TG Telegram Group & Channel
Бунак и Цифра: chatGPT / AI в бизнесе | United States America (US)
Create: Update:

Вредные советы от Северстали

На конференции “Интеллектуальная автоматизация” выступал Голов Андрей, руководитель центра машинного обучения Северсталь Дидижитал.
Мне выступление очень понравилось, его “вредные советы” можно применить к внедрению любых ИТ технологий.

С разрешения Андрея делюсь с вами тезисами выступления “Вредные советы “Как завалить внедрение ИИ?”

Вредный совет №1
Задача должна быть обязательно решена с ИИ


Мы иногда так очарованы новой технологией, что пытаемся использовать ее при любой ситуации. Но это не всегда оправдано. Иногда решить задачу с привлечением человека оказывается дешевле, чем с технологией.

Поэтому важно:
✏️ выяснять истинную потребность заказчика и какую задачу он хочет решить,
✏️ подбирать подходящий для этой задачи инструмент
✏️ критически относиться к возможностям и ограничениям технологий.

Вредный совет №2
Качество данных второстепенно, лишь бы дата сет был побольше


В реальности:
✏️ Необходимо разобраться в “физике” задачи и необходимых для ее решения данных
✏️ Понять как собирались данные и по возможности контролировать процесс
✏️ В первую очередь сфокусироваться на качестве данных, а не его объеме

Андрей приводил интересные примеры из опыта большого промышленного предприятия: для предсказания выхода из строя оборудования необходимо поставить дополнительные датчики, в итоге стоимость дооснащения выливается в такую же сумму как стоимость резервного блока оборудования.
Или как пример встречались битые датчики, по которым КПД был больше 100%.

Основной вывод - нужно погружаться в предметную область и перепроверять качество и полноту данных.

Вредный совет №3
Данные говорят сами за себя, “в полях” проверять необязательно


В действительности же выезд к заказчику на реальное производство помогает узнать особенности эксплуатации оборудования и “открывает” глаза на многие проблемы.

Вредные советы от Северстали

На конференции “Интеллектуальная автоматизация” выступал Голов Андрей, руководитель центра машинного обучения Северсталь Дидижитал.
Мне выступление очень понравилось, его “вредные советы” можно применить к внедрению любых ИТ технологий.

С разрешения Андрея делюсь с вами тезисами выступления “Вредные советы “Как завалить внедрение ИИ?”

Вредный совет №1
Задача должна быть обязательно решена с ИИ


Мы иногда так очарованы новой технологией, что пытаемся использовать ее при любой ситуации. Но это не всегда оправдано. Иногда решить задачу с привлечением человека оказывается дешевле, чем с технологией.

Поэтому важно:
✏️ выяснять истинную потребность заказчика и какую задачу он хочет решить,
✏️ подбирать подходящий для этой задачи инструмент
✏️ критически относиться к возможностям и ограничениям технологий.

Вредный совет №2
Качество данных второстепенно, лишь бы дата сет был побольше


В реальности:
✏️ Необходимо разобраться в “физике” задачи и необходимых для ее решения данных
✏️ Понять как собирались данные и по возможности контролировать процесс
✏️ В первую очередь сфокусироваться на качестве данных, а не его объеме

Андрей приводил интересные примеры из опыта большого промышленного предприятия: для предсказания выхода из строя оборудования необходимо поставить дополнительные датчики, в итоге стоимость дооснащения выливается в такую же сумму как стоимость резервного блока оборудования.
Или как пример встречались битые датчики, по которым КПД был больше 100%.

Основной вывод - нужно погружаться в предметную область и перепроверять качество и полноту данных.

Вредный совет №3
Данные говорят сами за себя, “в полях” проверять необязательно


В действительности же выезд к заказчику на реальное производство помогает узнать особенности эксплуатации оборудования и “открывает” глаза на многие проблемы.


>>Click here to continue<<

Бунак и Цифра: chatGPT / AI в бизнесе






Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)