인공 지능은 전 세계를 강타했으며 책임감 있는 의사 결정권자와 마찬가지로 비즈니스 프로세스를 개선하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 기술을 활용하는 것을 고려해야 합니다.
그러나 결과는 의도에서 오는 것이 아니라 개발 및 구현에서 비롯됩니다. 오늘의 첫 번째 토론인 AI 기술 구현의 요소 식별로 이어집니다.
AI/ML 기술을 구현하는 동안 고려해야 할 10가지 핵심 요소
AI와 ML 기술은 다양한 산업을 변화시키고 있습니다. 여기에는 보험 금융, 소매, 의료, 제조 및 기타 주요 산업이 포함됩니다. 비즈니스 프로세스의 최적화와 효율성 향상, AI & ML은 미래를 정의할 기술 중 하나입니다. 수익성과 반복적인 작업의 자동화를 주도합니다. 또한 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
그러나 기술의 구현은 약간 까다롭습니다. 쉽게 사용할 수 있는 리소스와 강력한 전략이 필요합니다. 간단히 말해서 기술을 사용하기 위해 기술을 사용해야 하는 것이 아니라 결과를 이끌어내고 더 빠른 ROI를 제공하기 위해 기술이 필요합니다.
당신의 노력이 헛되지 않도록 사전에 사업 계획이 필요하고 인공 지능 솔루션 의 실행에 대비해야 합니다. 이는 비즈니스 혁신을 준비하고 프로세스 및 제품 개발을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 기술을 구현하는 동안 발생할 수 있는 잠재적인 장애물을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- AI가 프로젝트 요구 사항에 유익한지 식별
기술 구현에 도움을 줄 수 있는 적합한 닷넷 개발 회사를 찾기 시작하기 전에 업계의 모든 사람들이 AI 기술에 열광하고 당신도 AI 기술을 사용해야 한다는 압박을 받고 있을 때가 있습니다. 그러나 많은 경우 솔루션에는 AI 기술이 필요하지 않습니다. 이렇게 하려면 리소스를 잘못된 방향으로 할당하지 않도록 조사해야 합니다.
AI가 비즈니스 요구 사항을 충족하는 비용 효율적인 솔루션이라는 점에 도달했다면. 올바른 기술 파트너의 역할을 할 수 있는 닷넷 개발 회사 를 찾기 시작할 수 있습니다.
- 개념 증명 또는 MVP 개발 고려
확실히 하기 위해 PoC 또는 MVP 개발을 사용하여 AI 솔루션이 기대하는 가치를 제공하는지 확인할 수 있습니다. 최소한의 실행 가능한 제품과 개념 증명을 통해 더 적은 비용과 시간으로 제품의 기능을 테스트할 수 있는 기본 제품을 얻을 수 있습니다. 이러한 솔루션을 사용하면 제품을 완성하고 구현하고 나중에 투자가 낭비였다는 사실을 깨닫기 위해 몇 달을 기다릴 필요가 없습니다.
- AI가 현재 작업을 어떻게 변경할 수 있는지 알아보십시오.
AI와 ML을 함께 사용하면 범위가 매우 큽니다. 다양한 조합으로 사용하고 비즈니스 운영을 개선하며 대부분의 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. 조직의 다양한 부서와 대화하고 그들의 과제에 대해 알아보십시오.
기술을 사용하여 비즈니스 운영을 개선할 수 있는지 확인하십시오. 기술 및 프로세스 혁신으로 인해 발생할 수 있는 문제를 식별합니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 , 챗봇, 옴니채널 고객 지원 등과 같은 다른 서비스를 사용하여 기존 비즈니스 운영을 변경할 수 있습니다.
- 현재 시스템과 AI 솔루션의 통합
현재 시스템을 평가하고 새로운 AI 시스템이 비즈니스 운영을 개선하는 데 도움이 되는지 알아보십시오. 새로운 AI 솔루션은 현재 프로세스를 방해해서는 안 됩니다. 솔루션이 비용 효율적이고 사용자 친화적인 경험을 제공하는 것이 중요합니다.
하나의 새로운 도구를 통합하면 팀워크와 전반적인 직원 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. ROI를 식별하고 조직에 대한 가치 있는 조정을 평가하는 것이 중요합니다. IT 인프라 및 비즈니스 애플리케이션 시스템.
- 설치 과정
일부 AI 솔루션은 구현 및 사용하기 쉬운 반면 다른 솔루션은 그렇지 않습니다. 그것은 모두 프로세스의 복잡성에 달려 있습니다. 그러나 각 솔루션은 다양하며 일부 솔루션에는 서비스 제공자나 IT 부서가 지원 서비스에 적극적으로 참여해야 할 수도 있습니다. 설치 및 시스템 가동 및 실행은 종단 간 논의되어야 합니다. 시스템을 설정하고 유지 관리하는 데 필요한 당사자 또는 구성원을 식별하는 것도 중요합니다.
- 최종 사용자의 채택 보장
모든 AI 개발 회사 는 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 현대 기술 솔루션을 통합하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. AI 솔루션은 비즈니스 여정을 혁신하고 프로세스를 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시스템을 사용자 친화적으로 만들고 교육 및 지원을 제공하는 것은 최종 사용자가 시스템을 사용하기 쉽게 만들기 위해 학습 곡선을 줄이는 데 중요합니다.
- 데이터 요구 사항
AI 프로젝트는 제품 자체에 대한 작업을 시작하기 전에 많은 양의 데이터가 필요합니다. 프로젝트를 성공적으로 수행하는 데 필요한 사항을 식별합니다.
특정 프로젝트 요구 사항에 대해 알기 위해 AI 개발 회사와 우려 사항을 소통하십시오. 데이터는 원동력이며 다양한 최적화 수준에서 작동하기 때문에 데이터 저장, 관리 및 보안에서 발견되는 복잡성을 학습, 캡처 및 분석해야 합니다. 올바른 스토리지 형식, 모범 사례를 사용한 데이터 보호 및 정규화와 같은 데이터 웨어하우징 요구 사항에 대해 알아보세요.
- 보안 요구 사항
AI는 다양한 산업과 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 신기술이기 때문에 보안 등의 요소를 논의하는 것이 중요하다. 보안과 같은 다른 소프트웨어 솔루션은 중요한 관심사입니다. 새로운 비즈니스 기능과 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 시스템을 수정하고 업그레이드하는 방법을 배워야 합니다.
기업은 잠재적인 보안 위협의 영향을 이해해야 합니다. 공격으로부터 데이터와 시스템을 보호하기 위한 적절한 조치에 대해 기술 제공업체에 문의하십시오.
의료 및 핀테크와 같은 산업은 데이터 취약성과 사이버 공격에 매우 취약합니다. 많은 산업에는 자체 규정과 표준이 있습니다. 시스템 업데이트가 필요합니다.
- 인프라 요구 사항
각 AI 솔루션은 서로 다릅니다. 서로 다른 사용성과 구현 프로세스에는 서로 다른 IT 인프라가 필요합니다. 인프라 개선에 할당해야 하는 리소스를 이해하려면 기술 전문가와 함께 실행해야 합니다. 비즈니스 효율성을 보장하기 위해 새로운 솔루션을 채택하고 대규모로 사용하십시오.
- 맞춤형 솔루션
기술 파트너에게 조직의 특정 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공하도록 요청하는 것이 특히 중요합니다. 등 기존의 다른 응용 프로그램 사이에 작업을 통합 제 3 파티 공급 업체, 전문 워크 플로우 모델에 대해 알아보기, 개발을 진행하기 전에 논의 할 필요가있다.
이러한 요소를 파악했다면 AI 통합 솔루션을 지원할 수 있는 적합한 안드로이드 앱 개발 회사 또는 소프트웨어 개발 회사를 찾아야 할 때입니다.
AI 개발 서비스 제공업체 채용
AI 전문가에 대한 수요는 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 전문가를 고용할 수는 있지만 기술이 상당히 새롭기 때문에 리소스가 부족하고 개발 비용이 증가할 수 있습니다. 무엇보다 적절한 AI 개발 회사를 고용하려면 노력과 시간, 관점이 필요하다. 그래서 여기 당신이 찾고 있는 기술과 개발 목표를 달성하기 위한 로드맵이 무엇인지 식별하는 데 도움이 되는 작은 가이드가 있습니다.
블로그 읽기 - AI가 의료 산업을 변화 시키고 있음을 입증하는 5가지 강력한 사례
시장은 더 많은 AI 전문가를 필요로 하고, 인프라에 투자해야 하기 때문에 사내에서 사람을 고용하는 것은 상당히 비쌀 것입니다. 영국에서 AI 개발자를 고용하면 시간당 약 £45.00가 소요될 수 있습니다. 미국에서 AI 개발자를 고용하는 비용은 시간당 $70-$110까지 올라갈 수 있습니다.
우리가 제안하는 가장 좋은 옵션은 해외 개발을 진행하는 것입니다. 인도의 개발자는 경험이 풍부합니다. $45 미만의 비용으로 전문 AI 개발자를 고용할 수 있어 개발 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 마찬가지로 다른 남아시아 회사의 개발자를 고용할 수 있습니다.
AI 소프트웨어 개발 회사를 고용하기 위한 올바른 로드맵을 정의하는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어 개발이 처음이라면 AI 소프트웨어 개발 회사를 고용하기 위해 몇 가지 사항을 염두에 두는 것이 중요합니다. 스킬셋에 대해 알아보기 전에 이러한 요소를 살펴보겠습니다.
AI 소프트웨어 개발자가 찾아야 하는 기술
채용 프로세스를 시작하기 전에 기술 자체에 익숙해져야 합니다. 소프트웨어 제품 구현의 기술 범위는 솔루션에 대한 창의성과 이해도에 따라 결정됩니다.
AI 용어에 대한 간략한 소개로 연구를 시작하세요. 전문 용어와 다소 불분명한 기술 용어는 약간 혼란스러울 수 있습니다. AI 개발자의 핵심 기술은 AI 소프트웨어 개발에 절대적으로 필요합니다.
- 데이터 과학 기술
AI 기술은 데이터에 의해 구동되며 AI 소프트웨어 개발자가 찾아야 하는 첫 번째 기술은 데이터를 처리하고 분석을 위해 데이터를 준비하는 것입니다. 통계에 대한 강력한 배경 지식도 권장됩니다.
- 머신 러닝과 딥 러닝
AI는 데이터에서 학습하고 다양한 데이터 포인트를 통해 이해를 심화하여 운영을 지속적으로 개선합니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 예제에서 일반화하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 알고리즘은 명확한 지침 없이 문제를 해결하는 올바른 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터의 가용성으로 예측을 쉽게 만듭니다. 딥 러닝은 인간 두뇌의 구조를 기반으로 하는 특정 모델인 신경망을 사용하는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 이것은 인공 지능을 더 복잡하게 만듭니다.
- 파이썬, R, 자바
프로그래밍 언어 능력은 필수입니다. 인기 있는 AI 및 데이터 과학 기술 중 하나 이상에 능통해야 합니다. 많은 양의 데이터를 관리하고 복잡한 시나리오를 처리해야 합니다.
다음은 AI 개발 회사를 평가하기 더 쉽게 찾을 수 있는 몇 가지 기본 AI 기술입니다. 그리고 프로젝트의 기술적 측면에 대해 회사를 안내하는 데 심도 있는 지식이 필요하지 않습니다.
AI 소프트웨어 개발 회사의 호환성을 확인하는 방법은 무엇입니까?
- 상의
기술 세계에서 처음이고 현대 기술 솔루션으로 문제를 해결하는 방법을 모를 때 기술 전문가의 도움을 받아 프로세스를 안내받아야 합니다.
AI 기술에 대해 말하면 개발 회사는 개발 중 및 개발 후에 원활하게 항해할 수 있는 간단한 길이 있어야 합니다. 그들의 지식과 전문 지식을 통해 기술에 대한 관점과 비용 효율적인 솔루션으로 특정 문제를 해결하는 방법에 대한 관점을 넓힐 수 있습니다. 따라서 컨설팅은 개발 프로세스에서 매우 중요한 부분이며 회사를 고용할 때 이 요소를 무시해서는 안 됩니다.
- 서비스 및 솔루션
문제에 대해 이미 알고 있고 제안된 솔루션이 있는 경우 소프트웨어 개발 회사에서 제공하는 유사한 서비스를 찾는 것으로 바로 시작할 수 있습니다. 프로젝트를 공유하면 사용 가능한 리소스의 프로필을 제공하고 인터뷰한 후 적합한 서비스 제공업체를 선택합니다.
올바른 솔루션 공급자를 찾는 동안 스스로 실행해야 하는 두 가지 주요 시나리오입니다. 다음으로, 당신은 솔루션의 개인화, 기업의 제품 개발, 분석 대시 보드, 제 3 당 통합, 같은 다른 요인 식별 할 수있는 클라우드 통합 서비스 , 개발 방법론, 그리고 더.
- 미래적 접근
AI는 지난 4년 동안 270% 성장했습니다. 2021년 말까지 신기술의 80%가 인공 지능을 기반으로 할 것으로 예상됩니다.
동시에 양사는 인공 지능 제품과 함께 작업하고 머신 러닝 기반 솔루션을 구현할 것입니다. 이는 더 늘어날 뿐이므로 시장에서 선점자 우위를 점할 수 있는 기회를 놓쳐서는 안 됩니다.
기술로 무엇을 하고 싶은지, 수집하고 싶은 데이터 포인트는 무엇인지, 어떻게 수집할지, 머신 러닝을 기반으로 구현하려는 방식을 식별합니다. 이러한 모든 요소를 AI 개발 회사에 전달하십시오. 제품을 부분적으로 출시하고 제품 개발 작업을 계속할 수 있도록 분기 및 연도에 대한 계획이 있습니까?
- 명확한 가치 제안을 요청하십시오
앞서 논의한 바와 같이 기술의 구현은 단지 그것을 위해 수행되어서는 안 됩니다. ROI에 대해 논의해야 합니다. 투자를 통해 얻을 수 있는 이점을 항상 명확하게 이해하는 것이 좋습니다.
솔루션의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 인공 지능, 기계 학습, 빅 데이터 및 기타 기술을 사용합니다. 또한 이러한 기술이 가져올 차이는 무엇입니까?
일부 제품은 주로 AI 기반이며 기술을 사용하지 않고는 존재할 수 없습니다. 데이터 솔루션은 이러한 유형의 기술 솔루션의 좋은 예입니다. 인공 지능은 더 나은 검색 결과를 제공하고 개선 사항을 제안하며 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. AI 개발 회사는 최적의 속도로 목표를 달성하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공할 것입니다.
개발 회사에 투자에 대한 기대치가 무엇인지 항상 알려주는 것이 좋습니다. 목표에 가장 부합하는 솔루션을 제안하는 것이 중요합니다. AI 개발 회사와의 상호 작용에서 투명합니다.
- 클라우드에서 사이버 보안 문제 해결
클라우드 통합 서비스는 많은 양의 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 확장성을 제공합니다. 기업의 90%가 클라우드 서비스를 사용하고 있지만 이 기술에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있습니다. 일부 의사 결정권자는 여전히 클라우드 기반 솔루션의 역할에 대해 생각하고 있습니다. 대부분의 우려 사항은 데이터 보안과 관련이 있습니다.
AI/ML 개발자가 찾아야 할 필수 기술
개발자를 인터뷰할 때 프로젝트의 성공을 보장하는 특정 기술을 찾아야 합니다. 이러한 고급 기술에는 제품의 운명을 바꿀 수 있는 힘이 있습니다.
ML/AI는 IT, 핀테크, 의료, 교육 및 운송을 위한 최신 솔루션을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 이제 시작일 뿐입니다. 기업은 AI 기술에서 더 많은 가치를 창출하는 데 점점 더 집중하고 있습니다. 실험 단계를 벗어나 곧 가속 모드로 진입합니다. 이는 소프트웨어 엔지니어가 개발 프로세스에서 중요한 역할을 맡을 준비가 되어 있음을 의미합니다.
다음은 AI/ML 솔루션 제공업체에서 찾아야 할 7가지 기술입니다.
- 프로그래밍 언어
기계 학습 전문가는 다음 프로그래밍 언어에 대한 경험이 있어야 합니다. GitHub에 따르면 절대적으로 필요한 10가지 최고의 기계 학습 언어가 있습니다.
- 파이썬
- C++
- 자바스크립트
- 자바
- 타입스크립트
- 껍데기
- 씨#
- 줄리아
- NS
- 스칼라
파이썬은 머신 러닝 리포지토리에서 공통 언어이지만 스칼라와 같이 동등하게 보상을 제공하는 일부 새로운 기술이 있습니다. 빅 데이터 프레임워크와의 상호 작용과 관련하여 Apache Spark는 널리 신뢰받고 있습니다.
- 데이터 엔지니어링
기계 학습 개발에서 가장 중요한 단계 중 하나는 시스템에서 생성된 원시 데이터를 처리하고 저장하는 것입니다. 회사는 데이터를 처리, 정리 및 저장하는 파이프라인을 추출, 변환 및 로드할 수 있는 기능을 보유해야 합니다. 데이터는 올바른 의사 결정을 위해 중요 부서에서 사용할 수 있어야 합니다. 또한 중요한 분석 도구, 예측 도구를 포함해야 합니다. AWS, Microsoft 등과 같은 데이터 서비스 제공업체에 대한 지식도 중요합니다.
- 수학과 알고리즘 지식
광범위한 알고리즘 및 응용 수학에 대해 어느 정도 전문 지식을 갖춘 개발자를 찾으십시오. 후보자는 문제 해결 및 분석 기술이 있어야 합니다. 통계와 확률의 원리를 이해하면 문제를 더 잘 이해하고 해결할 수 있습니다. 그 기초가 그 안에 있습니다.
확률과 통계에 대한 지식을 갖춘 소프트웨어 전문가는 다양한 AI 모델을 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 이론은 복잡한 알고리즘을 학습하는 데 도움이 됩니다. 프로그래머의 전제 조건은 프로그래머를 더 효율적으로 만들 것입니다. 이를 통해 기본 통계 방법을 탐색하고 모델 평가 메트릭을 사용할 수 있습니다.
- 분산 컴퓨팅의 효율성
대규모 데이터 세트를 관리하는 기능은 단일 시스템을 통해 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 따라서 클러스터 전체에 분산된 데이터는 엔지니어가 분산 컴퓨팅에서 효율적이고 AI 전문가로서의 기술을 연마하는 것이 더 중요합니다.
- 유닉스 도구에 대한 좋은 명령
AI 처리의 대부분은 Linux 기반 시스템에서 발생하므로 프로그래머는 awk, Grep, Sort, find, cut, tr 등과 같은 Unix 도구를 마스터해야 합니다. 그들은 기능과 방법에 정통해야 합니다. 이러한 도구를 사용할 수 있습니다.
- 고급 신호 처리 기술에 대한 지식 확장
ML의 특징 추출 특성은 기술에서 가장 디자인적인 부분 중 하나입니다. 개발자는 웨이브렛, 커브렛, 쉬어렛, 컨투어렛, 밴드렛 등과 같은 고급 신호 처리 알고리즘을 통해 다양한 문제를 해결해야 합니다. 이 외에도 AI/ML 개발자는 시간-주파수 분석에 대한 이해가 필요합니다. 논리 구현. 다른 중요한 개념에는 컨볼루션, 푸리에 분석 등이 있습니다.
- 창의력
한편, ML과 AI는 모두 기술과 숫자에 관한 것이며 매우 창의적인 분야이기도 합니다. 창의적인 솔루션을 통해 어려운 문제를 해결하는 데 주력하는 전문가를 찾으십시오.
- 미래 지향적인 솔루션에 뒤지지 않는 능력
AI는 성장 단계에 있으며 거의 매일 새로운 발전이 일어나고 있습니다. 당신이 고용한 AI 전문가는 새로운 것을 배우는 데 열정적이어야 합니다. 업계의 최신 기술과 발전에 뒤지지 않는 것이 중요합니다. 그들은 자신의 기술을 업데이트하기 위해 노력하고 고급 개발 도구, 이론, 알고리즘 등에 익숙해야 합니다.
마무리
올바른 AI 개발 회사를 선택하려면 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. 기술을 최대한 활용하는 데 필요한 관점을 제공합니다. 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 회사와 의사 소통이 얼마나 쉬운지, 회사가 귀하의 코스에서 귀하를 돕기 위해 얼마나 개방적인지에 초점을 맞출 필요가 있습니다.
또한 솔루션 개발 및 구현은 시작에 불과합니다. 갈 길이 멀고 현재와 같은 태도를 반복해야 합니다. 고려해야 할 많은 요소와 가장 유망한 기술 중 하나를 귀하의 이익에 사용할 수 있는 방법이 있습니다. 명확한 게임 계획과 올바른 기술 파트너가 있으면 순조롭게 항해할 수 있습니다.