Ainda cético? É hora de acreditar

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IA e aprendizado de máquina
IA e aprendizado de máquina

Para 2020, sua empresa está pensando: “Estamos a caminho de melhorar nossos negócios. A concorrência é incrivelmente acirrada e precisamos de algo prático para chegar lá. ”Este artigo aborda maneiras práticas pelas quais as empresas usam inteligência artificial (IA) de ponta, aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) que você poderia alcançar especialmente combinado com o melhor gerenciamento de API, incluindo a plataforma AMPLIFY da Axway. Discuti com Emmelyn Wang, estrategista de negócios de API e digital da Axway na equipe Catalyst, por que o vínculo comum a modelos inteligentes para decisões de negócios mais rápidas e precisas é como você utiliza seus dados. Enquanto Emmelyn escrevia o artigo Disruptive 2020 API Trends, o feedback que ela recebeu foi ceticismo sobre AI / ML, o que é comum. Então, queríamos aprofundar-nos para falar sobre as capacidades de nível de produção no mundo de hoje.

Inteligência de negócios adaptável e aplicações práticas de IA

Estamos longe de alcançar a forte IA representada em filmes como Relatório minoritário ou A ilha. No entanto, a IA em nossas vidas diárias vem na forma de assistentes digitais por meio de Siri, Cortana ou Alexa. O subconjunto de IA e ML, chamado aprendizado profundo, é capaz de processar tarefas complexas, que incluem o reconhecimento de imagem e som usando redes de várias camadas, leva a carga artificial geral inteligência ou IA forte.

Como o AI / ML / DL se relaciona com o gerenciamento de API e as plataformas de integração híbrida? Mais importante, como eles se relacionam com uma tomada de decisão mais rápida, que torna até as maiores empresas mais ágeis e inovadoras?

Nos últimos oito meses, no momento da redação deste artigo, mais de 1400 profissionais de TI adotaram o avaliação da maturidade da transformação digital. A tendência geral que descobrimos é que apenas um terço dos entrevistados tem um plano ativo para competir e evitar interrupções com soluções como inteligência.

um terço dos entrevistados tem um plano ativo para competir e evitar interrupções com soluções como inteligência.

Os altos objetivos de usar as várias fontes de dados da empresa para obter inteligência de negócios com base em modelos de reutilização parecem estar fora de questão. Os líderes da empresa continuam se perguntando: "Como podemos trabalhar de maneira mais inteligente e ser menos reativos?"

  • O que é realmente possível para o aprendizado de máquina, como o cérebro, fornecer recomendações aos tomadores de decisão, dentro e fora da empresa?
  • Como você usa a inteligência orientada a API para alimentar o modelo de dados?
  • Como você gerencia fluxos de dados que servem como entradas e saídas de APIs e algoritmos?

Com a pilha AMPLIFY da Axway, você pode criar previsões com base no aprendizado de máquina. A API que você publica e / ou consome usando o APIM da Axway se torna a entrada para algoritmos preditivos e reconhecimento de padrões usando a plataforma AMPLIFY. Depois que os dados são projetados para estarem disponíveis para processamento, sua empresa não precisa mais ter conhecimento ou experiência especializada em inteligência artificial AI / ML / DL para traduzir informações, para que os líderes de negócios possam entender como fazer previsões perspicazes.

Já falei em várias conferências em todo o mundo sobre o papel das APIs de streaming no setor financeiro, incluindo minha pesquisa sobre HFT de negociação de alta frequência. Nas minhas palestras, eu me concentro nos principais algoritmos e em seus aplicativos de negócios.

IA e aprendizado de máquina

Vamos analisar esse subconjunto de fluxos de dados baseados em ML. A abordagem padrão é baseada em lotes, conjuntos finitos de treinamento e modelos estáticos. A abordagem de fluxo de dados significa infinitos conjuntos de treinamento e aborda o ML com modelos dinâmicos. O modelo de dados é atualizado automaticamente e corrige automaticamente todas as decisões que estão sendo tomadas. Por exemplo, o conjunto de algoritmos Massive Online Analysis executa aprendizado de máquina em escala para cenários que processam fluxos de conceito e grandes volumes de dados em tempo real. Os algoritmos são acessíveis via GUI, linha de comando e API Java.

Você pode aplicar o ML a

  • Mercado de ações e outras previsões econômicas
  • Planejamento e otimização de rotas de entrega
  • Descoberta e desenvolvimento de drogas
  • Processamento de idioma natural, incluindo tradução e geração de idioma
  • Chatbots
  • Otimizando qualquer tipo de experiência de compra, de comércio eletrônico a imóveis

Também é útil saber que

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  • A lógica difusa está mais próxima de como o cérebro humano funciona e ajuda no processamento da linguagem natural
  • A programação genética é um modelo computacional que processa problemas complexos, abordando continuamente a solução por meio de testes e selecionando a melhor opção com base no que é mais eficaz ou funcional.
  • A lógica bayesiana processa eventos históricos para prever como eventos futuros ocorrerão

Emmelyn perguntou a alguns desenvolvedores de aplicativos móveis experientes cujas empresas dependem do fornecimento de recursos móveis – quão fácil é integrar a IA ao seu aplicativo hoje com as ferramentas disponíveis? A maioria dos desenvolvedores de aplicativos encolhe os ombros, pois é difícil quantificá-los oficialmente. Quando a mania de alimentos "orgânicos" chegou às prateleiras de supermercados em todo o mundo, grupos de qualidade precisavam determinar os critérios da designação. Hoje, quando um site, aplicativo ou serviço comercial afirma ser alimentado por IA, empresas e consumidores ficam céticos. Como você prova que o mecanismo está realmente usando IA quando realmente está usando apenas uma árvore de decisão básica? Uma experiência pode ser "certificada" como alimentada por IA?

A maneira comum de provar que a IA e as APIs funcionam bem juntas são grandes conjuntos de dados, modelos e algoritmos que transformam os dados entre os dois para treinar máquinas para prever mais rapidamente o que os humanos levam mais tempo para fazer.

A maneira comum de provar que a IA e as APIs funcionam bem juntas são grandes conjuntos de dados, modelos e algoritmos que transformam os dados entre os dois para treinar máquinas para prever mais rapidamente o que os humanos levam mais tempo para fazer. O treinamento de máquinas para ajudar os usuários de negócios a processar mais dados com precisão significa que podemos fazer muito mais na definição de direção estratégica e de alto nível.

CONSULTE MAIS INFORMAÇÃO: Proteja sua infraestrutura de gerenciamento de API contra ataques cibernéticos usando IA

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A bola mágica 8 é uma bela representação física de um modelo de dados famoso pelos consumidores que procuram respostas. No entanto, em uma escala macro, os fundos de hedge usam modelos de dados de uma API de remessa para prever o volume de mercadorias enviadas ao redor do mundo para entender o crescimento econômico em tempo real. E da perspectiva da segurança, o aprendizado de máquina ajuda instituições e empresas a evitar ativamente a fraude. Em casa, temos aplicativos como Netflix, Hulu, Disney + e outras recomendações de programação em nossos aplicativos de mídia digital favoritos em todos os dispositivos. A API de front-end fornece as recomendações consumidas por qualquer dispositivo: celular, tablet, TV e computador.

Aqui estão maneiras mais práticas de habilitar nossos clientes e exemplos de recursos de AI / ML / DL e APIM de nível de produção que potencializam as decisões hoje:

  1. Transporte e Logística – O planejamento ideal de rotas e as informações de entrega fornecem mais do que apenas gerenciamento de recursos | Estudo de caso – Os distribuidores que incluem varejistas globais, empresas de comércio eletrônico e aplicativos de compartilhamento de veículos trabalham para garantir que todos os principais players de suas plataformas operem com eficiência, independentemente de prever cargas para logística de terceiros ou de ter sua própria frota para gerenciar. Em geral, o planejamento de recursos e rotas para empresas e consumidores funciona melhor quando você o utiliza com ML.
  2. Alimentação e Agricultura – Um método de prevenção ativo economiza milhões de dólares para as empresas a montante e a jusante. A John Deere é famosa por visitar proativamente os agricultores, detectando exatamente qual parte do trator precisa de manutenção ou substituição. | Estudo de caso – Alguns de nossos clientes neste setor usam sensores IoT e outros dispositivos de coleta de dados de campo combinados com a tecnologia hyperledger para manter o gado saudável.
  3. Serviços financeiros – proteção de identidade, evite fraudes comerciais, decisões de investimento | Estudo de caso – A proteção do cartão de crédito e a verificação de identidade da empresa e do consumidor são formas de impedir ativamente a fraude.
  4. Petróleo e Gás – Segurança, alocação de recursos, salvar o meio ambiente | Estudo de caso – Vemos várias empresas no ecossistema de petróleo e gás coletando informações de plataformas e refinarias e capturamos dados de engenheiros de hardware e de campo para operar mais em condições ideais. Como a mineração dos recursos da Terra requer conhecimento especializado de satélites, geólogos e engenheiros de petróleo, a enorme quantidade de dados coletados pode ser usada para alimentar muitas outras indústrias além de seu próprio ecossistema. Os dados também podem ser usados ​​para manter a empresa em conformidade e segura, o que é importante para a força de trabalho e seus líderes. Essas empresas podem detectar problemas antes que um derramamento de óleo aconteça e ajudar na limpeza mais rápida e eficiente se ocorrer um derramamento.
  5. Gerenciando experiências de negócios digitais – Como as empresas iniciantes, pequenas e médias empresas e empresas oferecem melhores expectativas do cliente | Estudos de caso
      1. comércio eletrônico
      2. Distribuição
      3. Criação digital de leads e fluxos de suporte

Sumário executivo

A ideia é usar os melhores serviços e ferramentas para que você não precise ter conhecimentos internos de AI / ML / DL para aproveitar dados e APIs. Você pode evitar o bloqueio do fornecedor, entregando valor rapidamente e com uma prova futura da sua escalabilidade.

Chamada para Discussão

Quais são as maneiras pelas quais sua organização ou unidade de negócios usa APIs para impulsionar a IA em seus produtos ou impulsionar a inovação hoje?

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