人工智能风靡全球，就像负责任的决策者一样，您必须考虑利用该技术来改进业务流程和提升用户体验。
然而，结果不是来自意图，而是来自开发和实施。它让我们进入今天的第一次讨论：确定实施人工智能技术的因素。
实施 AI/ML 技术时要考虑的 10 个关键因素
人工智能和机器学习技术正在改变各个行业。这包括保险金融、零售、医疗保健、制造和其他领先行业。优化业务流程和提高效率，人工智能和机器学习是定义未来的技术之一。它推动了重复性任务的盈利能力和自动化。它还可以帮助您改善用户体验。
但是，该技术的实施有点棘手。您需要随时可用的资源和强大的策略。简而言之，您不能只是为了使用技术而使用技术，而是需要它来推动结果并获得更快的投资回报。
为了防止您的努力白费，您需要提前制定商业计划并为执行人工智能解决方案做好准备。这将帮助您为业务转型做好准备并改进流程和产品开发。它还将帮助您识别在技术实施过程中可能出现的潜在障碍。
- 确定 AI 是否对您的项目要求有益
在您开始寻找可以帮助您实施该技术的合适 .net 开发公司之前，有时行业中的每个人都对 AI 技术赞不绝口，而您也面临着使用它的压力。但很多时候，解决方案不需要人工智能技术。这需要您进行调查，以免将资源分配到错误的方向。
一旦您认为 AI 是满足您业务需求的经济高效的解决方案。您可以开始寻找可以作为合适技术合作伙伴的.net 开发公司。
- 考虑概念验证或 MVP 开发
可以肯定的是，您可以使用 PoC 或 MVP 开发来确认 AI 解决方案正在为您提供您期望的价值。最小可行产品和概念验证将为您提供一个基本产品，使您能够以更少的成本和时间测试产品的功能。使用这些解决方案，您不必等待数月来完成产品、实施它，然后意识到您的投资是浪费。
- 了解 AI 如何改变您当前的运营
AI 和 ML 结合使用具有巨大的范围。您可以以各种组合使用它，改善您的业务运营并自动化大部分重复性任务。与组织中的各个部门交谈，了解他们面临的挑战。
看看您是否可以使用该技术来改善您的业务运营。确定技术和流程转型带来的挑战。您可以使用其他服务，例如云计算服务、聊天机器人、全渠道客户支持等，来改变您现有的业务运营。
- AI解决方案与当前系统的集成
评估您当前的系统并了解新的 AI 系统是否会帮助您改善业务运营。新的 AI 解决方案不应干扰当前流程。该解决方案必须为您提供经济高效且用户友好的体验。
集成一种新工具会影响您的团队合作和整体员工生产力。确定投资回报率并评估对组织的有价值的调整至关重要。 IT基础设施和业务应用系统。
- 安装过程
一些人工智能解决方案易于实施和使用，而另一些则不然。这一切都取决于过程的复杂性。但是，每个解决方案各不相同，有些可能需要服务提供商或 IT 部门积极参与辅助服务。应该端到端地讨论安装和使系统启动并运行。确定建立和维护系统所需的政党或成员也很重要。
- 确保最终用户采用
每家AI 开发公司都在寻找新方法来整合现代技术解决方案以改进业务流程。 AI 解决方案可以帮助您转变业务旅程并简化流程。使系统易于使用并提供培训和支持对于减少学习曲线使系统易于最终用户使用非常重要。
- 数据要求
AI Project 需要大量数据，然后才能开始研究产品本身；确定使项目成功所需的东西。
与 AI 开发公司沟通您的疑虑，了解具体的项目要求。您必须学习、捕获和分析数据存储、管理和安全方面的复杂性，因为数据是一种驱动力，并在各种优化级别上发挥作用。了解数据仓库需求，例如正确的存储格式、使用最佳实践来保护数据以及规范化。
- 安全要求
人工智能正被用于各个行业和部门。但由于该技术是新技术，因此讨论安全性等因素很重要。其他软件解决方案，例如安全性，是一个重要的问题。您必须了解如何修改和升级您的系统以服务于新的业务功能和用户。
企业必须了解潜在安全威胁的影响。请咨询技术提供商以了解保护您的数据和系统免受攻击的适当措施。
医疗保健和金融科技等行业极易出现数据漏洞和网络攻击。许多行业都有自己的法规和标准；更新系统是必要的。
- 基础设施要求
每个 AI 解决方案都各不相同。不同的可用性和实施流程需要不同的 IT 基础架构。您有必要与技术专家一起运行它，以了解您必须为改善基础设施而分配的资源。采用并大规模使用新的解决方案，以确保业务效率。
- 定制方案
请技术合作伙伴为您提供满足您组织特定需求的解决方案尤为重要。了解第三方提供商，专业的工作流模型，整合现有的其他应用程序等之间的工作，需要进行开发之前讨论。
一旦确定了这些因素，就可以找到合适的安卓应用开发公司或软件开发公司来帮助您提供 AI 集成解决方案。
聘请人工智能开发服务提供商
对人工智能专业人员的需求正在快速增长。可以选择聘请专家，但由于技术比较新，资源稀缺，可能只会增加开发成本。最重要的是，聘请合适的人工智能开发公司需要付出努力、时间和视角。因此，这里有一个小指南，可以帮助您确定您正在寻找的技能以及实现发展目标的路线图。
阅读博客 - 证明 AI 正在改变医疗保健行业的 5 个有力案例
市场需要更多的人工智能专家，而在内部雇用一个人将非常昂贵，因为您必须投资于基础设施。在英国雇用 AI 开发人员可能会花费您每小时 45.00 英镑左右。在美国雇用人工智能开发人员的成本可能高达每小时 70-110 美元。
我们建议的最佳选择是进行离岸开发。印度的开发人员经验丰富。您可以以低于 45 美元的价格聘请专业的 AI 开发人员，从而显着降低您的开发成本。同样，您可以聘请其他南亚公司的开发人员。
帮助您为聘请 AI 软件开发公司制定正确的路线图。如果这是您第一次进行软件开发，请务必牢记聘请 AI 软件开发公司的一些注意事项。在深入研究技能组合之前，让我们先看看这些因素。
您必须在 AI 软件开发人员中寻找的技能
在开始招聘流程之前，您必须熟悉技术本身。软件产品实施中的技术范围取决于您对解决方案的创造力和理解。
通过快速介绍 AI 术语开始您的研究。行话和一些非常不清楚的技术术语会有点混乱。人工智能开发人员的核心技能对于人工智能软件的开发是绝对必要的。
- 数据科学技能
AI 技术由数据驱动，您必须在 AI 软件开发人员中寻找的第一项技能是处理数据和准备数据以进行分析。还建议您具有强大的统计学背景。
- 机器学习和深度学习
人工智能从数据中学习，通过各种数据点加深理解，不断改进其操作。机器学习算法允许您通过从示例中进行概括来执行某些任务。该算法可以帮助您找到解决问题的正确方法，而无需任何明确说明；它通过数据的可用性使预测变得容易。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用特定模型，即基于人脑结构的神经网络。这使得人工智能变得更加复杂。
- Python、R 和 Java
编程语言能力是必不可少的。必须至少精通一种流行的人工智能和数据科学技术。管理大量数据和处理复杂场景是必要的。
这些是一些基本的 AI 技能，您会发现评估 AI 开发公司更容易。而且您不需要深入的知识来指导公司在项目的技术方面。
怎么查AI软件开发公司和你们的兼容性？
- 咨询
当您刚接触技术世界并且不知道如何使用现代技术解决方案解决问题时，您必须依靠技术专家在此过程中为您提供指导。
说到AI技术，开发公司一定有一条简单的路，让你在开发中和开发后都能顺利航行。他们的知识和专长将使您拓宽您对技术的看法以及如何通过具有成本效益的解决方案解决特定问题。因此，咨询是开发过程中非常重要的一部分，您在雇用公司时不能忽视这个因素。
- 服务和解决方案
如果您已经知道问题并有建议的解决方案，您可以立即开始查找软件开发公司提供的类似服务。一旦您与他们分享您的项目，他们就会为您提供可用资源的简介，与他们面谈并选择合适的服务提供商。
这是您在寻找合适的解决方案提供商时必须自己运行的两个主要场景。接下来，您必须确定一些其他因素，例如解决方案的个性化、企业产品开发、分析仪表板、第 3方集成、云集成服务、开发方法等等。
- 未来主义方法
人工智能在过去四年中增长了 270%。到2021年底，预计80%的新技术将基于人工智能。
同时，两家公司将与人工智能产品合作，并实施基于机器学习的解决方案。这只会增加更多，因此您不能错过在市场上拥有先发优势的机会。
确定你想用这项技术做什么，你想收集什么数据点，你将如何收集它们，以及你想如何基于机器学习来实现它们。将所有这些因素传达给您的 AI 开发公司。您是否有一个季度和几年的计划，以便您有空间部分推出产品并继续致力于产品的开发。
- 要求明确的价值主张
正如我们之前所讨论的，任何技术的实施都不应仅仅为了它。您必须讨论投资回报率。始终清楚地了解您将如何从您的投资中受益是很好的。
使用人工智能、机器学习、大数据和其他可以帮助您提高解决方案效率的技术。此外，这些技术会带来什么不同。
有些产品主要是基于人工智能的，如果没有技术的使用，它们就无法存在。数据解决方案是此类技术解决方案的一个很好的例子。人工智能可以为您提供更好的搜索结果，提出改进建议并改善用户体验。 AI 开发公司将为您提供解决方案，帮助您以最佳方式以正确的速度实现目标。
让开发公司了解您对投资的期望总是好的。提出一个最能满足您目标的解决方案很重要。在与 AI 开发公司的互动中保持透明。
- 解决云中的网络安全问题
云集成服务为您提供可扩展性，帮助您管理大量数据。尽管 90% 的公司使用云服务并且对这项技术的兴趣不断增长。一些决策者仍在考虑基于云的解决方案的作用。大多数问题都与数据安全有关。
在 AI / ML 开发人员中寻找的基本技能
在面试开发人员时，您必须寻找确保项目成功的某些技术技能。这些先进技术有能力改变您产品的命运。
ML/AI 可以帮助您为 IT、金融科技、医疗保健、教育和交通构建现代解决方案。而这才刚刚开始。公司越来越专注于从 AI 技术中获取更多价值。走出实验阶段，很快就会进入加速模式。这意味着软件工程师将准备好在开发过程中承担重要角色。
以下是 AI / ML 解决方案提供商需要具备的七项技能。
- 编程语言
机器学习专家必须具备以下编程语言的经验。根据 GitHub，以下是绝对必要的十种最佳机器学习语言。
- Python
- C++
- JavaScript
- 爪哇
- 打字稿
- 壳
- C＃
- 朱莉娅
- 电阻
- 斯卡拉
虽然 Python 是机器学习存储库中的一种通用语言，但也有一些新兴技术同样有益，例如 Scala。在与大数据框架交互方面，Apache Spark 受到广泛信任。
- 数据工程
机器学习开发中最重要的步骤之一是处理和存储系统生成的原始数据。公司必须具备提取、转换和加载处理、清理和存储数据的管道的能力。这些数据应该可供重要部门使用，以便做出正确的决策。它还必须包括重要的分析工具、预测工具。 AWS、微软等数据服务提供商的知识也很重要。
- 数学和算法知识
寻找在广泛的算法和应用数学方面具有一定专业知识水平的开发人员。候选人应该具有解决问题和分析的能力。统计学和概率的原理理解可以让你更好地理解问题并解决它。它的基础在于它。
具有概率和统计知识的软件专业人员可以让您了解不同的 AI 模型。这些理论帮助他们学习复杂的算法。程序员的先决条件将使程序员更有效率。这应该允许他们浏览基本的统计方法并使用其模型评估指标。
- 分布式计算的效率
管理大型数据集的能力可帮助您通过一台机器处理数据。因此，分布在整个集群中的数据使得工程师在分布式计算中的效率变得更加重要，从而提高了他们作为 AI 专业人士的技能。
- 熟练掌握 Unix 工具
由于 AI 中的大部分处理将在基于 Linux 的机器上进行，因此程序员需要掌握 Unix 工具，例如 awk、Grep、Sort、find、cut、tr 等。他们应该精通这些功能以及如何可以利用这些工具。
- 扩展高级信号处理技术的知识
ML 的特征提取特性是该技术最具设计性的部分之一。需要开发者通过小波、曲波、剪切波、轮廓波、小带等高级信号处理算法来解决不同的问题。除此之外，AI/ML 开发者还需要对时频分析有一定的了解。逻辑的实现。其他重要的概念包括卷积、傅立叶分析等。
- 创造力
同时，你可能会觉得 ML 和 AI 都是关于技术和数字的，它也是一个非常有创意的领域。寻找专注于通过创造性解决方案解决难题的专业人士。
- 能够跟上未来的解决方案
人工智能正处于成长阶段，几乎每天都有新的发展。您聘请的人工智能专业人士必须热衷于学习新事物。他们必须紧跟行业的最新技术和发展。他们应该努力更新自己的技能，熟悉先进的开发工具、理论、算法等。
包起来
选择合适的人工智能开发公司需要你有一个全面的方法。它将为您提供充分利用该技术的必要视角。您需要考虑几个因素。您需要关注与公司沟通的难易程度以及他们在课程中为您提供帮助的开放程度。
此外，解决方案的开发和实施只是一个开始。这将是一条漫长的道路，你需要复制你目前的态度。您必须考虑很多因素，以及如何使用最有前途的技术之一为您带来好处。有了明确的游戏计划和合适的技术合作伙伴，您将能够顺利航行。