人工知能とアウトソーシングがバイオプロセシングオペレーションに影響を与える

SynergysBiotherapeuticsのCEOであるRathinDas博士によると、人工知能(AI)は、21世紀のバイオプロセシングのあらゆる側面に組み込まれており、その影響の多くは、その管理方法に依存します。 「その力のために、それは現在、効率と再現性に大きな影響を及ぼしており、それは人員の管理に深刻な影響を与えるでしょう」と彼は言いました。 Dasは、抗血管新生タンパク質で腫瘍を標的とするSynergysを独力で打ち出す前に、慢性疾患の治療用ワクチン(医薬品)を研究および開発する会社であるAffitechの北米事業の最高ブランド責任者でした。 CEOとして、Dasはラボのベンチにはいませんが、ラボの手順を変えた変化をよく知っています。 「今日、感度が大幅に向上しています。 1 µLの血液サンプルはピコモルレベルまで1,000万倍に希釈でき、AIによるロボット自動化により、非常に正確なデータを取得できます」と彼は説明しました。 「したがって、統計的に有意な結果を得るために、それらを平均して、何度も繰り返す必要はなくなりました。」 これは、スタッフがより速く移動でき、より生産的になり、より機敏な労働力で、印象的な節約を実現できることを意味します。 Bioprocessing 4.0を推進するもう1つの大きな変革は、委託製造業者へのアウトソーシングの台頭です。 「20年前、私が自分の研究を委託する方法はありませんでした」とダスは続けました。 「専門知識は単に利用できませんでした。しかし、今日では、高品質のリソース、スタッフ、および機器を備えた、非常に専門的な優れた契約製造組織(CMO)があります。たとえば、私が薬物動態研究を行うとき、私は単に彼らに仕様を与え、彼らは彼らの専門知識を適用します。」 バイオプロセシングの世界には高品質のCMOが数多く存在するため、競争は激しく、Das氏は指摘し、高品質で信頼性があります。 「費用便益分析を行うとき、最良の結果を得るためにサプライヤーを選んで選ぶことができます」と彼は言いました。 Dasにとって、AIアウトソーシングは、研究開発段階、および最終製品に至るまでの上流および下流生産の段階など、バイオプロセシングのすべての段階で正確な管理を可能にします。   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 お客様からのすべての要件と期待に応える幅広いソフトウェアサービスを提供しています。 私たちは、世界中の専門的なソリューションとビジネスサービスを通じて、これらの高度なテクノロジーをお客様の価値に変えます。 ソフトウェアアウトソーシング開発に関する質問については、Innotech Japanの専門家にお問い合わせください。 メール:info@innotech-vn.com

ByInnotech Vietnam Oct 21, 2020
AIと機械学習の専門家にとって最大の機会を持つ国

特典と高給で夢中になっている希少なAIの才能   国や企業が才能のある専門家をめぐって争っているため、世界的なAIスキルの不足はAIスペシャリストにとって朗報です。 人工知能と機械学習の業界は驚異的な速度で拡大しており、世界中の熟練したITプロフェッショナルの需要を急速に押し上げています。 しかし、供給は大幅に遅れています。 2017年の終わりに、中国のハイテク大手Tencentは、世界中に30万人のAI研究者と実践者しかいないというレポートを発表しましたが、市場の需要は数百万の役割でした。 LinkedInの研究者は、昨年、機械学習エンジニアの需要がほぼ1000%増加し、最も需要の高い役割となったと述べ、この主張を支持しました。 AIと機械学習のスキルの不足は、世界的な問題です。キャップジェミニによる世界的な調査によると、55%の組織が、大きなギャップがあるだけでなく、それも拡大していることを認めていました。さまざまな地域から見た場合:米国企業の70%がスキルのギャップを認め、インド— 64%、英国— 57%、ドイツ— 55%、フランス52%などです。 最大かつ最も著名なハイテク巨人でさえ、AIエンジニアの採用の難しさに不満を持っています。 需要は給料をばかげた高さに押し上げました。 New York TimesのAI業界に関する洞察によると、わずか数年の経験を持つ人々は、年間30万ドルから50万ドルの基本給を期待できることがありますが、最高の人は数百万ドルを集めるでしょう。ある独立したAIラボは、深刻な新しいAIプロジェクトを主導する適切なスキルを持った個人は世界中に1万人しかいないと出版物に語った。 ですから、あなたがAIのスペシャリストであるなら、それは気難しい時間です。あなたはあなたが住みたい国、あなたが働きたい会社を選び、そして素晴らしい賃金パッケージを交渉することができます。 AIと機械学習の専門家にとって最も切望されている国のリストは次のとおりです。     アメリカ   AIと機械学習の給与に関しては、米国は世界の他のどの国よりもはるかに優れています。これは、初任給と上級職の両方の給与に当てはまります。 米国のテクノロジー企業は、2020年までに10億ドル以上を、AIの才能をどこからでも入手できる場所から密猟するプロセスに費やす準備ができています。彼らは、世界的な人材不足もあって、平均年収314,000ドルの上級職に就くことを切望しています。 Appleは、2014年以来すでにAIスキルのスペシャリストの数を倍増させており、スキルを探し続けています。他のハイテク巨人も同じ絶え間ない狩りをしています。 キャリアアドバイザリープラットフォームPaysaは、次の総純給与でトップ企業にオープンな役割があることを明らかにしました。 Amazon:$ 227,769,001 Google:$ 130,048,389 マイクロソフト:75,158,057ドル Facebook:38,636,827ドル NVIDIA:34,280,190ドル 世界のテクノロジーリーダーが最高の人材を求めて激しい競争を繰り広げていることは明らかであり、熟練したスペシャリストを採用するために必要なものは何でも支払うことを躊躇しません。 米国の他のトップリクルーターは、Intel、Rocket Fuel、General Electric、Cylance、Oculus VR、Booz Allen Hamilton、Huawei、Adobe、Accenture、iRobot、Magic Leap、Rethink Robotics、BAE Systems、HERE、IBM、Samsung、Lenovo、MoTekTechnologiesです。 、Uber、PCOイノベーション、Rakuten Marketing、WellsFargo。 さらに、この国では2024年までに25万人のオープンデータサイエンスの仕事があると推定されています。     ヨーロッパ   ヨーロッパのすべての国で、デジタルスキル、特にAIと機械学習が不足しています。ベルリン、ロンドン、パリ、アイントホーフェン、アムステルダム、ストックホルムなど、ヨーロッパのすべての主要な技術センターでは、AIスキルを持つ人々に物乞いをする仕事があります。 昨年11月のDispatchesEuropeは、スウェーデンが「Shortage of Talent」リストでトップの座を占めた、デジタル業界の専門家がヨーロッパにいないことを強調する記事を公開しました。ランクによると、スウェーデンは世界の33の高度に発展した経済の中で最も深刻な技術者不足を抱えていました。 ヨーロッパで最も要求の厳しいハイテクの仕事は次のとおりです。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 21, 2020
アウトソーシングが企業のAIと自動化の準備にどのように役立つか

世界中でテクノロジーの使用が増えるにつれ、世界はかつてないほど接続されています。テクノロジーの機能は急速に向上しているため、ますます高度なテクノロジーを使用する従業員が増えています。明日のテクノロジーへのこの新たな依存はまた、多くの仕事を自動化させており、自動化された仕事の創出率は、2030年までに10のフロントランナー国で失業以上になっています。テクノロジーは私たちが取り組んでいるものを変えており、組織は真に繁栄するためにこのテクノロジーの操作方法をすばやく学ぶ必要があります。 人工知能、機械学習、ロボットプロセスの自動化など、職場でのテクノロジーの使用の増加により、労働者が現在スキルを持たないソフトウェアを操作し、低賃金のままになるリスクが高まる可能性が高まっています。と不安定な仕事。 企業はAIと機械学習を導入すべきかどうかを慎重に評価する必要がありますが、この記事では、これらの新しいテクノロジーの専門知識が不足している組織にとって、アウトソーシングとニアショアリングを最初に検討する必要がある理由について説明します。 これに照らして、アウトソーシングとニアショアリングは、企業が変化する仕事の要件に適応するのにどのように役立つでしょうか?   AIへのアウトソーシングソリューション   企業は現在テクノロジーを採用していますが、ビジネス上のメリットを享受するためにテクノロジーを組織に適用する方法がわかりません。特にAIの場合、McKinsey and Companyのレポートによると、データの処理から利害関係者とのコミュニケーションに至るまで、人間の相互作用と管理を必要とするアクティビティの約49%は、2030年までに自動化が困難になります。 この人間の相互作用の必要性は自動化の最初の怠慢につながるかもしれませんが、企業は効率を高めて競争に追いつくためにいくつかのタスクを自動化することを選択するかもしれません。 この場合、企業はAIソリューションのアウトソーシング管理について社内の従業員をトレーニングするか、トレーニングを受けたスタッフをアウトソーシングする必要があります。     スマートシティのソフトウェアとインフラストラクチャを開発している企業は、AIと機械学習の進歩に伴い、すでに深い知識を持っていますが、AIの実装を検討している組織の大多数はそうではありません。これらの技術スキルセットをすでに持っているアウトソーシング企業と連携することで、企業は自動化を効率的に実装してビジネスプロセスを改善することができます。 AIと機械学習を専門とするアウトソーシングエンジニアは、組織がさまざまな技術的専門知識を活用できるようにするための優れた方法です。   テーラードアウトソーシング   アウトソーシングとニアショアリングは、すべて企業の特定のニーズに応じて、技術的なスキルセットが必要なさまざまな能力を提供できます。     現在のスタッフを評価し、実装しようとしているテクノロジーに必要な特定のスキルと比較して現在のスキルを評価することで、組織は必要な外部委託の専門家の数を決定できます。個人のチームをニアショアリングすることで、組織がプロジェクトを完全に制御できるようにしながら、組織のチームの能力を高めることができます。 あるいは、企業がより多くのエンジニアを必要とするプロジェクトを持っている場合、完全なソフトウェアチームをアウトソーシングすることで、アウトソーシングされたチームは社内チームの延長として専ら割り当てに取り組むことができます。これにより、特定の知識とスキルでチームの能力が拡張されるだけでなく、開発プロセスがスピードアップします。完全なソフトウェアチームのアウトソーシング アジャイルチームがアウトソーシングまたはニアショアされている場合、アウトソーシングされたエンジニアと開発者は、定期的な検証と適応の段階を導入して、組織の製品またはソリューションを現実の世界でテストできます。このようにして、将来の製品需要を予測する場合でも、組織はプロジェクトを簡単に監視しながら、生産を増やすことができます。チームはアジャイルフレームワークを使用し、外部委託された技術専門家と協力してプロジェクトの目的を注意深く分析し、組織のビジョンを実現するソリューションを設計します。これはすべて、プロセスにおけるビジネス価値の継続的な提供とともに有効になります。 AIや機械学習から暗号通貨や自動運転車まで、新しいテクノロジーが世界に継続的に導入されています。組織がこれらのテクノロジーのいずれかを使用し始めることを決定した場合、外部委託されたチームは、その会社とプロジェクトに不可欠なスキルをもたらすのを助けることができます。 会社の幹部と緊密に連携することにより、組織のテクノロジーに対するビジョンはプロジェクト全体を通じて維持されます。内部チームのトレーニングには費用と時間がかかる可能性があるため、アウトソーシングとニアショアリングは、急速な技術開発の時代に、簡単で手頃な価格の信頼できるソリューションを提供します。   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 お客様からのすべての要件と期待に応える幅広いソフトウェアサービスを提供しています。 私たちは、世界中の専門的なソリューションとビジネスサービスを通じて、これらの高度なテクノロジーをお客様の価値に変えます。 ソフトウェアアウトソーシング開発に関する質問については、Innotech Japanの専門家にお問い合わせください。 メール:info@innotech-vn.com

ByInnotech Vietnam Oct 20, 2020
AIプロジェクトのアウトソーシングはいつ意味がありますか?

テクノロジーが進歩し、時間とともに革新されるにつれて、多くの企業がAIの時流に乗って、内部ワークフローを自動化し、ビジネスインテリジェンスをサポートしています。 マッキンゼーが実施した市場調査によると、AIによる潜在的な効率の向上は年間3兆ドルを超え、その3分の1は小売業界だけに割り当てられています。 利用可能なデータの量が増え続ける中、革新的なツールは貴重な情報を抽出するのに役立つだけでなく、組織が自動化を通じて従業員の生産性を向上させることを可能にします。 質問は「ビジネスで機械学習を利用すべきか」からシフトしました。 「ビジネスでAIまたは機械学習をどのように実装する必要がありますか?」     十分に準備された「製造または購入」の決定の重要性   重要な機能を社内に維持するか外部委託するかというジレンマは、企業が経費の削減と総資産利益率の向上を求める圧力を強めているため、最前線に立っています。 特にIT部門とテクノロジー部門にとって、十分に準備された意思決定または購入決定の重要性を十分に強調することはできません。 起業家によると、ほとんどの組織がAIプロジェクトの失敗を報告しており、その4分の1が最大50%の失敗率を報告しています。 製造/購入の決定の定義は自明であり、AIの特定のユースケースでは、オプションは次のとおりです。 作成:個人的に収集したデータに機械学習モデルを最初から実装します。これには、ニューラルネットアーキテクチャの構築、カスタムアルゴリズムの作成、他のMLメソッドの活用、結果を提供するAPIの構築が含まれます。 購入:既存のAPI /高度なソフトウェアの使用料を支払い、既存のサービスとやり取りして会社の目標を達成します。これには、CV、NLP、およびその他の多くのタスク用のMicrosoftAzureまたはAmazonAWS AIサービスが含まれますが、これらに限定されません。   意思決定プロセス 「作るvs.買う」の計量は分析なしで行われるべきではありません。 以下に示すモデルに従って、企業は3段階の方法を利用して意思決定を行うことができます。 戦略的優位性の決定 リスクの特定 経済学の計算     1.戦略   ビジネスにAIを実装する最も賢い方法を理解することで、組織のAI戦略の成功が決まります。 MITのコレクティブインテリジェンスセンターの創設ディレクターであるトーマスマローンは、フォーブスに次のように語っています。「AIのアプリケーションがどれほど戦略的でユニークであるかが問題になります」。 これを判断するには、いくつかの重要な質問に答える必要があります。最初のものはあなたの戦略的目標に関係します:   (a)革新的な「この世のものではない」イノベーションにAIを使用することを計画していますか、それとも、すぐに価値を提供する、合理的に達成しやすいエンタープライズアプリケーションが必要ですか? 企業は、この質問に答えるとき、ビジネス目標に最も適したソリューションを見つけるために、残酷に正直でなければなりません。目標が標準プロセスの最適化を支援することである場合、独自のAIを構築すると不利になる可能性が非常に高くなります。つまり、さまざまなソリューションを提供する既存の市場が存在することになります。この場合、すでに利用可能なAIを構築するために、アルゴリズムとデータサイエンティストのトレーニングにお金と時間を浪費することになります。   (b)この決定はあなたの競争力にどのように影響しますか? 企業がAIを使用して競争力を向上させることを検討する場合、通常、新しいテクノロジーを習得したり、革新的なプロセスを開発したりするなど、姿勢を変えるために社内で何かを行うことを考えます。この選択を選択する前に、マネージャーは会社に関連して問題の機能を設定する必要があります。競争力を獲得するためにインソーシングが重要である良い例は、AmazonがAlexaに使用しているAI音声認識ソフトウェアです。アマゾンは、イノベーションの最前線にいるときにのみ、この分野で競争することができます。さて、他社のさまざまな機能を見ると、まったく別の球技です。 一般的な信念に反して、特定の機能をアウトソーシングすることは、競争力を失うことを直接意味するものではありません。はい、それでも他の人がアクセスできるツールを利用しています。ただし、それを使用しないと、それ自体が不利になる可能性があります。既製のAIソリューションは、多くの機能にとってより安全なルートであり、直接実装することもできます。つまり、市場に迅速に参入して実行することができます。 強力な例は、高度な価格設定ソリューションです。価格の自動化は、今日のオンライン小売業者にとってなくてはならないものです。価格設定を予測、最適化、自動化する社内ソリューションを構築するには、多くの時間、費用、専門知識が必要です。価格設定をアウトソーシングすることで、収益と収益性を向上させると同時に、日常業務を改善するサービスを提供します。したがって、ゲームで強力なプレーヤーになるため、競争を活用するのに役立ちます。   2.安全性とリスク   あなたが考慮しなければならない「作るか買う」オプションの両方に伴う多くのリスクと利益があります。洞察を得るには、次のことを自問する必要があります。   (a)あなたのリソースはあなた自身の高機能AIを構築するのに十分強力ですか? このタイプの開発は非常に複雑であるため、機械学習の実装にはかなりの経験とスキルが必要です。多くの場合、社内チームには、これらの要求の厳しいタスクを実行するためのリソースと専門知識が大幅に不足しているため、このオプションを選択するのは危険です。企業はまた、才能のあるデータサイエンティストは非常にまれなリソースであり、手に入れるのが難しいことを考慮する必要があります。同時に、小売業などの業界では、AIテクノロジーを適用してプロセスを改善するための潜在的なユースケースが多数あります。これにより、本当に重要なAIトピックにリソースを集中させることがさらに重要になります。 エラーのリスクを軽減したもう1つの要因は、AIのアウトソーシングに伴う柔軟性です。多くの場合、独自のAIを構築するということは、ワークロードに応じて動的にならない固定チームを採用することを意味します。一方、アウトソーシングでは、現在のビジネス負荷に応じて迅速に拡張できます。   3.経済学   最後に、少し時間を取って考えてください。   (a)自分のお金で最高の価値をどこで得ることができますか? 社内チームは予測可能なコスト要因のように見える場合がありますが、考慮する必要のある多くの隠れたコストが発生します。 企業内にデータサイエンスと機械学習のチームを構築することは、未知の海に足を浸すことと同等のビジネスです。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 20, 2020
2020年の人工知能(AI)ソリューションの開発コストはいくらですか?

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、2019年にIT業界で最も話題になっている言葉のひとつであり、さまざまな業界のビジネスプロセスを変革する多数のAIベースのソリューションを備えており、より多くの収益をもたらしながら、経験豊富な顧客を提供します。 同時。 これらのAIベースのソリューションがすでに提供している多くのメリットのおかげで、多くの企業は現在、ビジネスプロセスの最適化のために独自のAIベースのソリューションを構築することに投資し、競争が激化する市場で競争力を獲得しようとしています。 ただし、AI実装コストの詳細に飛び込む前に、企業組織は全体像、特に短期および長期の両方でのAI実装の機会費用をよく検討する必要があります。 特に、AIが、従業員の生産性を高め、高度にパーソナライズされた方法で顧客体験を変革する最適化されたビジネスプロセスを通じて、競合他社に追いつくより大きな市場シェアを獲得するのを支援することで、ビジネスにどのように役立つか。 コストのかかるAIの実装をスキップすることで、ビジネスは開発コストを削減できる可能性がありますが、競合他社に市場シェアを失うことで、長期的な結果ははるかに高くつく可能性があります。 この記事では、AI実装のコストに影響を与えるいくつかの重要な要因について説明します。   AIベースのソリューションソフトウェアのメリット   以前のブログ投稿で述べたように、AIおよびMLテクノロジーは確かに、小売業や業界全体の他のビジネス向けの多くの有望なAIユースケースで提供できるものがたくさんあります。 面倒で反復的なタスクを自動化し、実用的な洞察を提供してより良いビジネスの意思決定をサポートすることにより、多くのAIベースのソリューションが多くのビジネスの日常業務に浸透しています。     たとえば、Eコマース企業は機械学習アルゴリズムを活用して、過去の行動に基づいて顧客にパーソナライズされた提案を提供できます。 多くの場合、AIを利用したチャットボットは、人間が提供するカスタマーエクスペリエンスの代わりに非常に効果的であることが証明されています。 さらに、AIテクノロジーは、予測分析を行うことでビジネスの競争力を高めるのにも役立ちます。これにより、企業は、在庫レベルや機械のメンテナンスなど、他の多くのさまざまなユースケースを予測できます。   AIソリューションの開発コストに影響を与える要因   AIベースのソリューションを開発するプロセスには、最終的な全体的な開発コストを決定するいくつかの特定の要因があります。   A-データの問題   信頼性の高いAIシステムは、開発チームのコーディングスキルだけでなく、プロジェクト全体の成功に重要な役割を果たすトレーニングアルゴリズムモデルのデータの品質にも依存します。 これは、まず第一に、入力データと出力フィーチャの間に存在する可能性のある隠れたパターンを合理的に検出するために大量のデータが必要になるためです。 企業に必要なデータが十分にない場合は、外部サービスからデータを取得したり、より多くのデータを収集したりすることができますが、これには時間がかかる可能性があります。     もう1つの解決策は、データ拡張を使用してサンプルサイズを人為的に増やすことです。全体として、これは開発コストの上昇につながります。 もう1つの要件は、データをクリーンアップし、データウェアハウスに適切な形式で保存する必要があることです。そうでない場合は、データをクリーンアップするためにいくつかの準備アクティビティが必要になり、開発コストが増加する可能性があります。 また、構造化データの操作が簡単で、結果として安価であることにも言及する価値があります。したがって、AIプロジェクトを開始する前に、企業は社内データベースのレビューを実行して、その品質と量を評価し、発生する可能性のある将来のデータ準備コストを考慮する必要があります。多くの場合、企業は欠落データの処理、エラー、外れ値などの処理も​​考慮する必要があります。実際には、多くの企業は通常、大量の非構造化データ(オーディオ、ビデオ、チャットなどの通信、ソーシャルなど)をキャプチャして管理します。メディアの投稿など)、この種のデータを利用するには、より複雑で高度な機械学習アルゴリズムが必要になります。この種のプロジェクトは通常、開発にさらに費用がかかります。   B-アルゴリズムのパフォーマンス:精度と許容誤差   アルゴリズムのパフォーマンスのレベルも、全体的なAI開発コストに影響を与えるもう1つの重要な要素です。高品質で正確なアルゴリズムには、追加の費用がかかる追加の微調整が必要です。 具体的には、パフォーマンスレベルは、ビジネス固有の要件と許容可能な許容誤差によって異なります。 たとえば、診断用のAIを活用したヘルスケアソリューションでは、99%を超えるほぼ完全な精度レベルの分析が必要になる場合があります。 一方、製造会社の場合、機械のメンテナンス予測システムは99%の精度である必要はなく、許容される誤差の範囲が広くなります。 ほとんどの(すべてではないにしても)AIベースのソリューションはデータを必要とし、アルゴリズムの学習プロセスにデータを使用します。 したがって、マシンがより速く、より正確に学習できるほど、ソリューションは優れています。   プロジェクトステージに応じたAI開発コストの内訳   一般的に言って、典型的なAIプロジェクトは、すべてを一度に行うのではなく、段階的に開発されます。 全体的な人工知能(AI)ソリューションの開発コストは、プロジェクトのサイズや範囲など、多くの要因に依存します。したがって、プロジェクトフェーズの概要を把握しておくと、全体的な開発コストを見積もるのに非常に役立ちます。 以下は、AI / MLベースのシステムを開発する際にTP&Pテクノロジーによって採用された開発ロードマップです。     1.要件を特定する   この初期段階の目的は、プロジェクトの目標と要件に関する調査を実施し、このAIプロジェクトの実現可能性を見つけることです。 この段階で、お客様の企業とテクノロジーパートナーの両方が、AIとMLテクノロジーが本当に必要であり、このプロジェクトに適切であるかどうかを判断することが重要です。これは、顧客の運用プロセス、データ、およびビジネスメトリックに関する調査を実施すること、および企業がAIを使用して主要なビジネス問題にどのように対処できるかを正確に見つけることから始まります。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 15, 2020
人工知能開発のアウトソーシング

AI開発を外部委託することを選択したときに、高度なスキルを持つチームを見つけて最適な結果を達成する方法を学びます   今日では、あらゆる分野で技術的なソリューションを作成するために適切な人材を採用することにはリスクが伴います。 では、人工知能に基づく複雑なフレームワークを使用して業績を向上させるのに役立つ熟練した専門家を見つけるにはどうすればよいでしょうか。 そして、AI開発者が真に結果の約束を果たすことができるかどうかを検証するために、どのような手順を実行できますか? 答えはあなたが思っているよりも簡単かもしれません。 多くの場合、最善の前進は、実証済みのAIスペシャリストに開発をアウトソーシングすることです。ここでは、AIプロジェクトを担当する前に、開発チームに尋ねる5つの明らかな質問を示します。   人工知能は「現代企業の未来」です。   まず、AIに時間とお金の両方を投資する価値がある理由を考えてみましょう。 Forbesのレポート「EverydayAI:Harnessing Artificial Intelligence to Empower the Knowledge Worker」によると、米国企業の4人に3人の幹部は、AIと関連テクノロジーが業界に変革をもたらすと考えています。 どうして? AIと機械学習は現代の企業の未来だからです。 テクノロジーは彼らを助けます: 日常のタスクとプロセスを自動化することにより、従業員の生産性と効率を向上させます クライアントのニーズを反映したコンテンツを生成することにより、マーケティング活動を改善します 手動システムを自動ソフトウェアに置き換えることで時間とお金を節約 複雑な数式や分析に起因するヒューマンエラーを回避する クライアントのニーズを予測する洞察のおかげで最高のビジネス結果を達成し、企業がパーソナライズされたソリューションを提供できるようにします 販売機会を最大化し、収益を増やす …そしてはるかに …ただし、結果を出すことができるパートナーを見つけた場合に限ります。次の数ページでは、その方法を正確に説明しています。     人工知能の開発をアウトソーシングする前に尋ねるべき5つの質問   AI開発を外部委託する場合は、目前のタスクに最適なチームを見つけるためにあらゆる努力を払う必要があります。 そして、一緒に仕事をすることになる人々を信頼できることを常に確認してください。しかし、どうすれば確信できるでしょうか。 わかりやすくシンプル:これらの5つの明らかな質問をすることによって。   1.チームはプロのように見えますか?   まず、チームのプロ意識を確認してください。 オンラインで見つけることができる情報を確認してください。 過去のプロジェクトに関連する詳細を検索し、チームがサービスを提供した企業の数をメモします。 次に、クライアントからの推薦状を読み、常に推奨事項の信憑性を確認します。 これらの予備チェックに満足している場合にのみ、AIチームのメンバーとの協議の予約を検討する必要があります。 そして、その会話の間に、あなたのプロジェクトのためのアイデアを必ず尋ねてください。 多分あなたのビジネスと協力する提案さえ。 最後に、提案が面白そうかどうか、代理店が特定したリスク、未知のものを軽減するための明確な戦略があるかどうかについて、慎重に検討してください。すべてのAIプロジェクトには一定の固有のリスクがあります。 緑が多すぎる絵を描くAI開発者は、風景を理解していない可能性があります。これは、プロ意識の欠如を示す危険信号である可能性があります。   2.チームにはポートフォリオがありますか?   チームと話す前に、代理店のポートフォリオを確認してください(会社のウェブサイトで見つけることができるはずですが、見つけられない場合は、確認をリクエストしてください)。 すべての信頼できるアウトソーシング企業は、過去のプロジェクトを文書化したポートフォリオを持っています。これは、企業の名刺であり、新しいクライアントを確保する際の主要な交渉チップです。 ポートフォリオを確認するときは、特定の業界に関連するプロジェクトに特に注意してください。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 15, 2020
機械学習コンサルティング会社の選び方

AIチームを構築するのは難しいです。 多くの場合、AIソリューションを構築するために外部チームを雇うのが最善です。 それでも、コンサルティング会社の欠点もよく知られています。 物事を必要以上に複雑にすることで有名です。 彼らは締め切りに間に合い、予算内にとどまるのに苦労する可能性があります。 動作するMLソリューションの約束を完全に果たすことができません。 機械学習を始めたばかりの場合、トップコンサルティング会社と新興企業を区別するのは困難です。 このガイドは、協力する価値のあるコンサルタントを見つけるのに役立ちます。 この記事では、 MLコンサルタントで探すべき9つのこと 企業に連絡する前に自分自身に尋ねる必要のある質問、および プロジェクトの失敗や高額なプロジェクトにつながる一般的な間違いを回避するためのヒント。   機械学習コンサルタントで探すべき9つのこと   1.機械学習を簡単にします   機械学習コンサルタントは、機械学習がどのように機能するかを、あなたとあなたのチームが理解できる言語で説明できる必要があります。 機械学習とは何ですか? 今日AIを使用している場合、ほとんどの場合、データを取得して予測に変換できるシステムを構築することが重要です。     これらの予測を可能にするために、機械学習アルゴリズムは、多くのトレーニング例を調べることで、データを正しい予測に結び付ける隠れたパターンを見つけます(そのため、AIを機能させるには大量のデータが必要です)。 モデルがどのようにトレーニングし、パターンを見つけ、予測を行うかを視覚的に示す優れた図については、R2D3の機械学習の視覚的な紹介を確認してください。   2.彼らはすぐに立ち上がる   十分なプロジェクトに取り組んでいるAIコンサルティング会社は、あなたのアイデアが数日や数週間ではなく、数分で有望かどうかを教えてくれます。 ケースの90%で、経験豊富な代理店が、問題、目標、利用可能なデータを説明してから15分以内に、「はい、これでうまくいく可能性があります」または自信を持って「いいえ」と答えることができます。 その時点で意味のある結果が得られることを保証することはできませんが、どのアイデアを追求する価値があるかを教えてくれるはずです。予測したいことが実際にデータを使用して正確に予測できることを検証するために、概念実証を構築する必要があります。これには8週間もかかりません。   3.彼らはあなたに「ノー」と言うことを恐れません   機械学習コンサルティング会社は、あなたが彼らに与えるすべてのアイデアに取り組む準備ができていますか? それとも、期待したものではない場合でも、最適なソリューションに導きますか? 多くの機械学習のアイデアは、よく見ると良いアイデアではありません。適切なデータがない場合、または専門家であってもソリューションへの明確な道筋がない場合は、専門家が教えてくれるはずです。 同様に、すべてのプロジェクトでAIが必要になるわけではありません。 よりシンプルなシステムで90%の結果が得られる可能性がある場合は、定期的にクライアントに機械学習コンサルティングを依頼しています。このような場合やその他の場合は、機械学習を使用しないことをお勧めし、機械学習を自分で行うか、標準のソフトウェア開発コンサルタントに依頼することをお勧めします。 すべてのプロジェクトが可能というわけではありません。追求する価値のあるものはさらに少なくなります。 どのアイデアを早期に捨てるべきかを教えてくれるMLエージェンシーを探し、すぐに結果をもたらすユースケースに焦点を合わせます。   4.彼らは彼らの経験について透明です   AIコンサルタントをNDAの背後に隠さないでください。プライバシーはデータサイエンスの世界で最優先事項ですが、尊敬されているAI企業は、特定のプロジェクトを紹介し、実際の名前や番号について話す許可を得る必要があります。 すべてのクライアントとNDAを締結していますが、誰と協力したか、どのような問題を解決したか、どのような影響があったかはわかります。 これらのケースには、協力した会社のプロジェクトマネージャーの名前と連絡先の詳細を添付する必要があります。 強力なリファレンスを持ち、構築した特定のプロジェクト、それらのプロジェクトへのアプローチ方法、および達成した結果についての洞察を提供する信頼できるAIエージェンシーを選択してください。それらのプロジェクトが研究なのかPOCなのか、それとも実際にクライアントの日常業務で使用するために展開されているのかを必ず確認してください。   5.彼らは正しい質問をします   彼らがすべての正しい質問をしたように感じて会議を去っただけですか?彼らはフォローアップの質問をし、あなたの問題の核心にたどり着くまで掘り下げて調査しましたか? プロジェクトを正しく行うために、AIコンサルティング会社は、ビジネスとドメインについて可能な限り多くのことを学ぶ必要があります。つまり、気になること、語彙、データがどのように見えるか、予測したいことが自分にとって意味がある理由です。 彼らはあなたに正しく聞こえる方法であなたにあなたの目標を繰り返すことができる必要があります。 機械学習プロジェクトの過程で、コンサルティングチームは、プロジェクトの結果を決定する重要な決定を下します。また、アイデアをもたらしたり、改善のための提案をしたりします。彼らがあなたのビジネスとあなたの目標を本当に理解している場合にのみ、彼らはこれらのことを効果的に行うことができます。 あなたのコンサルタントはあなたに彼らのサービスを売るよりもあなたの問題を理解することにもっと焦点を合わせるべきです。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 14, 2020
ベトナムは高給にもかかわらずAIエンジニアの不足に苦しんでいる

ベトナムのIT企業は、人工知能(AI)エンジニアに年間22,000ドルの給与を提供していますが、それでも十分な人材の採用に苦労しています。 モバイルとITの採用ネットワークとエコシステムであるTopDevによると、ベトナムのIT市場に関するレポートによると、来年のベトナムの情報技術(IT)労働者は、給与と福祉が増加しているにもかかわらず、70,000から90,000人不足するでしょう。人工知能(AI)エンジニアの給与 多くの新興企業が、ベトナムで過去5年間に人工知能(AI)と機械学習に関連するプロジェクトを開発しており、テクノロジー業界に並外れた価値を生み出しています。 その結果、給料が上がっています。 AI /機械学習エンジニアは、月に最大1,678ドル、またはボーナスと特典を含めて年間約22,000ドルを稼ぐことができます。 しかし、多くの企業にとって人材は問題です。 彼らは年間5億ドン(約21,600米ドル)の給与を提供しているが、多くの企業は適切な人員を見つけることができないと述べた。   AIエンジニアの給与は、今後数年間で急激に増加すると予想されます。 しかし、多くの企業にとって人的資源は依然として問題です。   多くの新しいテクノロジートレンドの急速な発展は、ベトナムのプログラマーにとってより良い機会を開きましたが、適切な採用方法のない雇用者にとっても多くの障害を引き起こしています。報告書によると、需要は今年の32万人のエンジニアから2020年には40万人に増加するため、ITセクターは一般に大きな不足に直面しています。 レポートによると、経験豊富なITエンジニアの平均給与は現在1,318ドルです。 5年以上の経験を持つマネージャーは$ 1,550から$ 2,350を稼ぐことができ、10年以上の経験を持つディレクターは少なくとも$ 2,300を稼ぐことができます。 しかし、品質管理者とエンジニアが不足していると報告書は付け加えました。 IT人材全般、特にAIを強化するためのソリューションの1つは、大学のトレーニングと企業の採用の組み合わせです。 ビジネスフォーラムは、IT分野の専門家であるDưongTrongTan氏が、今日のような急速な変化の時代に、学校が企業と関係がなく、トレーニングプログラムを改善し、企業が必要とする新しいコンテンツを導入した場合、テクノロジーでは、彼らは経済の変化のペースにほとんど追いつくことができませんでした。   ラックホン大学の学生が高度な日本のロボティクスにアプローチ   最近の発表では、IT企業によって設立されたベトナムで最初の大学であるUniversityは、ソフトウェアエンジニアリングの教育に人工知能(AI)を追加し、高品質のITスタッフを構築し、付加価値とテクノロジーを強化することを望んでいます。 ソフトウェア業界のリーダー。 大学のソフトウェア工学プログラムでは、学生は最初の6学期に学習する必須モジュールと選択モジュール(最後の4学期)の2つの基本モジュールを学習します。 この集中的な段階で、学生は4つの専門科目から1つを選択して、組み込みシステムを含む卒業プロジェクトを研究し、完了することができます。 情報システム; 日本の人工知能(AI)と橋梁エンジニア。   大学の代表者は、学生が専門分野の人工知能(AI)の知識にアクセスする機会があることを共有しました。 このテーマは、一般的な若者コミュニティ、特に大学生がAIの知識とその開発に世界中で集中するのに役立ちます。 集中的なAIトレーニングにより、学生は人工知能、大規模データ、クラウドコンピューティングなどのITプラットフォームの研究と応用に関する知識を身に付けることができます。 このプログラムは、高度な情報技術サービスの開発と展開に新しい技術を適用するための知識とスキルを学生に提供することを目的としています。 大学はベトナムで高等教育を開拓し、卒業生が人工知能の開発の課題に直面できるようにトレーニングプロセスの変更に貢献しています。 nnotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 お客様からのすべての要件と期待に応える幅広いソフトウェアサービスを提供しています。 私たちは、世界中の専門的なソリューションとビジネスサービスを通じて、これらの高度なテクノロジーをお客様の価値に変えます。 ソフトウェアアウトソーシング開発に関する質問については、Innotech Japanの専門家にお問い合わせください。 メール:info@innotech-vn.com

ByInnotech Vietnam Oct 14, 2020
AIチャットボットアプリケーションでビジネスの効率と生産性を向上させる

現在、起業家は常にビジネスを円滑に運営する方法を見つけています。 あなたの組織は、カスタマーサービスの従業員のトレーニングに膨大な時間、エネルギー、お金を費やしていますか? はいの場合、そのコストを削減するためのより良い方法があります。 AIチャットボットは、ビジネスの労力を最小限に抑え、より優れたカスタマーサービスプロセスの構築を支援します。 チャットボットは、新しいカスタマーサービスチームメンバーの追加費用なしで、顧客が会社から回答を得るのに役立ちます。   チャットボットとは何ですか?     Oxford Dictionariesによると、チャットボットは次のとおりです。 「特にインターネットを介した、人間のユーザーとの会話をシミュレートするように設計されたコンピュータープログラム。」   アナデア、ミディアムによると、それはテキストメッセージを介して私たちと通信するアシスタントであり、ウェブサイト、アプリケーション、またはインスタントメッセンジャーに統合され、起業家が顧客に近づくのを助ける仮想コンパニオンです。 このようなボットは、ユーザーとの通信の自動化されたシステムです。   チャットボットはどのように学習しますか?   チャットボットはAIレッスンに参加しており、機械学習を通じて日々賢くなっています。 彼らは人間の言語を理解し、以前より賢くなる方法を学びます。 消費者は毎日、情報、会話、検索などを適用しています。これが、消費者が機械学習チャットボットとやり取りする方法です。 チャットボットには、次のような情報処理があります。 回答者:出力を受信してメッセージングプラットフォームに送り返し、ユーザーの要求に応答します。 プロセッサー:要求の処理。 翻訳者:ユーザーのリクエストを翻訳し、コンピュータが何をすべきかを理解できるようにします。   チャットボットはあなたのビジネスをどれだけうまく支援できますか?   チャットボットアプリケーションは、今日のビジネスで非常に人気があります。 だから、チッハトボットはあななたのビジネスをたどしだけうまく報きますか?     継続的な更新と学習。 AIに基づいて、チャットボットはデータ、消費者の行動を収集し、メッセージを毎日更新できます。 これにより、ページ上のインタラクションを増やしてそれに対応することで、コンバージョン率を最大化できます。 時間とお金を節約します。 AIチャットボットの主な目的は、時間と労力を節約することです。 チャットボットは、手動ではなく人工知能を介してメッセージを送受信します。 したがって、マネージャーは他の側面を手配する時間があります。 個人的な注意を払う。 顧客は、自動通話と、必要な人々とつながるための多くのステップに飽きています。 チャットボットは、敏捷性を備えた多くの顧客とアプローチできます。 チャットボットを使用すると、ユーザー向けにパーソナライズされたデジタルエクスペリエンスを作成できます。 顧客満足度の向上。 EconsultancyのGrahamCharltonによると、オンライン買い物客の83%がオンライン旅行中にサポートを必要としています。 オンラインの状況では、チャットボットは実店舗での販売ポジションとしてリアルタイムでサポートできます。   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 お客様からのすべての要件と期待に応える幅広いソフトウェアサービスを提供しています。 私たちは、世界中の専門的なソリューションとビジネスサービスを通じて、これらの高度なテクノロジーをお客様の価値に変えます。 ソフトウェアアウトソーシング開発に関する質問については、Innotech Japanの専門家にお問い合わせください。 […]

ByInnotech Vietnam Oct 13, 2020
ほとんどの企業がAIと機械学習の開発作業を外部委託する必要があるのはなぜですか?

人工知能(AI)ソリューションは、収集した膨大な量のデータから貴重な洞察を抽出し、組織が従業員の生産性を向上させるための高度なツールとして、企業にとってますます重要になっています。 近年、多くの企業が、AI /機械学習とデータサイエンスを業務に適用することのメリットを、特にビジネス上の意思決定をよりスマートに行うために実現し始めています。 AIを活用したソリューションは、時間のかかる反復的な多数のタスクの自動化など、ビジネスに多くの利点をもたらし、より良い結果を得るためのビジネスの意思決定をサポートする洞察を提供します。 ただし、AI /機械学習戦略を実装することの難しさは、多大なメリットとともにあります。特に、多くの組織がAIとデータサイエンスの機能を運用に取り入れるための完全な理解をまだ持っていないことを考えると。 特に、組織が直面する最も頻繁に遭遇する質問の1つは、独自の社内AIチームを構築するか、AI /機械学習プロジェクトを外部の機械学習コンサルティング会社にアウトソーシングするかです。 メリットは、AI /機械学習戦略の実装が難しいことです 独自のプロジェクトやビジネス要件によっては、コンサルティング会社が提供するサービスを利用して、AI /機械学習アプリケーションを作成するのが最適な場合があります。経験豊富ですでに同様のAIの開発に成功している機械学習エンジニアチームが作成します。プロジェクト。   それでもなお、ビジネス組織にとって、アウトソーシングではなく独自のデータサイエンスチームを設立する必要があるかどうかを認識することは依然として重要です。   組織のAI戦略の成功を判断するには、AIエンジニアとデータサイエンティストの社内チームを雇うか、アウトソーシングすることによって、ビジネスがどれだけ投資すべきかを理解することが重要です。   社内のAIエンジニアとデータサイエンティストの採用を決定する前に、AIプロジェクトの重要な要素を次のように検討しましょう。 あなたの組織はAIプロジェクトの開発のためのデータを持っていますか?適切なデータの準備とクレンジングがないと(ほとんどの場合、ビジネス組織には十分なデータが必要ありません)、これはAIプロジェクトの開発に不可欠です。組織が顧客やその他の国境を越えたデータを収集および/または保存することがめったにない場合は、開始してAIプロジェクト開発の成果を確認するのにしばらく時間がかかります。 組織内でAI /機械学習プロジェクトをいくつ開発する予定ですか?複数ありますか? AIを使用して解決する必要のある特定の問題が1つしかない場合は、アウトソーシングの方がはるかに優れたオプションです。 さらに、ビジネス組織は、AIソリューションが採用され、定期的に使用され、エンドユーザーによって応答されるかどうかを検討する必要があります。継続的な改善と微調整の必要がなければ、企業は機械学習モデルを頻繁に再トレーニングして微調整するために、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの社内チームを必要としない可能性があります。   社内AIソリューション開発部門:   上記のすべての要素を考慮した後、企業はアウトソーシングと社内開発のどちらを採用するかについて良いアイデアを持っている必要があります。     繰り返しになりますが、組織が社内開発ルートを採用することを決定した場合でも、次のようなさまざまな理由により、AIプロジェクトの結果が表示されるまでに時間がかかる場合があることに注意してください。 以前のブログ投稿で述べたように、熟練したITプロフェッショナルが不足しているため、特にローカル市場の熟練したデータサイエンティストや機械学習エンジニアに関しては、プロジェクトに資格のある開発者を雇うことが非常に困難になっています。全体的な採用プロセスには、予想よりも数か月以上かかる場合があります。 さらに、AIプロジェクトにはさまざまな部門からの関与と貢献が必要であるため、チームが他の部門(IT、製品、製品など)とうまく連携できるように、AIチームを組織内に戦略的に配置する方法を検討する価値があります。 /またはビジネスインテリジェンスチーム)、各チームが必要な予想作業をテーブルに持ち込むことができます。理想的には、社内のAIチームは、製品を正常に構築し、他のビジネスからのフィードバックループを継続的に改善する機能に配置する必要があります。 AI /機械学習プロジェクトを成功させるには、組織が簡単に利用できるとは思わないような高品質のビジネスデータを用意することが重要です(機械学習モデルを作成してトレーニングするため)。さらに重要なことは、社内チームがビッグデータ分析の使用経験がない場合、期待どおりの結果が得られないことです。 最も重要なことは、社内で開発されたAIプロジェクトが成功するという保証はありません。   全体的な結果は、ビジネスデータの可用性と社内チームの能力に大きく依存します。   したがって、組織が上記のすべての問題に対処できれば、社内のAI開発が正しい選択であることがわかります。   人工知能(AI)開発ランドスケープのすべての最新の更新と変更をチームに最新の状態に保ち、必要なビジネスデータがすぐに利用可能であり、プロジェクトの要件を満たしていることを確認することが重要になります。   AI /機械学習プロジェクトのアウトソーシング   社内AI開発のすべての重要な要素を検討した後、企業は、社内開発が「社内AIチームの構築」の取り組みを達成するための最善の方法ではないことに気付く可能性があります。これは、上記の理由の1つまたは多くが原因である可能性があります。主に、所要時間が長すぎてコストがかかりすぎる可能性があります。その場合、企業は間違いなくアウトソーシングオプションを検討できます。 また、灯台プロジェクトや1回限りのプロジェクトの場合は、さまざまなAIプロジェクトの経験が豊富で、これまでに精通している技術者の大規模なプールに企業がすばやくアクセスできるようになるため、アウトソーシングすることをお勧めします。 信頼できるアウトソーシングパートナーは、信頼できる機械学習とBIコンサルティングサービスとカスタムソリューションの実装を提供することで組織の開発を支援すると同時に、採用の重要性とデータを活用する企業への移行における課題を理解できます。アウトソーシングは、適切に行われると、高品質の結果を迅速に提供し、重要な市場投入までの時間を短縮します。 社内のAI開発に対するアウトソーシングの利点の1つは、外部の機械学習コンサルタントの経験により、より優れたスムーズな開発プロセスが可能になることです。 組織は、製品の採用やトレーニング、または学習のコストを負担する必要はありません。これには時間がかかり、非常にコストがかかります。ビジネスに提供される付加価値は、はるかに価値があります。 ただし、他のオフショアソフトウェア開発アウトソーシング契約と同様に、マイルストーンの欠落、期限、経験の浅い開発者、予算の増加につながるスコープクリープなど、開発を妨げる可能性のある潜在的な問題が発生する可能性があります。 AIアウトソーシングパートナーを最終決定する前の勤勉さ。 また、段階的なアプローチを検討し、さまざまな協力モデルやその他のパートナーシップ契約を検討することも価値があります。   […]

ByInnotech Vietnam Oct 13, 2020
ディープラーニングチャットボット:すべての知るべきこと

チャットボットを作成するときの目標は、人間の干渉を最小限に減少するか、まったく必要としないものにすることです。これは2つの方法で実現できます。 一番目の方法では、カスタマーサービスチームがAIから提案を受け、カスタマーサービスの方法を改善します。二番目の方法には、すべての会話自体を処理し、カスタマーサービスチームの必要性をなくす、深層学習チャットボットが含まれます。 チャットボットの力のおかげで、フェイスブックのメッセンジャーのチャットボットの数が1年以内で10万から30万に増加した。 MasterCardなどの多くの  人気ブランドも、独自のチャットボットをすぐに作成します。チャットボットとCMS  を接続する ウェブサイトも一般的な方法となっており、関連するコンテンツの豊富なソースを提供しています。 しかし、ブランドがそのようなチャットボットをどのように活用できるかを説明する前に、ディープラーニングチャットボットが何かを見てみましょう。   ディープラーニングチャットボットとは何ですか?   ディープラーニングチャットボットは、「ディープラーニング」と呼ばれるプロセスを通じてゼ最初から直接学習します。このプロセスでは、チャットボットは機械学習アルゴリズムを使用して作成されます。ディープラーニングチャットボットは、すべてのデータと人間間の対話からを学習します。 ルアン・トング・ティン チャットボットは、テキスト上で意識を発達させるように訓練されており、人々と会話する方法を教えることができます。または、映画の会話やスクリプトを使ってチャットボットを教えることもできます。ただし、人間との会話は、最高のディープラーニングチャットボットを作成するための優先的な方法  です。データが多ければ多いほど、機械学習の効果は高まります。 ディープラーニングチャットボットとは何かがわかったところで、最初から構築する方法を理解してみましょう。    続きを読む:「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法(A-Z)」   ディープラーニングチャットボットの構築   1.データを準備する   機械学習関連のプロセスの最初のステップは、データの準備です。チャットボットをトレーニングするには、顧客とサポートスタッフの間に何千相互作用が必要です。 ディープラーニングチャットボット用の十分なデータポイントが存在するように、データは可能な限り詳細かつ多様である必要があります。この特定のプロセスは、オントロジーの作成と呼ばれます。この段階での唯一の目標は、できるだけ多くのインタラクティブを収集することです。   2.データの変形   データソースによっては、この手順が必要な場合と必要でない場合があります。データが適切に分離されていない場合は、データを観測の単一行に再形成する必要があります。 これの観測は、クラシファイアに追加されるメッセージ応答ペアと呼ばれます。このステップの目標は、会話の応答として1人のスピーカーを置くことです。すべての着信ダイアログは、応答の予測に役立つテキストインジケータとして使用されます。メッセージと応答のペアを作成するときに、次のような制限を設定する必要がある場合があります。 会話は2人の間だけ行うべきです。これにより、メッセージの送信先が明確になります.一分以内に送信される個別のメッセージを一つのメッセージにまとめることができます。メッセージと応答をペアにするには、メッセージへの応答が五分以内に来る必要があります。 再形成後、メッセージと応答のペアは次のようになります。 こんにちは、元気ですか?何もないですが、雨を楽しんでいます。今日は疲れた日です。同じです。 本当に忙しいです。 このデータを蓄積したら、データを消去する必要があります。URL、画像参照、ストップワードなどを削除する必要があります。   3.前処理   ディープラーニングチャットボットを構築するための次のステップは、前処理です。このステップでは、チャットボットがスペルミスを正しく理解できるように、機械学習に文法を追加する必要があります。 このステップに含まれるプロセスは、チャットのトークン化、ステミング、および見出し語化です。これにより、ディープラーニングチャットボットでチャットが読みやすくなります。 これには、無料で入手可能なNTLKツールを使用できます  。 前処理の最後のステップでは、ディープラーニングチャットボットの参照としてチャットの解析木を作成します。   4.チャットボットのタイプを選択します   オントロジーと前処理が完了したら、作成するチャットボットのタイプを選択する必要があります。  作成できるチャットボットには、主に次の2つの  タイプがあります。 ジェネレーティブ – ジェネレーティブモデルでは、チャットボットは事前定義されたリポジトリを一切使用しません。これは、ディープラーニングを使用してクエリに応答する高度な形式のチャットボットです。 検索ベース –このフォームでは、チャットボットはクエリの解決に使用する応答のリポジトリを持っています。質問に基づいて適切な応答を選択する必要があり、チャットボットはこれに準拠します。 検索モデルは、データの検索に完全に基づいているため、ほとんどミスを犯しません。ただし、これには別の制限があり、厳格すぎるように見えたり、応答が「人間的」に見えない場合があります。 一方、ディープラーニングチャットボットは、そのスタイルを顧客からの質問や要求に簡単に適合させることができます。ただし、このタイプのチャットボットでさえ、全然ミスをしない、人との活用を真似ることはできません。 チャットボットの包括モデルも、この分野の知識がかなり限られているため、完璧にするのが難しいです。実際、ディープラーニングチャットボットはまだチューリングテストに合格できていません  。 クエリが単純な場合、検索ベースのチャットボットは非常に役立ちますが、複雑なクエリにもチャットボットが必要です。これは、チャットボットが以前のメッセージでの発言も追跡する必要がある場合に特に当てはまります。検索ベースを元にづいてチャットボットは、簡単で安い質問を回答できます。 […]

ByInnotech Vietnam Jun 10, 2020
9日常生活からの機械学習の応用

人工知能(AI)はあちこちにあります。可能性は、何らかの方法でそれを使用していて、それについてさえ知らないということです。AIの人気のあるアプリケーションの一つは機械学習(ML)です。この機械学習では、コンピューター、ソフトウェア、およびデバイスが(人間の脳とよく似た)認知を介して実行されます。以下に、日常的に使用している機械学習のいくつかの例を共有します。おそらくさえ数人はそれらが機械学習によって官製されていることを理解していません。 AIのアプリケーションは機械学習です AIのアプリケーションは機械学習です 1.仮想パーソナルアシスタント   Siri、Alexa、Google Nowは、仮想パーソナルアシスタントの人気のある例です Siri、Alexa、Google Nowは、仮想パーソナルアシスタントの人気の例です。名前が示すように、このアプリは声で尋ねられたときに情報を見つけるのを助けます。あなたがする必要があるのはそれらを活性化して、「今日の私のスケジュールは何ですか?」や、「ドイツからロンドンへのフライトは何ですか」など、同様の質問をします。答えるために、パーソナルアシスタントは情報を探し、関連するクエリを呼び出し、あるいは情報を収集するために他のリソース(電話アプリなど)にコマンドを送信します。「翌朝の午前6時にアラームを設定」、「明日のビザオフィスへの訪問をリマインドして」などの特定のタスクについてアシスタントに指示することもできます。 機械学習はこれらのパーソナルアシスタントの重要な部分です。なぜなら、彼らは以前の彼らの関与に基づいて情報を収集し、洗練するからです。後で、このデータセットを使用して、好みに合わせた結果を表示します。 仮想アシスタントは、さまざまなプラットフォームに統合されています。例えば: スマートスピーカー:Amazon EchoとGoogle Home スマートフォン:Samsung S8上のSamsung Bixby モバイルアプリ:Google Allo 2.通勤中の予測   Googleマップは便利な住所検索アプリケーションです   交通予測:私たちは皆、GPSナビゲーションサービスを使用しています。その間、現在の位置と速度は、トラフィックを管理するための中央サーバーに保存されています。このデータは、現在のトラフィックのマップを作成するために使用されます。これは交通の防止と渋滞の分析に役立ちますが、根本的な問題はGPSを搭載した車の数が少ないことです。このようなシナリオでの機械学習は、日常の経験に基づいて渋滞が見られる領域を推定するのに役立ちます。 オンライン輸送ネットワーク:タクシーを予約するとき、アプリは乗車料金を見積もります。これらのサービスを共有する場合、どのようにして迂回路を減少しますか?答えは機械学習です。Uber ATCのエンジニアリングリーダーJeff Schneiderはインタビューで、MLを使用してライダーの需要を予測することで価格の急上昇時間を定義していることと言いました。サービスのサイクル全体で、MLが大きな役割を果たしています。 続きを読む:「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」 3.ビデオ監視   一人が複数のビデオカメラを監視していると想像してください!確かに、やることも退屈なことも難しい仕事です。これが、この仕事をするためにコンピュータを訓練するという考えが理にかなっている理由です。 今日のビデオ監視システムは、犯罪が発生する前にそれを検出することを可能にするAIを搭載しています。彼らは、長時間動かないで立ったり、つまずいたり、ベンチで昼寝したりするなど、人々の変な行動を追跡します。したがって、システムは管理に警告を発し、最終的に事故を回避するのに役立ちます。そして、そのような活動が報告され、真実を確認された場合、それらは監視サービスの改善に役立ちます。これは、バックエンドで仕事をしている機械学習で起こります。 4.ソーシャルメディアサービス   ソーシャルメディアプラットフォームは、ニュースフィードのパーソナライズからより適切な広告のターゲティングまで、自分自身とユーザーのために機械学習を利用しています。これらの素晴らしい機能がMLのアプリケーションに過ぎないことを認識せずに、ソーシャルメディアアカウントで気づき、使用し、愛する必要があるいくつかの例を次に示します。 知っているかもしれない人々:機械学習はシンプルな概念で動作します:経験で理解する。Facebookは、接続している友達、頻繁にアクセスするプロファイル、興味、職場、または誰かと共有しているグループなどに継続的ににお知らせます。情報を継続的な受け取るに基づいて、友達になることができるFacebookユーザーの推奨リストを作成します。 顔認識:友達と一緒に自分の写真をアップロードすると、Facebookが即座にその友達を認識します。Facebookは写真のポーズと投影をチェックし、固有の機能に気づき、次にそれらを友達リストの人々と照合します。バックエンドでのプロセス全体は複雑であり、精度係数を処理しますが、フロントエンドでのMLの単純なアプリケーションのようです。 類似のピン:機械学習はコンピュータービジョンの中核要素であり、画像やビデオから有用な情報を抽出する手法です。Pinterestはコンピュータービジョンを使用して画像内のオブジェクト(またはピン)を識別し、それに応じて類似のピンを推奨します。 5.メールスパムとマルウェアフィルタリング   電子メールクライアントが使用するスパムフィルタリングアプローチは多数あります。このスパムフィルターは継続的に更新されることを確認するために、機械学習を利用しています。ルールベースのスパムフィルタリングが行われるとき、スパマーが採用した最新のトリックを追跡できません。Multi Layer Perceptron、C 4.5ディシジョンツリーインダクションは、MLを利用したスパムフィルタリング技術の一部です。 325以上のマルウェアが毎日検出され、コードの各部分は以前のバージョンと同様に90〜98%です。機械学習を利用したシステムセキュリティプログラムは、コーディングパターンを理解します。したがって、2〜10%のバリエーションを持つ新しいマルウェアを簡単に検出し、それらに対する保護を提供します。 6.オンライン顧客サポート   最近の多くのウェブサイトでは、顧客サポート担当者がサイト内をナビゲートしているときにチャットするオプションが提供します。ただし、すべてのウェブサイトが顧客の質問に答えるためのライブのエグゼクティブを持っているわけではありません。ほとんどの場合、チャットボットに話しかけます。このボットは、ウェブサイトから情報を抽出して顧客に言い表する傾向があります。その間、チャットボットは時間とともに進歩します。チャットボットは、ユーザーのクエリをよりよく理解し、より良い答えを提供する傾向があります。これは、その機械学習アルゴリズムにより可能です。 7.検索エンジンの結果の絞り込み   Googleおよびその他の検索エンジンは、機械学習を使用して検索結果を改善します Googleや他の検索ツールは、機械学習を使用して検索結果を改善します。検索を実行するたびに、バックエンドのアルゴリズムが結果への応答方法を監視します。上位の結果を開いてウェブページに長時間留まると、検索ツールは、表示された結果がクエリに適当だと想定します。同様に、検索結果の2番とか3番目のページに到達しても、どの結果も開かない場合、検索ツールは、提供された結果が要件を満たしていないと推定します。このように、バックエンドで動作するアルゴリズムは検索結果を改善します。   続きを読む:「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法(A-Z)」   […]

ByInnotech Vietnam Jun 9, 2020
AIと機械学習がCOVID-19との戦いをどのように支援しているか

組織はこのパンデミックを抑制するための戦いにAIと機械学習のノウハウをすばやく適用しました。 これらのテクノロジーは、研究からヘルスケア、さらには農業にまで展開されています。 世界がCOVID-19に取り組み、このパンデミックと戦うために活用された技術革新と器用な開拓のたびに、それを克服するために一歩近づきます。人工知能(AI)と機械学習は、COVID-19の危機をよりよく理解して対処する上で重要な役割を果たしています。機械学習テクノロジーにより、コンピューターは人間の知性を模倣し、大量のデータを取り込んでパターンと洞察をすばやく特定できます。 COVID-19との戦いにおいて、組織は機械学習の専門知識をいくつかの領域:顧客コミュニケーションの拡大、COVID-19の広がり方の理解、研究と治療のスピードアップなどにすばやく適用しました。   続きを読む: 「日本がどのようにAIとロボット工学を使用して社会問題を解決し、経済成長を達成するか」 組織の拡張と調整を可能にする   機械学習技術は、Covid-19パンデミックにおいて重要な役割を果たしています   小規模とか大規模、公的とか私的を問わず、すべての組織が、社会的距離および検疫措置が維持しながら、効果的に運用し、顧客や従業員のニーズを満たす新しい方法を模索しています。機械学習テクノロジーは、リモートコミュニケーションをサポートし、遠隔医療を可能にし、食料安全保障を保護するツールを提供することで、その変換を可能にする重要な役割を果たしています。   医療機関や政府機関の場合、機械学習対応のチャットボットを使用してCOVID-19症状を非接触でスクリーニングしたり、国民からの質問に答えたりすることが含まれます。1つの例はClevy.io – フランスの新興企業とAWSの顧客であり、COVID-19に関する政府の公式通信を人々が見つけやすくするためにチャットボットを立ち上げました。チャットボットは、フランス政府と世界保健機関からのリアルタイム情報を利用して、既知の症状を評価し、政府の政策に関する質問に答えます。今日までに約300万通のメッセージが送信されたこのチャットボットは、運動やCOVID-19リスクの評価に至るまで、医療機関や政府機関のリソースにさらに負担をかけることなく、あらゆる質問に答えることができます。ストラスブール、オルレアン、ナンテールなどのフランスの都市では、チャットボットを使用して、正確な情報を分散し、情報を検証しています。 食品サプライチェーンの混乱を避けるために、食品加工業者と政府は農業の現状を理解する必要があります。AWSの別の顧客であるAgri-techスタートアップMantle Labsは、最先端のAI駆動の作物監視ソリューションを3か月間無料で小売業者に提供し、英国のサプライチェーンに回復力と確実性を提供しています。このテクノロジーは、作物の衛星画像を評価して、農家や小売業者が調達、在庫計画をより適切に管理できるように、潜在的な問題に早期にフラグを付けるように機能します。このプラットフォームは、カスタム機械学習モデルを導入して複数の衛星からの画像を混合し、農業条件のほぼリアルタイムの評価を可能にします。   COVID-19の広がり方を理解する   機械学習は、COVID-19の広がりを予測するために、研究者や実務家が大量のデータを分析するのにも役立ちます   機械学習はまた、研究者や実践者が大量のデータを分析してCOVID-19の蔓延を予測し、将来のパンデミックの早期警告システムとして機能し、脆弱な集団を特定するのにも役立ちます。カリフォルニアのChan Zuckerberg Biohubの研究者たちは、検出されなかったCOVID-19感染の数と公衆衛生への影響を推定するモデルを構築し、世界中の12の地域を分析しました。機械学習を使用し、AWS Diagnostic Development Initiativeと提携して、検出されなかった感染を定量化する新しい方法を開発しました-ウイルスが集団全体に広がるにつれてウイルスがどのように変異して、送信されなかった何回を推測する方法を分析しました。 このパンデミックの初めに、AIを使用して病気の発生を検出するカナダの新興企業とAWSの顧客であるBlueDotは、中国の武漢で気になる呼吸器疾患の発生について警報を出した最初の一人でした。BlueDotはAIを使用して病気の発生を検出します。BlueDotは、機械学習アルゴリズムを使用して、65か国語のニュースレポートに加えて、航空会社のデータと動物の病気のネットワークをふるいにかけて、発生を検出し、病気の分散を予測しています。疫学者はそれらの結果をレビューし、結論が科学的見地から理にかなっていることを確認します。BlueDotは、これらの洞察を公衆衛生担当者、航空会社、病院に提供し、リスクを予測してより適切に管理できるようにします。 機械学習は、リーダーがCOVID-19に直面してより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。3月に、元ホワイトハウスのチーフデータサイエンティストDJ Patilが率いるボランティアプロフェッショナルのグループがAWSに連絡し、COVID-19の潜在的な影響をモデル化したシナリオ計画ツールのサポートを依頼しました。いくらの病院のベッドが必要でしょうか?」とか「シェルターインプレースの注文をどのくらいの期間発行する必要がありますか?」彼らはオープンソースモデルを拡張する必要があるため、全米の知事は、曝露、感染、入院の量を理解し、対応計画をより適切に伝えることができます。AWSとジョンズホプキンスブルームバーグパブリックヘルススクールとの緊密なパートナーシップにより、グループはモデルをクラウドに移行し、数時間で複数のシナリオを実行し、モデルを50州すべてに、そして国際的に展開して、意思決定を支援しました。同時に COVID-19の世界的な広がりに直接影響を与える決定を行う 組織はまた、特に脆弱な集団の間でCOVID-19の蔓延を制限する方法を検討しています。私たちが協力しているAIの新興企業であるClosedloopは、医療データに関する専門知識を利用して、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人を探ししています。Closedloopは、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人々を特定するAIベースの予測モデルであるCOVID脆弱性インデックスを開発およびオープンソース化しました。この「C-19インデックス」は、リスクの高い個人を特定するためにヘルスケアシステム、ケア管理組織、保険会社によって使用されており、手洗いと社会的距離の重要性を共有するよう呼びかけ。感染者は自宅で安全に隔離できるように、食品、トイレットペーパー、および他の重要なものを供給されます   研究と治療のスピードアップ   機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出でき、堅牢な自然言語クエリ機能を提供します   医療提供者と研究者は、COVID-19に関する指数関数的に増加する情報量に直面しているため、治療に影響を与える可能性のある洞察を導き出すことは困難です。AWSはそれに応えて、機械学習を利用した新しい検索ウェブサイトであるCORD-19 Searchを立ち上げました。これは、研究者が研究論文やドキュメントをすばやく簡単に検索し、「COVID-19の唾液バイラル負荷が最も高いのはいつですか」などの質問に答えるのに役立ちます。   Allen Institute for AIのCORD-19オープンリサーチデータセット(128,000を超える研究論文およびその他の資料)に基づいて構築されたこの機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出し、堅牢な自然言語クエリ機能を提供して、発見のペースを加速するのに役立ちます。 一方、医用画像の分野では、研究者は機械学習を使用して画像のパターンを認識し、放射線科医が病気の可能性を指摘して早期に診断する能力を高めています。   カリフォルニア大学サンディエゴヘルスは、重度のCOVID-19に関連する状態の肺炎を早期に診断する新しい方法を開発しました。この早期発見により、COVID-19の診断が確定する前でも、医師は患者を適切なレベルのケアにすばやく分類できます。人間の放射線科医による22,000の表記法で訓練された機械学習アルゴリズムは、肺炎の可能性を示す色分けされたマップでX線をオーバーレイします。AWS 診断学開発イニシアティブから寄付されたクレジットにより、これらの方法は、UC San Diego Health全体のすべての胸部X線およびCTスキャンに臨床研究研究で導入されました。   機械学習は、COVID-19の治療に役立つ薬剤の発見を加速するのにも役立ちます。BenevolentAI、英国のAI企業とAWSの顧客は、コロナウイルスに対する身体の反応を理解することにプラットフォームを向けました。彼らは、AI薬発見プラットフォームを使用して、新規コロナウイルスの進行を阻害する可能性のある承認済みの薬を特定する調査を開始しました。彼らは、機械学習を使用して、遺伝子、疾患、薬物間のコンテキスト関係を導き出し、少数の薬物化合物を提案しました。わずか数日で、BenevolentAIは、バリシチニブ(Eli […]

ByInnotech Vietnam Jun 9, 2020
日本がどのようにAIとロボット工学を使用して社会問題を解決し、経済成長を達成するか

自動化は世界的な製造ラインの一部になりました。そこでは、ロボットが毎日同じようにボックスに充填したり、車のフレームを溶接したりするなど、反復的な仕事を引き受けます。   しかし、ロボットが限られた範囲のタスクから離れて、組立ラインの不具合の発見や部品のより良い化合物の特定などの複雑な操作状況で問題解決を開始できるとしたらどうでしょう。   また、ロボットが「ディープラーニング」を可能にするにはどうすればよいのでしょうか–アルゴリズムは経験から収集された大量のデータから学習します–他のロボットと洞察を共有し始め、工場から道路上の自動運転車まで、あらゆる種類 すべての設定の革新を高めて病院で早期がんと薬を発見する。   これらの質問は、2014年に設立された最先端の人工知能企業であるプリファードネットワークスが焦点を当てています。CBInsightsによると、東京を拠点とするこの会社は、およそ20億ドルの価値があり、AIとロボット工学は、社会問題を解決し、新しい経済成長を達成するための鍵と見られる。   プリファードネットワークスの共同創設者である岡野原大輔氏は、このソリューションベースのアプローチは、数十億ドルの資金を集めた米国および中国を拠点とする企業が独占する、競争の激しいAIテクノロジー分野の日本企業にとって重要であると述べています。   AIは日本の多くの産業にますます適用されています   「創業以来、当社は仮想世界ではなく、現実世界の問題への取り組みに重点を置く」と彼は言います。「その一貫した方針と立場、継続的な成果は、パートナーから高く評価されています。」   Preferred Networksが最近発表したトヨタとのパートナーシップは、AIの導入とディープラーニングが当面の課題を解決することへの日本の焦点の例です。このプロジェクトは、日常生活で人々を支援できるサービスロボットを開発することを目的としています。これは、高齢化と労働者不足により、在宅や医療現場で高齢者の十分なサービスを確保することが困難になっている日本において、重大なニーズを満たすことができます。   続きを読む:「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」   両社は、ロボットが介護や介護アプリケーションの基本的なケアとサポート支援を提供する人々の傍らで作業できるプラットフォームであるトヨタのヒューマンサポートロボット(HSR)を使用して、研究開発に協力します。1つの腕、表示画面、カメラ、ホイールベースを備え、アイテムを自動的に収集と取得し、リモートコントロールと通信機能を提供します。   日本にも世界のどこでも、これは社会が直面している多くの課題に対処するのに役立つ種類のイノベーションである、と内閣官房の革新的な政策担当副大臣の赤石浩一氏は述べています。   赤石は、日本が急速に「 社会5.0」に向かっている、 世界が人間開発の前の4つの段階、つまり狩猟採集民、農業、産業、情報の後に「超スマート」の章が追加したからだと説明して   社会 5.0ではすべてのものがテクノロジーを介して接続および統合されて、日本は、世界のソリューションを提供するため新興企業や中小企業の「隠れた宝石」などの企業に、新しい革新的なアイデアを思いつくのを集中していると赤石はいいました。   世界で3番目に大きい経済国である日本は、圧倒的で革新的テクノロジーに関してはかつてリーダーでした:ポケット電卓、ソニーのウォークマン、LEDライトなどです。シリコンバレーと中国の開発者がIoT、ビッグデータ、AIを探索し始めたため、日本は遅れを取りました。現在、日本は多くの挑戦に直面しているため、AIを受け入れ、そのソリューションを活用する態勢が整っていると赤石氏は語ります。   日本はますますAIテクノロジーを利用して世界の国々と競争できるようになっています   赤石氏によると、プリファードネットワークスのような「隠れた宝石」企業が出現するために、日本政府は教育から規制政策や金融に至るまで、幅広い改革を支援しています。イニシアチブの中で:   教育改革は、学校を暗記の文化から、問題解決に焦点を合わせた学習へと移行させています。データリテラシーは、政府がコンピューターとテクノロジーの実装に資金を提供している小学校と中学校で強調されます。 資格のある開発者と労働者のプールの拡大を確実にするために、AI教育を提供する日本の大学への政府からのより多くの認定と助成金。 海外の研究プロジェクトを日本に誘致するために、日本のAI研究イニシアチブ、大学、ネットワークをグローバルコミュニティに宣伝する。 さまざまな業界でのデータ形式と標準の統一により、企業や設定全体にビッグデータを展開する機能が強化されます。 新しい規制審査プロセスにより、企業は実験を開始し、市場に革新をもたらすことが容易になります。 プログラムは、国際化できる新しいデータプライバシー基準を作成しています。 新しいツールは、新興企業が日本国内および国外の資金調達を見つけるのに役立ちます。 赤石氏は、これらの取り組みにより、日本は広いAIリテラシー知識がある国になると語った。自動化とロボットの影響を恐れる代わりに、日本はAIの倫理的および法的影響を特定し、新しいポリシーを作成するため政策審議会を設置したと言います。しかし、赤石は国が未来を作成するための新しいツールとしてAIを活用すると信じています。日本のテクノロジーワーカーは、国内で新しい機会を見つけるだけでなく、海外でより多くの共同の機会を見つけるでしょう。   「私たちは私たちの仕事の根本的な変化に直面しており、私たちの社会とAIは途方もない影響を与えます」と赤石は言います。「私たちは大きな変化を起こす機会があります。」   続きを読む:「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法(A-Z)」 Innotech Japanのリソース   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech […]

ByInnotech Vietnam Jun 8, 2020