1. Головна
  2. Новини
  3. 3 способи для прискорення впровадження AI/ML у державному секторі

3 способи для прискорення впровадження AI/ML у державному секторі

0

Автор статті – Паям Мусаві, Customer Engineer AI ML

Це перша частина серії, що складається з двох частин, із практичними порадами, які допоможуть розпочати свій шлях до AI/ML.

Машинне навчання (ML) і штучний інтелект (AI) створюють більш персоналізований і простіший цифровий досвід для виборців. Згідно з останніми дослідженнями, 92% громадян США 1 повідомляють, що покращення цифрових послуг позитивно вплине на їхній погляд на уряд. У той же час автоматизація завдань федерального уряду може заощадити від 96,7 мільйонів до 1,2 мільярда годин на рік 2 . Тож запитання до багатьох державних службовців: «Як розпочати роботу з AI/ML?»

У першій частині цього блогу я окреслив три ключові кроки для початку вашої подорожі. 

1. Навчайтеся . Інвестуйте в кілька навчальних сесій і подумайте про приєднання до онлайн-спільноти. Я настійно рекомендую пройти наш швидкісний курс машинного навчання та ознайомитися з нашими універсальними посібниками з машинного навчання , які містять чудовий набір рекомендацій та робочих листів із застосуванням. Щоб вчитися у інших, приєднуйтесь до нашої спільноти громадського сектору , де керівники уряду та технологи зустрічаються, щоб поділитися своїми найкращими практиками та набутими уроками.

2. Виберіть варіант використання . Визначте варіант використання, коли AI може допомогти масштабуватися, щоб забезпечити негайну цінність вашій команді (і всій організації). З технічної точки зору, розглянемо наступне:

  • Чи містить цей варіант використання багато правил та/або використовує неструктуровані дані, як-от відео?
  • Чи принесе користь один із будівельних блоків штучного інтелекту, наприклад бачення для виявлення об’єктів, розмови, переклад, аналіз тексту або табличні дані з великою кількістю правил.
  • Чи є у вас наявні дані (бажано позначені), які ви можете використовувати для побудови моделі AI/ML? Наприклад, уявіть, що ви берете всю інформацію з розділу «Часті запитання» на своєму веб-сайті та використовуєте її для створення віртуального агента для активного обслуговування ваших виборців. 
  • Чи відповідає варіант використання принципам конфіденційності та етичним принципам вашої організації? AI має значний потенціал для вирішення деяких з найбільших проблем, і щоб реалізувати цей потенціал, важливо застосовувати його відповідально. Як приклад, ось посилання на наші принципи AI .

3. Експеримент . Коли ви вибрали варіант використання, настав час взяти наявні у вас дані та створити модель машинного навчання. Не знаєте, як побудувати модель? З недавньою доступністю інструментів з низьким рівнем коду або без коду, будь-кому стало набагато легше розпочати створення. Завдяки  інструменту Vertex AI від Google Cloud ви можете навчати та порівнювати моделі в простому робочому процесі, використовуючи наш інструмент  AutoML без коду . Цей процес працює шляхом простого завантаження ваших даних, визначення вашої мети та бюджету та дозволу Google подбати про всі інші кроки (розробка функцій, дизайн архітектури, налаштування гіперпараметрів…) для створення оптимізованої моделі, готової до розгортання. Наприклад,  ВМС США разом із нашим партнером Simple Technology Solutions, швидко створив систему виявлення та аналізу корозії на основі штучного інтелекту за допомогою AutoML. Крім того, для швидкого та цікавого експерименту спробуйте  Teachable Machine  і побудуйте модель за кілька хвилин.

AI в дії: місто Мемфіс та штат Іллінойс

Іншим прикладом є місто Мемфіс , яке використовувало штучний інтелект для автоматичного виявлення вибоїн, допомагаючи створити безпечніші вулиці для мешканців та гостей міста. Команда з Мемфіса використовувала неструктуровані відеодані зі своїх громадських автобусів. Тим часом штат Іллінойс використав контакт-центр ШІ для швидкого розгортання віртуальних агентів, щоб допомогти понад мільйону жителів подати заяви про безробіття. 

Інші приклади також можуть включати автоматизацію призначення/часу вирішення довідкової служби, вилучення ключової інформації з документів або спілкування з вашими виборцями природною мовою за допомогою чат-бота.

AI/ML може бути потужним набором інструментів, що дає змогу агентствам будь-якого розміру вирішувати багато короткострокових і довгострокових проблем. Сподіваюся, ця коротка стаття допоможе вам зробити перший крок і почати масштабувати свою місію. 

Бажаєте проконсультуватися чи спробувати щось з сервісів Google? Надсилайте свої запити на info@wiseit.com.ua або залиште повідомлення у чаті на сайті wiseit.com.ua – ми обов’язково зв’яжемось!

Посилання

  1. Цифрові тенденції 2022 року: зростання громадянського споживача
  2. Уряд із доповненим штучним інтелектом: використання когнітивних технологій для перепроектування роботи в державному секторі
Предыдущая новость
Стабільний розвиток Міністерства національної інфраструктури Ізраїлю забезпечує Veeam
Следующая новость
Atos і VMware об’єднують зусилля, щоб допомогти організаціям і галузям простіше отримувати цінність із даних

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

Fill out this field
Fill out this field
Будь ласка, введіть правильний email.
You need to agree with the terms to proceed

Схожі новини

Меню