人工智慧應用開發的成本很大程度上會影響人工智慧在各個行業的滲透率。成本越低,則滲透率越高,人工智慧對行業的影響速度也越快。然而,人工智慧應用開發的總體成本模型非常複雜,但大致包括以下幾個層面：
在人工智慧應用部署方面,部署成本體現在多裝置部署方面。未來的人工智慧推理一定是端邊雲協同的,因此一次開發和任意部署的能力尤為必要。
如設計和開發成本所述,在部署完成後,人工智慧應用的維護往往非常重要。人工智慧應用本身的脆弱性導致其維護成本非常高。在人工智慧應用的執行態,推理資料量可能會很大,返回訓練集中做重新訓練時,重新標註的成本會很高,並且重新訓練的算力成本也比較高。因此,如何自動判斷人工智慧應用推理表現的惡化,自動對造成這種惡化的關鍵資料做選擇、標註並重訓練模型,是大幅度降低維護成本的關鍵。
從降低人工智慧部署和維護成本的角度看,人工智慧應用開發平台會按照三個階段不斷演進:第一階段,依賴純人工部署和維護;第二階段,具備端邊雲多場景化部署能力,並基於自動難例發現演算法,採集對應用惡化起關鍵作用的資料,然後基於這些資料做半自動標註和重新訓練,降低應用維護成本;第三階段,可以採用純自動方式進行模型部署和自適應更新,僅需在重新部署時引入人工確認。
綜上所述,人工智慧應用開發更需要借助大集群算力、模板庫、業務知識庫,以及每個模板內依賴的半自動標註、自動演算法選擇、自動模型訓練和優化等人工智慧應用開發平台的基礎能力,才可以真正降低人工智慧應用開發全生命週期的成本,使得人工智慧應用更加普及,實現人工智慧無處不在。
人工智慧應用開發流程的權衡
人工智慧應用開發過程的挑戰很多,主要表現在三個方面 開發流程複雜冗長 演算法技能要求高,需要應用開發者熟悉演算法 應用維護很頻繁,可能超過傳統軟體應用。因此,考慮到這些挑戰,往往就需要在開發過程中做一些權衡。下面將針對這三種挑戰,依次分析如何有效利用平台優勢和業務具體場景,做出最佳權衡。由於人工智慧...
人工智慧的應用舉例
為什麼 機場 成了 ai 獨角獸們的香餑餑？這是一篇綜述性質的文章。標題命名考慮了一會兒，還是命名為人工智慧。這裡的人工智慧包括了 順便說一下，由於python的以下特性，特別適合人工智慧，因此在該領域得到廣泛使用 以下舉例說明各種應用，包括功能和用到的技術。簡單稱之為 千人千面 根據使用者個體特點...
人工智慧的應用 製造業人工智慧8大應用場景
從應用層面來看，一項人工智慧技術的應用可能會包含計算智慧型 感知智慧型等多個層次的核心能力。工業機械人 智慧型手機 無人駕駛汽車 無人機等智慧型產品，本身就是人工智慧的載體，其硬體與各類軟體結合具備感知 判斷的能力並實時與使用者 環境互動，無不是綜合了多種人工智慧的核心能力。智慧型語音互動產品 人臉...