تحول‌های جدید در استفاده از یادگیری ماشین در پروژه‌های هوش مصنوعی
با توجه به تحولات اخیر در زمینه هوش مصنوعی، به‌ویژه ظهور هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI)، به نظر می‌رسد که مشاهده کاربردهای جدید و موثر برای یادگیری ماشین (ML) بیش از پیش ضروری است. در گذشته، ما معمولاً از ML برای شناسایی الگوهای تکراری و پیش‌بینی‌های مرتبط با تجربه مشتریان استفاده می‌کردیم. اما اکنون این امکان فراهم شده است که حتی بدون وجود یک دیتاست کامل آموزشی، از نوعی از یادگیری ماشین بهره‌برداری کنیم.
با این حال، هنوز هم پاسخ به این سوال که “کدام نیازهای مشتری به یک راه‌حل هوش مصنوعی احتیاج دارد؟” همیشه مثبت نیست. بزرگ‌ترین مدل‌های زبانی (LLMs) ممکن است برای برخی سازمان‌ها هزینه‌بر باشند و با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، این مدل‌ها همیشه دقیق نیستند. به همین دلیل مهم است که در برخی موارد، بهره‌گیری از ML ممکن است مناسب نباشد.
به‌عنوان مدیر پروژه‌های هوش مصنوعی، چگونه می‌توانیم نیازهای مشتریان خود را برای پیاده‌سازی AI ارزیابی کنیم؟ برای کمک به این تصمیم‌گیری، چندین نکته کلیدی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. برای مدیران پروژه‌ها، یک جدول خلاصه از این نکات می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا نیازهای مشتریان را ارزیابی کرده و تعیین کنند که آیا پیاده‌سازی ML مناسب است یا خیر.
نکته اصلی این است که در انتخاب ابزار مناسب، از استفاده‌ی غیرضروری از فناوری‌های پیشرفته خودداری کنیم. با هر مینیمالیستی مواجه شویم، باید به نیاز واقعی مشتریان با در نظر گرفتن هزینه‌های پیاده‌سازی و دقت خروجی، توجه کنیم تا بتوانیم محصولاتی دقیق و مقرون‌به‌صرفه تولید کنیم.
تجربه‌های مرتبط با این موضوع نشان می‌دهد که مبتنی بر تحولات جدید، بررسی دقیق نیازهای مشتری و انتخاب راه‌حل‌های مناسب، کلید موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی است. با پیروی از این نکات، می‌توانیم به‌سوی بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش بازدهی حرکت کنیم.