W jaki sposób aplikacje oparte na sztucznej inteligencji/ML oparte na adnotacjach danych poprawiają jakość obsługi klienta w różnych branżach?

Pandemia przyniosła firmom na całym świecie wyzwania technologiczne, logistyczne i ekonomiczne, zmuszając je do niełatwej adaptacji. Pośród chaosu organizacje zwróciły się do platform do wideokonferencji, takich jak Google Meet, Microsoft Teams i Zoom, aby pozostać w kontakcie.

Technologie nowej generacji, takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), uzupełniały ludzkie wysiłki, aby zająć się wszystkim, od zdrowia po edukację. Podobnie firmy zwróciły uwagę na technologie nowej generacji, aby zachować elastyczność podczas niepewnych zmian w branży.

W taki czy inny sposób korzystamy również z aplikacji AI/ML. Automatycznie korzystasz z funkcji sztucznej inteligencji, rozpoczynając dzień ze smartfonami. Można go odblokować bez wprowadzania haseł lub pinów, dzięki identyfikacji biometrycznej, takiej jak odciski palców, tęczówka lub rozpoznawanie twarzy. Istnieje również możliwość odblokowania smartfona za pomocą wzoru kontrolowanego przez sztuczną inteligencję.

Następnie otwierasz inne aplikacje, takie jak YouTube. Jego system rekomendacji wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zapewnić najbardziej odpowiednią treść, która najbardziej Ci odpowiada. Funkcje autouzupełniania i trafne wyniki wyszukiwania, które otrzymujesz podczas przeglądania sieci, są oparte na sztucznej inteligencji.

Weźmy inny przykład, jeśli popełnisz błąd podczas pisania do kogoś SMS-a, błędy są automatycznie poprawiane wiele razy - wiesz, komu podziękować. Ale czy zastanawiałeś się, co napędza te aplikacje AI i ML, których używamy w taki czy inny sposób? Jeśli nie, jesteśmy tutaj, aby odpowiedzieć. Adnotacja danych to proces, który napędza te aplikacje.

Poznaj podstawy

Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji/ML, aby zrozumieć dane, wymagają nadzorowanego szkolenia. Muszą być nauczani przy użyciu odpowiednio oznakowanych zbiorów danych, które pomagają im wykrywać, identyfikować i klasyfikować różne rzeczy w ich środowisku. Tak więc adnotacja danych to proces dodawania tagów i etykiet do wejściowych zestawów danych, które mają być wprowadzone do modeli AI/ML.

Tak jak dziecko uczy się, czym jest drzewo, tak inteligentne modele muszą być nauczone, czym jest drzewo. Muszą być karmione dokładnie oznaczonymi zestawami danych, które pokazują, czym jest drzewo. Musisz ich także nauczyć, co nie jest „drzewem”. Ale jeśli chcesz, aby inteligentny model rozróżniał rodzaje drzew, musisz im powiedzieć, jakie są różne odmiany drzew. Tylko wtedy możliwe jest zaklasyfikowanie modelu AI/ML, czy jest to drzewo neem, czy jodła.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja i ML uczą się na przykładach, tak jak robi to ludzki mózg. Niezależnie od tego, czy jest to model przetwarzania języka naturalnego (NLP), czy model oparty na wizji komputerowej (CV), adnotacja danych jest procesem, który przyspiesza je wszystkie. Precyzyjnie otagowane zestawy danych pomagają algorytmom uczenia maszynowego uczyć się, rozwijać i wydajnie wykonywać zadania, do których zostały zaprojektowane.

Cuda AI

Firmy różnej wielkości wdrażają sztuczną inteligencję i ML na całym świecie, ponieważ ma ogromny potencjał. Wyniki badania raportu McKinsey: The State of AI w 2021 roku brzmią następująco: „Funkcje biznesowe, w których stosowanie sztucznej inteligencji jest najczęstsze, to operacje usługowe, rozwój produktów i usług oraz marketing i sprzedaż, chociaż najpopularniejsze przypadki użycia obejmują szereg funkcji. ”

Oto lista niesamowitych zastosowań AI i ML w różnych branżach oraz sposób, w jaki adnotacje danych napędzają te aplikacje:

Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja w połączeniu z ML znajduje wiele zastosowań w krajobrazie opieki zdrowotnej i lepiej powiedzieć, że sztuczna inteligencja jest dobrodziejstwem dla sektora opieki zdrowotnej. Obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, ultradźwięki i skany PET, są dokładnie oznaczane w celu uczenia modelu uczenia maszynowego. Te zestawy danych z adnotacjami medycznymi pomagają inteligentnym modelom uczyć się na podstawie poprzednich przypadków i przewidywać nowe nieoznakowane obrazy. Pomaga to pracownikom służby zdrowia w diagnozowaniu różnych rodzajów chorób, takich jak infekcje czy nowotwory. Dzięki temu możliwe jest również wykrywanie powiązań między kodami genetycznymi, szybsze odkrywanie leków i obrazowanie stomatologiczne, wykrywanie złamań kości.

Sprzedaż

Sztuczna inteligencja rozwija się wirtualnie, a sektor detaliczny nie jest w tym wyjątkiem. Sprzedawcy detaliczni mogą zwiększyć wydajność dzięki inteligentnemu zarządzaniu zapasami, automatycznym magazynom i wyszukiwaniu atrybutów bez zwiększania kosztów operacyjnych. Aby zapewnić klientom lepsze wrażenia, sprzedawcy detaliczni wykorzystują sztuczną inteligencję w całym cyklu produktów i usług — od produkcji po interakcje z obsługą klienta po sprzedaży i wszystko pomiędzy. Klienci odczuwają wysoki poziom komfortu dzięki kasom samoobsługowym, spersonalizowanym zakupom dzięki rekomendacjom produktów, ulepszeniom wizualnym wyszukiwania i tak dalej. Wpływa to również na ich bieżącą sprzedaż i generuje większe zyski.

E-commerce

AI/ML znacząco wpłynęło na sektor e-commerce. Interesariusze lepiej poznają swoich klientów, oceniając ich według ich wzorców zakupowych, preferowanych produktów, stosowanych form płatności itp.

Firmy mogą również personalizować rekomendacje zakupowe dla swoich klientów i wykrywać fałszywe recenzje za pomocą modeli procesorów języka naturalnego (NLP). Poprawia to ich roczne wyniki i zwiększa ROI. Inne zaawansowane funkcje, takie jak chatboty, zautomatyzowana obsługa klienta, wizualne wyszukiwanie produktów i funkcje wyszukiwania głosowego, wszystkie obsługiwane przez adnotacje danych można również zintegrować z ich platformami, aby zapewnić lepsze wrażenia użytkownika.

Finanse

Liderzy w branży finansowej wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby poprawić pozyskiwanie i utrzymywanie klientów, zwiększać generowanie przychodów, poprawiać relacje z klientami i lepiej zarządzać ryzykiem.

Wirtualni asystenci lub chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą pracować przez całą dobę i znacznie efektywniej radzić sobie z zapytaniami klientów. Mogą również oferować i sprzedawać produkty istniejącym klientom za pomocą inteligentnych rozmów, oferować wiele opcji zakupu, a ostatecznie tworzyć 24*7 dostępnych kanałów sprzedaży dla firm.

Edukacja

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to jedno z niesamowitych zastosowań sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym. Arkusze odpowiedzi MCQ w dniach szkolnych/uczelni zostały przeanalizowane za pomocą tych urządzeń. Technologie nowej generacji, takie jak sztuczne sieci neuronowe, oferują dynamiczne wrażenia i pomagają uczniom czerpać radość z tego, czego się uczą.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to kolejny cud w uczeniu maszynowym. Korzystając z modeli opartych na NLP, studenci mogą łatwo przetłumaczyć materiał kursu z jednego języka na inny. W rezultacie bariera językowa zostaje usunięta, a tematyka i treść kursu stają się łatwo dostępne dla szerokiego grona studentów, którzy mogą z nich bardzo skorzystać.

Końcowe przemyślenia

Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji/ML oparte na procesie adnotacji danych rewolucjonizują firmy w różnych branżach i branżach. Dane pochodzące z raportu McKinsey: The State of AI in 2021 dobrze potwierdzają to stwierdzenie. „Wnioski z ankiety z 2021 r. wskazują, że adopcja sztucznej inteligencji stale rośnie: 56% wszystkich raportów respondentów dotyczących przyjęcia sztucznej inteligencji w co najmniej jednej funkcji, w porównaniu z 50% w 2020 r.”

Tak więc, aby stać się częścią tej rewolucji new age, firmy potrzebują wsparcia danych dla AI i ML. konsultowanie się z profesjonalistami lub współpraca z doświadczonymi firmami może pomóc w ciągłym uzyskiwaniu wysokiej jakości oznaczonych zestawów danych. Więc to jest właściwy czas na działanie!