AI platform คืออะไร และทำไมคำตอบนี้จึงสำคัญมากกว่าที่เคยในตอนนี้? สำหรับองค์กรที่แข่งขันเพื่อสกัดคุณค่าจริงจากปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือเดี่ยว ๆ และโมเดลที่แยกออกจากกันมักไม่เพียงพอ การสร้าง AI ที่เข้าสู่การผลิตได้จริงต้องการสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการ: ที่จัดการข้อมูล การเทรน การปรับใช้ และการตรวจสอบภายใต้ระบบประสานเดียว สภาพแวดล้อมแบบบูรณาการนั้นคือสิ่งที่ AI platform มอบให้
อันที่จริง AI กำลังปรับเปลี่ยนวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมในระดับพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ตามการวิจัยของ McKinsey การสร้างคุณค่าทางธุรกิจอย่างยั่งยืนจาก AI ยังคงเป็นเรื่องยากสำหรับองค์กรจำนวนมาก เครื่องมือมีอยู่แล้ว บุคลากรก็มีมากขึ้น สิ่งที่มักเป็นอุปสรรคของทีมคือการขาดโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมทุกอย่างเข้าด้วยกัน
สำหรับทีมที่กำลังสำรวจวิธีที่ AI เปลี่ยนวิธีการสร้างซอฟต์แวร์เอง หัวข้อนี้เชื่อมโยงโดยตรงกับ AI augmented software development ซึ่งเป็นจุดที่แพลตฟอร์มก่อตั้งกระดูกสันหลังเชิงปฏิบัติการของระบบอัจฉริยะ คู่มือนี้ครอบคลุม use case ของ AI platform ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ สามแนวทางหลักในการใช้งาน ความสามารถหลักที่ควรประเมิน และคำถามที่ควรถามก่อนตัดสินใจเลือกแพลตฟอร์มใด ๆ
AI Platform คืออะไร?
ก่อนประเมินตัวเลือก การกำหนดนิยามที่แม่นยำจะแยกบทสนทนาที่เป็นประโยชน์ออกจากความสับสนที่ขับเคลื่อนโดยผู้ขาย
นิยามและฟังก์ชันหลัก
ในแก่นแท้ AI platform คือชุดเทคโนโลยีแบบบูรณาการที่ช่วยให้ทีมพัฒนา ทดสอบ ปรับใช้ และบำรุงรักษาโมเดล machine learning (ML) และ deep learning คำสำคัญคือ “บูรณาการ” AI platform ไม่ใช่เครื่องมือเดี่ยว ไลบรารี หรือแอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลน แต่เป็นสภาพแวดล้อมที่ประสานกันซึ่งการจัดการข้อมูล การเทรนโมเดล ไปป์ไลน์การปรับใช้ การกำกับดูแล และการตรวจสอบทำงานร่วมกัน
การทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในระดับองค์กรหมายถึงการยอมรับว่ามันเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่เครื่องมือ โดยเฉพาะ AI platform ที่ออกแบบดีจะมอบความสามารถพื้นฐาน 5 ประการ:
- รวมศูนย์การวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานร่วมกันระหว่างทีม data science
- ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาและการผลิต ML ซึ่งมักเรียกว่า MLOps
- อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่าง data scientist วิศวกร และผู้ดูแลระบบ IT
- ทำงานอัตโนมัติซ้ำ ๆ ตลอดวงจรชีวิตการพัฒนา AI
- ตรวจสอบโมเดลและระบบ AI อย่างต่อเนื่องในการผลิต
หากไม่มีความสามารถเหล่านี้ทำงานประสานกัน ทีมจะเผชิญสิ่งที่ผู้ปฏิบัติงานเรียกว่า “glue code” — งานวิศวกรรมที่ไม่มีความแตกต่างในการเชื่อมเครื่องมือ จัดการสภาพแวดล้อม และบำรุงรักษาการปรับใช้ AI platform มีอยู่เพื่อกำจัดความฝ่าฝืดนั้นและให้ทีมมุ่งเน้นการสร้างโมเดลที่ดีขึ้น
AI platform เทียบกับ AI tool แบบสแตนด์อโลน
ความแตกต่างนี้มีความสำคัญในทางปฏิบัติ AI tool แบบสแตนด์อโลนแก้ปัญหาที่กำหนดชัดเจนหนึ่งปัญหา ตัวอย่างเช่น computer vision API สำหรับการจำแนกรูปภาพ หรือไลบรารี NLP สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก แม้จะทรงพลังแต่เครื่องมือแบบสแตนด์อโลนไม่จัดการไปป์ไลน์ ควบคุมการเข้าถึง หรือขยายขนาดทั่วทั้งองค์กร
จากคำตอบว่า AI platform คืออะไร ในทางตรงกันข้ามรองรับวงจรชีวิตทั้งหมด ให้คิดว่าเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนเป็นเครื่องดนตรีชิ้นเดียว ในขณะที่ AI platform เป็นวงออร์เคสตราที่มีวาทยากรรับผิดชอบให้พวกมันแสดงร่วมกัน ความแตกต่างนี้มีความสำคัญมากเมื่อทีมเปลี่ยนจากการทดลองสู่การผลิต ซึ่งความซับซ้อนเชิงปฏิบัติการเติบโตอย่างรวดเร็ว
ประเภทของ AI Platform: สามแนวทาง
ไม่มีวิธีที่ถูกต้องในระดับสากลในการสร้าง AI platform องค์กรมักเลือกจากสามแนวทางกว้าง ๆ แต่ละแนวทางมีข้อแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกันระหว่างความเร็ว ความยืดหยุ่น ต้นทุน และการควบคุม
| แนวทาง | เหมาะสำหรับ | ประโยชน์หลัก | ความท้าทายหลัก |
|---|---|---|---|
| ซื้อแบบ end-to-end (cloud) (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML) | ทีมที่ต้องการการปรับใช้รวดเร็วพร้อมการสนับสนุนระดับองค์กร | ✓ ตั้งค่ารวดเร็ว ✓ โครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการ ✓ อัปเดตความปลอดภัยเป็นประจำ | ⚠ ต้นทุนสูงกว่า ⚠ ความเสี่ยง vendor lock-in ⚠ อาจไม่เหมาะกับ use case เฉพาะ |
| สร้างของตัวเอง (Michelangelo ของ Uber, Metaflow ของ Netflix) | ทีมใหญ่ที่มีเวิร์กโฟลว์เฉพาะและเป้าหมายความเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานระยะยาว | ✓ ควบคุมเวิร์กโฟลว์เต็มรูปแบบ ✓ ปรับตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลง | ⚠ การลงทุนเริ่มแรกสูง ⚠ ภาระการบำรุงรักษาต่อเนื่อง |
| Open-source stack (ระบบนิเวศ Python, MLflow, Jupyter, Hugging Face) | ทีมที่ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่น นวัตกรรม และความปลอดภัยจากชุมชน | ✓ เครื่องมือที่ดีที่สุดต่อ use case ✓ ต้นทุนลิขสิทธิ์ต่ำ ✓ การตรวจจับช่องโหว่จากชุมชนที่แข็งแกร่ง | ⚠ ต้องการความเชี่ยวชาญภายในที่แข็งแกร่ง ⚠ ความพยายามในการบูรณาการตกอยู่กับทีม |
AI platform แบบ cloud
เมื่อถามว่า AI platform คืออะไร หนึ่งในคำตอบที่พบบ่อยที่สุดคือระบบนิเวศ cloud แบบ end-to-end ที่นำเสนอโดยผู้ให้บริการรายใหญ่ บริษัทเช่น Amazon Web Services, Google Cloud Platform และ Microsoft Azure ครองตลาด end-to-end แพลตฟอร์มของพวกเขารวมเครื่องมือสำเร็จรูป คอมพิวต์ที่มีการจัดการ และการสนับสนุนระดับองค์กรไว้ในข้อเสนอเดียว ดังนั้นทีมสามารถเปลี่ยนจากต้นแบบสู่การปรับใช้ได้เร็วกว่าการสร้างใหม่ทั้งหมดอย่างมาก
อย่างไรก็ตามการแลกเปลี่ยนคือต้นทุนและการ lock-in ที่อาจเกิดขึ้น: เครื่องมืออาจไม่สอดคล้องกับ use case ที่เฉพาะเจาะจงมาก และการย้ายออกจากแพลตฟอร์ม cloud ในภายหลังมักไม่ตรงไปตรงมา
แพลตฟอร์มสร้างเอง
องค์กรเช่น Uber และ Netflix เลือกสร้างแพลตฟอร์มเฉพาะเพราะขนาดและความต้องการเชิงปฏิบัติการที่เป็นเอกลักษณ์เกินกว่าที่โซลูชันสำเร็จรูปจะรองรับได้ Uber สร้าง Michelangelo เพื่อแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติการที่เป็นรูปธรรม: data scientist เทรนโมเดลบนแล็ปท็อปเท่านั้น และไม่มีกระบวนการเก็บเวอร์ชันโมเดลข้ามทีม
เพื่อทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในบริบทนี้ การสร้างภายในเป็นมากกว่าชุดเครื่องมือ มันเป็นสินทรัพย์โครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์ การสร้างภายในให้การควบคุมเวิร์กโฟลว์เต็มรูปแบบแต่ก็ต้องการการลงทุนวิศวกรรมอย่างต่อเนื่องและความรับผิดชอบในการบำรุงรักษา เส้นทางนี้เหมาะสมเมื่อความได้เปรียบในการแข่งขันอยู่ที่โครงสร้างพื้นฐาน AI เอง ไม่ใช่แค่โมเดลที่มันผลิต
ดู บริการพัฒนา AI ของ HDWEBSOFT สำหรับการปรึกษาฟรีเกี่ยวกับการสร้าง AI platform ที่ปลอดภัย
AI platform แบบ open-source
Python ยังคงเป็นภาษาหลักสำหรับ data science และ machine learning โดยได้รับการสนับสนุนจากระบบนิเวศไลบรารี open-source ที่หลากหลาย: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow และ Jupyter Notebook เป็นต้น แนวทาง open-source ให้ทีมเข้าถึงเครื่องมือล้ำสมัยโดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์
ยิ่งไปกว่านั้นชุมชน open-source ระบุและแก้ไขช่องโหว่ความปลอดภัยอย่างรวดเร็ว มักเร็วกว่าผู้ขายเชิงพาณิชย์ เนื่องจากผู้ปฏิบัติงานหลายพันคนติดตามและมีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน ข้อกำหนดหลักสำหรับเส้นทางนี้คือทีมที่มีความเชี่ยวชาญจริงในการประกอบ บูรณาการ และบำรุงรักษา stack ทั้งหมด
Use Case ของ AI Platform ตามอุตสาหกรรม
คุณค่าเชิงปฏิบัติของการทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรจะชัดเจนที่สุดเมื่อตรวจสอบวิธีที่ภาคส่วนต่าง ๆ นำไปใช้ในปัจจุบัน แต่ละอุตสาหกรรมมีความท้าทายด้านข้อมูล ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และเกณฑ์ประสิทธิภาพที่เป็นเอกลักษณ์ของตน
ธนาคารและการเงิน
สถาบันการเงินเป็นหนึ่งในกลุ่มแรกที่สกัด ROI ที่วัดได้จาก AI อัลกอริทึมตรวจจับการฉ้อโกงตอนนี้แยกบันทึกธุรกรรมหลายพันรายการต่อวินาที วิเคราะห์ตัวตนผู้ถือบัตร สถานที่ทำธุรกรรม เวลา และจำนวนเงินพร้อมกันเพื่อตั้งค่าสถานะความผิดปกติแบบเรียลไทม์ นอกเหนือจากการฉ้อโกง ธนาคารปรับใช้โมเดล predictive สำหรับการให้คะแนนเครดิตและการวิเคราะห์ความเสี่ยง โดยเปลี่ยนจากคะแนนของบุคคลที่สามทั่วไปไปสู่โมเดลเฉพาะที่เทรนจากข้อมูลลูกค้าของตนเอง
แอปพลิเคชัน contract intelligence ที่สร้างโดย JPMorgan เช่น ใช้ natural language processing เพื่อวิเคราะห์สัญญาเงินกู้เชิงพาณิชย์ ผลลัพธ์: ลด 360,000 ชั่วโมงของการตรวจสอบกฎหมายด้วยมือต่อปีโดยประมาณ นี่ไม่ใช่ use case ของ AI platform ขอบเขตกรณี แต่เป็นการดำเนินงานหลักในระดับขนาดใหญ่
การดูแลสุขภาพ
การตรวจจับโรคและการถ่ายภาพทางการแพทย์เป็นสองแอปพลิเคชันที่มีผลกระทบสูงสุดในการดูแลสุขภาพ เพื่อทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในสภาพแวดล้อมทางคลินิก ให้พิจารณาวิธีที่โมเดล deep learning ถูกเทรนและนำไปใช้ พวกมันถูกใช้กับชุดข้อมูลรังสีที่ตอนนี้ตรวจจับเนื้องอกระยะเริ่มต้นในปอด เต้านม และสมอง และบางครั้งทำงานได้แม่นยำกว่ารังสีแพทย์ที่มีประสบการณ์ซึ่งทำงานภายใต้ภาระงานหนัก
เครื่องมือตรวจจับระยะเริ่มต้นหนึ่งที่พัฒนาที่ Houston Methodist Research Institute แปลผลแมมโมแกรมด้วย ความแม่นยำ 99% และส่งผลลัพธ์เร็วกว่า 30 เท่าของการตรวจสอบด้วยมือ
ยิ่งไปกว่านั้น AI กำลังเร่งการพัฒนายาโดยวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและทำนายปฏิกิริยาโปรตีนด้วยความเร็วที่ไม่มีทีมวิจัยมนุษย์ใดทำซ้ำได้ นักวิจัยจาก Harvard และ McKinsey ประมาณการว่าการนำ AI ไปใช้ในการดูแลสุขภาพอาจสร้างการประหยัดรายปี ระหว่าง 200 พันล้านถึง 360 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยหลักเทคโนโลยีถูกนำไปใช้ผ่านความแม่นยำในการวินิจฉัย ประสิทธิภาพการให้บริการ และระบบอัตโนมัติด้านการบริหาร
ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ
เอนจินแนะนำของ Amazon ที่สร้างบนอัลกอริทึม collaborative filtering ยังคงเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน AI ที่มีนัยสำคัญทางพาณิชย์มากที่สุดในค้าปลีก เพื่อทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในอีคอมเมิร์ซ ให้พิจารณาวิธีที่ระบบค้าปลีกสมัยใหม่ตอนนี้รองรับการกำหนดราคาแบบไดนามิก โมเดลการจัดส่งล่วงหน้า และประสบการณ์ลูกค้าที่ปรับเฉพาะอย่างสูง
เป็นตัวอย่าง แอปพลิเคชัน Olay Skin Advisor ที่ขับเคลื่อนด้วย neural network เพิ่มอัตราการแปลงยอดขายของแบรนด์เป็นสองเท่าหลังเปิดตัว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการปรับเฉพาะในระดับขนาดใหญ่สร้างผลกระทบต่อรายได้โดยตรง
การผลิต
การควบคุมคุณภาพและการบำรุงรักษาเชิงทำนายครองแอปพลิเคชัน AI ในการผลิต โมเดลจดจำรูปภาพตรวจสอบชิ้นส่วนขณะออกจากสายประกอบ ตรวจจับข้อบกพร่องละเอียดถึงเศษเสี้ยวของมิลลิเมตร ซึ่งพิสูจน์แล้วว่าเกินกว่าที่การตรวจสอบของมนุษย์อย่างสม่ำเสมอจะทำได้
พร้อมกันนั้น ระบบบำรุงรักษาเชิงทำนายตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์ของอุปกรณ์เพื่อพยากรณ์ความล้มเหลวก่อนเกิดขึ้น ลดการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนและต้นทุนลูกโซ่ที่ตามมา
อุตสาหกรรมเพิ่มเติมที่นำ AI platform ไปใช้
| อุตสาหกรรม | Use case ของ AI platform ที่เป็นตัวแทน |
|---|---|
| พลังงาน | พยากรณ์ความต้องการ บำรุงรักษาเชิงทำนาย ปรับแต่ง smart grid ประสิทธิภาพการจัดเก็บ |
| ประกันภัย | ประเมินความเสี่ยงการรับประกัน การปรับเรียกร้องค่าสินไหลทดแทนตามรูปภาพ ตรวจจับการฉ้อโกง |
| ภาครัฐ | การวิเคราะห์การตอบสนองฉุกเฉิน การบริหารสวัสดิการ การป้องกันการฉ้อโกง การสร้างโมเดลสภาพอากาศ |
บริบทตลาด: IDC คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 50% ของมูลค่าเศรษฐกิจใหม่ที่สร้างโดยธุรกิจดิจิทัล APJ จะมาจากบริษัทที่ลงทุนและขยายความสามารถ AI ของตนในปัจจุบัน สำหรับองค์กร นี่ไม่ใช่แนวโน้มในอนาคต แต่เป็นสภาพแวดล้อมการแข่งขันในขณะนี้ ทีมที่ชะลอการสร้างความสามารถ AI platform เสี่ยงต่อการยกพื้นที่ให้คู่แข่งที่ลงทุนไปแล้ว
7 ความสามารถหลักของ AI Platform ระดับองค์กรที่แข็งแกร่ง
ไม่ใช่ทุกแพลตฟอร์มที่เท่ากัน หากคุณกำลังถามว่า AI platform ใดคุ้มค่าที่จะลงทุน ความสามารถทั้งเจ็ดนี้แยกโซลูชันที่ขยายขนาดได้จากที่หยุดชะงัก ไม่ว่าคุณจะเลือกซื้อ สร้าง หรือประกอบเครื่องมือ open-source
- Automation: ทำงานอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ที่พิสูจน์แล้วทั่ววงจรชีวิต ML ลด glue code ด้วยมือที่ทำให้ทีมช้าลง
- IT governance and control: เปิดใช้งานการจัดเตรียมผู้ใช้ การจัดการการเข้าถึง บันทึกการตรวจสอบ และการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม
- Scalability: จัดการการเติบโตจากแล็ปท็อปของผู้ปฏิบัติการายเดียวไปจนถึงคลัสเตอร์การผลิตแบบกระจายโดยไม่ต้องออกแบบใหม่
- Security: ตรวจสอบ CVE ในแพ็กเกจ open-source ควบคุมห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ และบังคับใช้นโยบายการเข้าถึงในทุกเลเยอร์
- Support: จัดหาทรัพยากร onboarding การฝึกอบรมต่อเนื่อง และ SLA ระดับองค์กร ซึ่งสำคัญเป็นพิเศษเมื่อเหตุการณ์ส่งผลกระทบต่อโมเดลในการผลิต
- Open-source tool integration: รองรับไลบรารีเช่น Jupyter, TensorFlow, scikit-learn, Keras และ MLflow โดยไม่ต้องใช้ wrapper แบบกำหนดเอง
- Community contribution: แพลตฟอร์มที่ดูแลโดยทีมที่อยู่ในชุมชน open-source นำการตรวจจับช่องโหว่และนวัตกรรมที่เร็วกว่ามาสู่ผู้ใช้
วิธีเลือก AI Platform ที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจ
การเลือกแพลตฟอร์มเป็นการตัดสินใจข้ามฟังก์ชัน หากคุณกำลังถามว่า AI platform ใดคุ้มค่าที่จะมุ่งมั่น ให้ประเมินผู้ขาย หรือแผนการสร้างภายในของคุณ เทียบกับคำถามกลุ่มเหล่านี้ก่อนดำเนินการต่อ
การกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล
เริ่มต้นด้วยการถามว่าแพลตฟอร์มติดตาม data lineage และตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างไร โดยเฉพาะให้ดูว่ารองรับ GDPR, CCPA และกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องหรือไม่ นอกจากนี้ตรวจสอบว่าผู้ดูแลระบบ IT สามารถจัดเตรียมและยกเลิกบัญชีผู้ใช้โดยไม่ต้องมีวิศวกรเข้ามาเกี่ยวข้องหรือไม่
ขนาดและโครงสร้างพื้นฐาน
ถัดไป ทำความเข้าใจว่าผู้ปฏิบัติงานจะสร้างสภาพแวดล้อมสำหรับการเทรนโมเดลและการทดลองอย่างไร ถามว่ารองรับฮาร์ดแวร์อะไรและต้นทุนที่เกี่ยวข้องเป็นเท่าใด แพลตฟอร์มที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบในระดับเล็กแต่ต้องการการออกแบบใหม่ทั้งหมดสำหรับการผลิตเป็นความเสี่ยงที่สำคัญ
ความปลอดภัย
สำหรับ AI platform ระดับองค์กรใด ๆ ความปลอดภัยควรเป็นสิ่งที่ไม่อาจต่อรองได้ ถามว่าผู้ให้บริการตรวจสอบ CVE ที่ส่งผลกระทบต่อแพลตฟอร์มของตนลึกกี่ระดับ ทำความเข้าใจว่าการควบคุมการเข้าถึงเป็นอย่างไรและการบันทึก การตรวจสอบ และการแจ้งเตือนถูกจัดการอย่างไรสำหรับผู้ดูแลระบบ IT
การสนับสนุนและ open source
สุดท้าย ประเมินด้านมนุษย์ของแพลตฟอร์ม หากคุณยังถามว่า AI platform ใดที่ทีมสามารถนำไปใช้ได้จริง ให้ดูอย่างใกล้ชิดว่าความพยายาม onboarding เป็นอย่างไรและมีการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องหรือเฉพาะตอนใช้งานเท่านั้น
สำหรับแพลตฟอร์มที่ใช้ open-source ถามว่าผู้ให้บริการมีส่วนร่วมและติดตามระบบนิเวศ open-source อย่างไร ซึ่งมักเป็นตัวบ่งชี้คุณภาพของแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของพวกเขา
| หมวดหมู่ | คำถามหลักที่ควรถาม |
|---|---|
| การกำกับดูแล | ติดตาม data lineage อย่างไร? แพลตฟอร์มรองรับการปฏิบัติตาม GDPR และ CCPA โดยกำเนิดหรือไม่? |
| ขนาด | การเทรนขยายจากแล็ปท็อปเครื่องเดียวไปยังคลัสเตอร์กระจายอย่างไร? รองรับฮาร์ดแวร์อะไรและต้นทุนเท่าใด? |
| ความปลอดภัย | การตรวจสอบ CVE ลึกแค่ไหน? การควบคุมการเข้าถึง การบันทึก และการแจ้งเตือนเป็นอย่างไรสำหรับผู้ดูแลระบบ IT? |
| การสนับสนุน | onboarding เกี่ยวข้องกับอะไร? มีการฝึกอบรมต่อเนื่องหรือไม่? SLA tiers สำหรับเหตุการณ์ในการผลิตคืออะไร? |
| Open source | รองรับไลบรารีใดโดยกำเนิด? ผู้ให้บริการมีส่วนร่วมในโครงการ open-source อย่างไร? |
คำถามที่พบบ่อย
นี่เป็นหนึ่งในคำถามที่ค้นหาบ่อยที่สุดในหัวข้อว่า AI platform คืออะไร คำตอบแต่ละข้อเขียนให้กระชับพอที่จะปรากฏเป็น featured snippet ในขณะที่ให้ข้อมูลเพียงพอที่จะตอบสนองทั้งผู้อ่านเชิงเทคนิคและธุรกิจ
ความแตกต่างระหว่าง AI platform และ ML platform คืออะไร?
คำศัพท์ทั้งสองมักใช้สลับกัน ในทางปฏิบัติ ML platform มักเน้นเฉพาะการพัฒนาโมเดลและเวิร์กโฟลว์การเทรน ในทางกลับกัน AI platform มีขอบเขตกว้างกว่า รวมความสามารถ ML แบบเต็มรูปแบบแต่ยังครอบคลุมการนำเข้าข้อมูล การกำกับดูแล การประสานงานการปรับใช้ และการตรวจสอบในการผลิต
แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ที่วางตลาดในปัจจุบันเป็น AI platform รวมฟังก์ชัน ML ที่ครอบคลุมเป็นส่วนประกอบหลัก
Conversational AI platform คืออะไร?
Conversational AI platform เป็นประเภทเฉพาะของ AI platform ที่เน้นการสร้าง เทรน และปรับใช้ chatbot และ virtual assistant โดยให้เครื่องมือจัดการโมเดล natural language processing (NLP) ที่โต้ตอบกับผู้ใช้ผ่านอินเทอร์เฟซข้อความหรือเสียง
เพื่อทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในหมวดหมู่นี้ ให้พิจารณาตัวอย่างที่รู้จักกันดีเช่น Amazon Lex, Google Dialogflow และ Microsoft Bot Framework แพลตฟอร์มเหล่านี้มักนำเสนอ API สำหรับบูรณาการตัวแทนสนทนาเข้ากับช่องส่งข้อความที่มีอยู่เช่น Slack, WhatsApp หรือ web chat widget
AI platform ที่ดีที่สุดคืออะไร?
ไม่มีคำตอบเดียวที่ดีที่สุดเนื่องจากทางเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาด ความเชี่ยวชาญ และ use case เฉพาะของทีม
- ตัวเลือกแบบ cloud เช่น Google Vertex AI, AWS SageMaker และ Microsoft Azure Machine Learning เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการการปรับใช้ที่รวดเร็วและมีการจัดการ
- Open-source stack ที่สร้างจาก Python, MLflow, Jupyter และ PyTorch เหมาะสำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่นและนวัตกรรมจากชุมชน
เฟรมเวิร์ก 7 ความสามารถในคู่มือนี้ให้โครงสร้างการประเมินที่เป็นกลางซึ่งใช้ได้กับทุกตัวเลือก
คุณสร้าง AI platform ได้อย่างไร?
การสร้าง AI platform ของคุณเองมักเกี่ยวข้องกับการประกอบส่วนประกอบใน 5 เลเยอร์ ได้แก่ การนำเข้าและกำหนดเวอร์ชันข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน feature engineering การเทรนโมเดล (มักรองรับ GPU) การติดตามการทดลองและ model registry และการให้บริการในการผลิตพร้อมการตรวจสอบ
เพื่อทำความเข้าใจว่า AI platform คืออะไรในบริบทการสร้างเอง บริษัทเช่น Uber (Michelangelo) และ Netflix (Metaflow) นำเสนอโมเดลอ้างอิงที่มีประโยชน์ จุดเริ่มต้นที่สำคัญคือการกำหนดความต้องการทางธุรกิจก่อน จากนั้นจึงเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการเหล่านั้น ไม่ใช่ในทางกลับกัน
AI platform ต่างจาก BI tool อย่างไร?
ทั้งสองมีบทบาทสำคัญ แต่แก้ปัญหาที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน
- BI (Business Intelligence) tool ออกแบบมาเป็นหลักเพื่อคิวรีและแสดงผลข้อมูลในอดีต กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันตอบคำถามว่า “เกิดอะไรขึ้น?”
- ในขณะที่ AI platform สำหรับ data science ออกแบบมาเพื่อสร้างโมเดล predictive และ generative มันตอบคำถามว่า “จะเกิดอะไรขึ้น และควรดำเนินการอะไรต่อ?” BI tool อธิบายอดีต กล่าวง่าย ๆ AI platform ขับเคลื่อนการตัดสินใจเกี่ยวกับอนาคต
บทสรุป
การรู้ว่า AI platform คืออะไรเป็นรากฐาน อย่างไรก็ตาม คำถามที่สำคัญกว่าคือแนวทางใดที่เหมาะสมกับทรัพยากร กำหนดเวลา และความสามารถทางเทคนิคขององค์กร แพลตฟอร์มแบบ cloud มอบความเร็วและการสนับสนุนแต่อาจจำกัดความยืดหยุ่น ในขณะที่การสร้างภายในให้การควบคุมและการปรับเฉพาะในราคาของความพยายามวิศวกรรมที่มาก AI stack แบบ open-source มอบความยืดหยุ่นและนวัตกรรมแต่ต้องการความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งในการบูรณาการและบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ
ไม่มีเส้นทางเดียวที่ดีที่สุดในระดับสากล ทางเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับบริบท สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการประเมินทุกตัวเลือกเทียบกับเกณฑ์เชิงปฏิบัติและใช้เฟรมเวิร์กที่มีโครงสร้างแทนที่จะพึ่งพาคำกล่าวอ้างของผู้ขาย
พร้อมเลือก AI platform ที่เหมาะสมสำหรับองค์กรของคุณหรือยัง? ติดต่อ HDWEBSOFT เพื่อปรึกษาฟรีเกี่ยวกับการสร้าง AI platform ที่ปลอดภัยและขยายขนาดได้ตามความต้องการของคุณ
