جلب مناهج SOTA العلمية إلى الصناعة

دعونا نفكر في جميع إيجابيات وسلبيات كونك رائدًا في صناعة التعلم الآلي وجلب مناهج SOTA إلى عملك.

في AI Superior، نؤمن بشدة أنه من الضروري متابعة أحدث النتائج الأكاديمية في تعلم الآلة، لمعرفة طرق التعلم الآلي المقترحة حديثًا، ومجموعات بيانات التدريب، وكل ما له أهمية للحفاظ على الأصول الناجحة المدرة للدخل لمشاريع تعلم الآلة.

لماذا نحتاج إلى التعلم الآلي العلمي SOTA

التفرد هو ما يجعل الشركات لاعبين أقوياء. في صناعة التعلم الآلي، لم يكن مستوى المنافسة مرتفعًا جدًا قبل عقد من الزمن، عندما تجرأ عدد قليل فقط من الشركات الناشئة على العمل مع تعلم الآلة. لكن في الوقت الحاضر، عندما يتحول تعلم الآلة نفسه إلى SOTA للشركات كثيفة البيانات، يصبح من المهم أكثر فأكثر أن تتقدم على منافسيك بخطوة.

يولد المجتمع العلمي باستمرار الكثير من النتائج الواعدة. لن يدخل جميعهم إلى الصناعة قريبًا. يجب أن تعتبرها فرصتك للحصول على اكتشاف جديد لم يتم اكتشافه بعد في الصناعة.

تذكر أن هذه النتائج غالبًا ما تولد في قلب جامعة مرموقة تجمع أفضل العقول العلمية والكثير من الخبرة ذات الصلة. يمكنك النقر على النتائج التي ظهرت في بيئة فريدة لن تتمكن من إعادة إنشائها أبدًا. وفي معظم الأحيان، تكون الأوراق الأكاديمية متاحة مجانًا أو مقابل رسوم رمزية.

عندما تتمكن من اعتماد SOTA ML في عملك، يمكنك أن تتوقع تعزيزًا كبيرًا في أداء شركتك. تتيح لك الأساليب الجديدة توسيع نطاق خدماتك وجذب عملاء جدد وتحويل العملاء الحاليين إلى عملاء مخلصين على المدى الطويل. سيعرف عملاؤك أنك تقدم شيئًا متميزًا وتساعدهم على الأداء بشكل أفضل.

علاوة على ذلك، باستخدام SOTA ML، يمكنك البدء في حل المشكلات التي لا يمكن معالجتها بكفاءة بالطرق الحالية. وهذا مهم بشكل خاص لشركات الخدمات – مثل AI Superior – لأنه يجعلنا أكثر قوة في مواجهة المنافسة المتوترة في السوق. في AI Superior، نعمل على مشاريع مختلفة بمهام طموحة لا يمكن معالجتها بشكل صحيح إلا من خلال مناهج SOTA ML.

أخيرًا وليس آخرًا، غالبًا ما تواجه النتائج العلمية صعوبات في الوصول إلى المجتمع نظرًا لأن المجتمعات الأكاديمية قد تكون منفصلة قليلاً عن الجماهير الأوسع. معظم النتائج عالية المستوى للغاية بحيث لا يكون لها تأثير مباشر على المستخدمين النهائيين.

من خلال اعتماد التعلم الآلي SOTA، فإنك تساعد على توصيل هذه النتائج. أنت تلعب دور الوسيط.

لكن دعونا نبقى متحمسين، لكن لا نبالغ في البهجة. ما هي عيوب كونك من أوائل مستخدمي SOTA ML؟

أحدث تقنيات التعلم الآلي: الأشياء التي يجب أن تكون على دراية بها

قلنا من قبل أنه يمكنك الاستفادة من المعرفة التي لم يستخدمها أي شخص آخر في الصناعة حتى الآن. لكن العيب هو أن عدم تبني المعرفة الأكاديمية يشكل في حد ذاته قصة نهاية سعيدة. قد يتبين أن بعض النتائج لا تنطبق بشكل مباشر على الحياة الواقعية أو أن تنفيذها مكلف.

فكر فقط في مقدار الأمل الذي كان لدينا جميعًا تجاه السيارات ذاتية القيادة، وكم أصبحنا نعرف الآن جميع المشكلات القانونية المرتبطة بها.

كونك رائدًا هو دائمًا خطر. ولم يقم أحد بتجربتها بعد، والنتيجة ليست آمنة. قد تكون لديك أفضل تكنولوجيا SOTA ML ولكنك تفتقر إلى فهم كيفية تحقيق الدخل منها.

في كثير من الأحيان، يكون أحد أسباب تأخر التنفيذ أو فشله هو الافتقار إلى أطر العمل التي من شأنها أن تساعد في تحويل نموذج عملك إلى نموذج قائم على التعلم الآلي. في بعض الأحيان، لا يكون لديك تقنية جسر يمكنها ربط مناهج SOTA ML مع ما تفعله فعليًا للمستهلكين النهائيين، على سبيل المثال، تتطلب وحدات التحكم الدقيقة التي تتمتع بقدرات ML برمجة C ولن تعمل مع أطر عمل أخرى.

أنت أيضًا بحاجة إلى أشخاص ذوي مهارات معينة. لتبني محاكاة في الوقت الحقيقي من ورقة أكاديمية، عليك تعيين شخص حاصل على درجة الدكتوراه. لا يتطلب هذا استثمارًا ماليًا فحسب، بل قد يمثل تحديًا لثقافة شركتك لدمج الأشخاص ذوي الخلفية الأكاديمية.

ولذلك، فإن الخطر الرئيسي يكمن في محاولة اعتماد أساليب SOTA ML التي لم تتم الموافقة عليها ولم تثبت بعد أنها جذابة تجاريا.

الطريقة الآمنة لجلب SOTA ML إلى عملك

لكي تصبح مشرفًا، قد تحتاج إلى مشرف آخر. يمكن لفريق AI Superior مساعدتك في العثور على أساليب جديدة تمامًا لتعلم الآلة. كجزء من خدمة البحث والتطوير لدينا، نراجع الأوراق الأكاديمية الحديثة ونحدد تلك التي يمكن لعملائنا الاستفادة منها. علاوة على ذلك، يمكننا مساعدتك في تنفيذ أساليب SOTA ML التي نجدها. على سبيل المثال، قمنا بمساعدة شركة Boehringer Ingelheim، وهي شركة أدوية، على اعتمادها بنجاح تقنيات التعرف على الصور الجديدة. ولا يؤثر ذلك على الشركة فحسب، بل على المجتمع أيضًا، حيث حصلت على أداة قوية لتشخيص السرطان.

خاتمة

إلى أي مدى يجب عليك متابعة أحدث التطورات في العلوم كشركة للتعلم الآلي؟

إنه قرار صعب لأنه قد يعني إلى حد كبير بذل المزيد من الجهد لفريقك الحالي أو الحاجة إلى تعيين فريق جديد.

النتيجة ليست مضمونة ولكن قد يكون لها تأثير إيجابي للغاية على عملك ومجتمعك.