การปรับขนาด AI คืออะไร

การปรับขนาด AI หมายถึงการเปลี่ยนจากปัญญาประดิษฐ์แบบทดลองไปเป็นปัญญาประดิษฐ์แบบประยุกต์ มีการใช้งานระดับองค์กรที่กว้างขวางและสามารถพลิกโฉมอุตสาหกรรมได้ โดยเป็นตัวเปลี่ยนเกมที่เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขันไปอย่างสิ้นเชิง องค์กรต่างสามารถส่งมอบคุณค่าได้มากขึ้นด้วยต้นทุนที่น้อยลง ทำให้ได้เปรียบทางการแข่งขันในภาคส่วนต่าง ๆ ของตน เราสรุปประโยชน์ที่สำคัญบางประการด้านล่าง

แหล่งรายได้ใหม่

ระบบ AI มีส่วนสนับสนุนในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI ช่วยสร้างถูกนำมาใช้เพื่อเร่งความเร็วในการออกแบบผลิตภัณฑ์ และแชทบอทกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ลูกค้าเข้าถึงและรับการสนับสนุนและบริการ โดยคำนึงถึงสิ่งนี้ การนำ AI มาใช้ทั่วทั้งองค์กรอาจผลักดันนวัตกรรมให้ก้าวไกลเกินขอบเขตนี้ได้ ตัวอย่างเช่น Takenaka Corporation บริษัทก่อสร้างชั้นนำของญี่ปุ่น ใช้ AI เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มดิจิทัล Building 4.0 แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้พนักงานสามารถค้นหาข้อมูลต่าง ๆ เช่น กฎหมาย ข้อบังคับ แนวปฏิบัติ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมก่อสร้างได้อย่างง่ายดาย แพลตฟอร์มนี้ปรับปรุงประสิทธิภาพภายในและสร้างแหล่งรายได้ใหม่สำหรับองค์กร

เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

การนำ AI มาใช้ทั่วทั้งองค์กรช่วยให้องค์กรสามารถส่งมอบคุณค่าได้ในทุกขั้นตอนของการเดินทางของลูกค้า ตั้งแต่คำแนะนำส่วนบุคคลไปจนถึงการส่งมอบที่รวดเร็วยิ่งขึ้นและการสื่อสารแบบเรียลไทม์ องค์กรต่าง ๆ สามารถแก้ไขปัญหาของลูกค้าและตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น FOX ซึ่งเป็นบริษัทสื่อรายใหญ่ กำลังเร่งการนำข้อมูลเชิงลึกมาใช้เพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับบริบทของผู้บริโภค ผู้โฆษณา และผู้แพร่ภาพกระจายเสียงในเวลาใกล้เคียงกับเวลาจริง นักโฆษณาสามารถใช้ระบบเพื่อกำหนดเป้าหมายการจัดวางผลิตภัณฑ์ในช่วงเวลาวิดีโอที่เฉพาะเจาะจงและเกี่ยวข้อง ซึ่งจะทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขากับ Fox มีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น ในขณะเดียวกัน ผู้ชมยังได้รับคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับพวกเขามากที่สุดในเวลาที่เหมาะสมอีกด้วย

ลดการสูญเสีย

การปรับขนาด AI หมายถึงการนำความสามารถของ AI มาใช้ตั้งแต่พื้นที่ที่ติดต่อกับลูกค้าไปจนถึงงานธุรการและงานสำนักงานส่วนกลาง สามารถลดเวิร์กโหลดงานธุรการ ทำให้พนักงานมีอิสระในการทำงานสร้างสรรค์มากขึ้น และมีสมดุลระหว่างชีวิตกับการทำงานที่ดีขึ้น ในทำนองเดียวกัน ระบบ AI ยังสามารถตรวจสอบกระบวนการที่สำคัญเพื่อระบุและขจัดคอขวดหรือจุดที่ยุ่งยากได้ ตัวอย่างเช่น Merck ซึ่งเป็นบริษัทเภสัชชีวภาพที่เน้นการวิจัย ได้สร้างแอปพลิเคชัน AI สำหรับการขุดความรู้และงานวิจัยตลาด เป้าหมายของพวกเขาคือการลดขั้นตอนการทำงานด้วยตนเองที่ใช้เวลานาน ซึ่งจะทำให้การทำงานที่มีผลกระทบมากขึ้นในห่วงโซ่คุณค่าของอุตสาหกรรมยาต้องลดน้อยลง

เทคโนโลยีและเครื่องมือพิเศษเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับความก้าวหน้าในด้าน AI เราขอยกตัวอย่างให้บางส่วนด้านล่าง

ที่เก็บฟีเจอร์

ที่เก็บฟีเจอร์อำนวยความสะดวกในการนำฟีเจอร์ต่าง ๆ กลับมาใช้ใหม่ในโมเดล ML ที่แตกต่างกัน ฟีเจอร์เป็นคุณลักษณะที่วัดได้แต่ละรายการที่ได้มาจากข้อมูลดิบ อาจเป็นแอตทริบิวต์ที่เรียบง่าย เช่น อายุ รายได้ หรืออัตราการคลิกผ่าน หรืออาจเป็นฟีเจอร์ทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนกว่าซึ่งสร้างขึ้นผ่านการแปลงและการรวมข้อมูล

ที่เก็บฟีเจอร์จะจัดระเบียบและจัดการฟีเจอร์เหล่านี้และข้อมูลเมตา เช่น คำจำกัดความ ตรรกะการคำนวณ การอ้างอิง และประวัติการใช้งาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำฟีเจอร์กลับมาใช้ซ้ำ แบ่งปัน และค้นพบฟีเจอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยลดการทำงานซ้ำซ้อน

ทรัพยากรโค้ด

ทรัพยากรโค้ดที่นำมาใช้ซ้ำได้ เช่น ไลบรารี เฟรมเวิร์ก และฐานโค้ดที่กำหนดเองจะเพิ่มประสิทธิภาพ การกำหนดมาตรฐานไลบรารีและเฟรมเวิร์กบางอย่างจะทำให้องค์กรมั่นใจได้ว่าโซลูชัน AI ของตนได้รับการพัฒนาโดยใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด และสามารถบำรุงรักษาได้ง่ายขึ้นในระยะยาว ทรัพยากรโค้ดที่ใช้ซ้ำได้ยังส่งเสริมความสอดคล้องกันระหว่างโครงการต่าง ๆ อีกด้วย โดยช่วยลดการทำงานซ้ำและให้เฟรมเวิร์กสำหรับนวัตกรรม

ระบบการทำงานอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติเช่นการทดสอบอัตโนมัติและการผสานรวมอย่างต่อเนื่อง/การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) นั้นมีค่าในกระบวนการปรับขนาด AI สิ่งเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถทำซ้ำโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็วและเพิ่มความคล่องตัวในการใช้งาน AI แนวทางการปฏิบัติเช่น RAG สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีอยู่ใน AI ช่วยสร้าง แทนที่จะฝึกใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น เทคโนโลยีการสตรีมข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำให้การประมวลผลข้อมูลเป็นอัตโนมัติ เช่น การเตรียมการและการวิเคราะห์สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่การดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิงต้องการ

การประมวลผลบนคลาวด์

การประมวลผลบนคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้นำเสนอทรัพยากรที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ซึ่งสามารถจัดสรรแบบไดนามิกเพื่อตอบสนองความต้องการของเวิร์กโหลด AI ความสามารถในการปรับขนาดทรัพยากรขึ้นหรือลงตามความต้องการช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรสามารถจัดการต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพพร้อมทั้งตอบสนองข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพของโมเดล AI ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้อินสแตนซ์การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) เพื่อฝึกโมเดลที่ซับซ้อนและโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้เพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ บริการคลาวด์ AWS ยังรวมถึงเครื่องมือ AI และแมชชีนเลิร์นนิงพิเศษที่สามารถเร่งการพัฒนาและการปรับใช้ได้อีกต่อไป

AWS ช่วยคุณได้ในทุกขั้นตอนของการนำ AI มาใช้ โดยนำเสนอบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) โครงสร้างพื้นฐาน และทรัพยากรการใช้งานที่ครอบคลุมที่สุด คุณสามารถปรับขนาด AI ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นทั่วทั้งองค์กร ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้:

• Amazon Bedrock เพื่อเลือก ปรับแต่ง ฝึก และปรับใช้โมเดลพื้นฐานชั้นนำของอุตสาหกรรมกับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ 
• Amazon QDeveloper จะเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยการสร้างโค้ด วิเคราะห์ฐานโค้ด ปัญหาการแก้ข้อบกพร่อง และให้คำแนะนำทางสถาปัตยกรรมตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด AWS ทั้งหมดนี้ผ่านการโต้ตอบกับภาษาธรรมชาติภายใน IDE หรือคอนโซลการจัดการของ AWS
• Amazon Q ช่วยให้ได้รับคำตอบที่รวดเร็วและเกี่ยวข้องกับคำถามเร่งด่วน แก้ไขปัญหา และสร้างเนื้อหา นอกจากนี้คุณยังสามารถดำเนินการโดยใช้ข้อมูลและความเชี่ยวชาญในที่เก็บข้อมูล สร้างโค้ด และระบบองค์กรของบริษัทของคุณ
• Amazon SageMaker Jumpstart ช่วยเร่งการพัฒนา AI โดยการสร้าง ฝึกและปรับใช้โมเดลพื้นฐานในศูนย์แมชชีนเลิร์นนิง 

คุณยังสามารถใช้เครื่องมือ Sagemaker for MLOps เพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนา AI ตัวอย่างเช่น:

• ใช้ SageMaker Experiments เพื่อติดตามอาร์ทิแฟกต์ที่เกี่ยวข้องกับงานการฝึกโมเดลของคุณ เช่น พารามิเตอร์ ตัวชี้วัด และชุดข้อมูล
• กำหนดค่า SageMaker Pipelines ให้ทำงานโดยอัตโนมัติในช่วงเวลาที่สม่ำเสมอหรือเมื่อมีการทริกเกอร์เหตุการณ์บางอย่าง
• ใช้ SageMaker Model Registry เพื่อติดตามเวอร์ชันโมเดลและข้อมูลเมตา เช่น การจัดกลุ่มกรณีการใช้งานและบรรทัดฐานตัววัดประสิทธิภาพของโมเดลในที่เก็บส่วนกลาง คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเลือกโมเดลที่ดีที่สุดตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ

เริ่มต้นใช้งาน AI บน AWS ด้วยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้!