Verbindung angespielt, die weniger Nachrichten erhält, wenn sie hergestellt wird? Wir wahrscheinlich auch nicht.
AIaaS ist auf Skalierung ausgelegt. Erwarten Sie, dass Sie Ihr Modell organisiert haben, um Ihren info@-Posteingang zu orchestrieren E-Mail Kritik oder Bewertung, und die richtigen Botschaften an die beste Person weiterzuleiten, sind Sie jetzt vorbereitet.
AIaaS eignet sich hervorragend für die Durchführung von Aufgaben, die ein gewisses Maß an mentalem Urteilsvermögen erfordern, bei denen jedoch die eigentliche Besorgung nicht berücksichtigt wird.
Benutzerfreundlichkeit:
Dürfen wir unsensibel sein: Die meisten As-Assoziations-Stufen sind eigentlich nicht so normal zu bedienen, wie sie es klingen lassen sollten. So zahlreich die KI-Optionen auch offen kommuniziert werden, was dazu führt, dass sie heruntergeladen, geändert und ungehindert verwendet werden können, sie können sich bemühen, sie zu präsentieren und zu treffen. AIaaS wiederum ist, wenn alles andere fehlschlägt, vollständig einsatzbereit. Prozessverantwortliche können die KI-Programmierung ohne normale Vorbereitung verwenden.
Von Anfang bis Ende ML-Verbände verschmelzen sowohl vorgefertigte als auch speziell angefertigte Modelle – ähnlich wie natürliche Zugehörigkeitszentren für reduzierte Komplexität. Das Coole daran? Starten Sie Ihr ML-Projekt innerhalb weniger Stunden ohne Ingenieure.
AI-as-a-Service-Plattform:
Einige Lösungen mit unterschiedlichen Arten von Kameras (Thermografie, Hochgeschwindigkeit oder integriert in verschiedene Halterungen – Helme oder Drohnen z. B.) und verwandte Technologien wie z Hintergrundentferner. Für verteilte Umgebungen ist die Analyse in die Kamera selbst eingebettet, sodass eine Analyse an der durchgeführt werden kann Rand, Optimierung der notwendigen Ressourcen.
Wenn Sie hier sind, suchen Sie wahrscheinlich gerade nach einem bestimmten Gerät, also sollten wir ein paar Informationen zu den am häufigsten verwendeten verfügbaren Arten finden.
Arten von AI-as-a-Service-Plattformen:
Angenommen, Sie sind hier, stehen die Chancen gut, dass Sie jetzt wahrscheinlich nach einem bestimmten Gerät suchen, also sollten wir Ihnen ein paar Einblicke in die bekanntesten Typen geben.
Bot:
Unabhängig davon, ob Sie heutzutage im Internet nach Regierungsadressen oder Kleidergeschäften suchen oder nicht, laufen Sie vermutlich über Bots – insbesondere über ihre typischste Art, dh Chatbots.
Sie verwenden Schätzungen der gewöhnlichen Sprache (NPL), um normale Gespräche zwischen Personen zu duplizieren. Solche Bots werden im Wesentlichen zur Kundenunterstützung verwendet und geben relevante Antworten auf die am häufigsten wiederholten Fragen der Kunden. Da sie an jedem Tag der Woche reagieren, sparen sie Zeit und Ressourcen und ermöglichen es den Arbeitern, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Zweifellos hat einer der am schnellsten erstellenden Paketverbände Europas, InPost, angegeben, dass sie bis zu 92 % der enormen Mengen an Kundengesprächen, die sie regelmäßig abwickeln, durch die Verwendung eines Chatbots modernisieren.
APIs:
Eine API (Application Programming Interface) ist das Element „Fokusmann“, das es zwei Anwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Eine Abgrenzung dazu wäre eine unantastbare Transporter-Buchungsseite wie Expedia, CheapOair oder Kayak, die alle Informationen aus einer Vielzahl von Flugzeuginformationsindizes entfernen, um alle ihre Pläne an einem einsamen Ort auf wahrnehmbare Weise zu präsentieren. Zu den üblichen Verwendungen für APIs gehören auch:
- Gewöhnliche Sprachverarbeitung (z. B. Gefühls- oder Zentralitätsbewertung)
- PC-Vision
- Konversations-KI
Datenbeschriftung:
Die Datenbenennung verdeutlicht im Wesentlichen Ihre riesigen Datenmengen mit dem Ziel, dass sie gewinnbringend zusammengestellt werden können. Es hat ein breites Spektrum an Anwendungsfällen – z. B. die Gewährleistung der Datenqualität, die Anordnung nach Größe und die weitere Einrichtung Ihrer KI, um nur einige Modelle zu nennen. Aufgrund der Weitermachen-Option wird human alright (auf das wir bereits in diesem Beitrag verwiesen haben) verwendet, um Daten zu überprüfen, damit sie später von der KI im Allgemeinen angemessen erfasst werden.
Maschinelles lernen:
Computerbasierte Intelligenz (ML) wird von Verbänden verwendet, um Pläne in ihren Daten zu trennen und zu finden. In ähnlicher Weise macht es Schätzungen, zu denen sie nicht ausdrücklich angewiesen wurden, und lernt, während der Zyklus voranschreitet. Dieses System zur Datenprüfung soll praktisch ohne menschliches Eingreifen betrieben werden. In AIaaS können Verbände maschinelles Lernen verwalten, ohne über eine bestimmte spezifische Kapazität zu verfügen – es gibt enorme Mengen an Spielplänen, die von vorgefertigten Modellen bis hin zum Bau eines Modells zur Durchführung einer benutzerdefinierten Aufgabe reichen (denken Sie im Wesentlichen an die Regel!).
