Cynnwys
- Trosolwg
- Gweithio gyda'r sgiliau cywir i asesu AI
- Ystyried cyflwr eich data cyfredol
- Dewis defnyddio technoleg AI ar gyfer eich tasg
- Cymwysiadau cyffredin dysgu peirianyddol
- Cymeradwyaeth i wario
- Penderfynu a ddylid adeiladu neu brynu
- Adeiladu eich ateb AI
- Prynu eich datrysiad AI
- Dyrannu cyfrifoldeb a llywodraethu ar gyfer prosiectau deallusrwydd artiffisial
- Atebolrwydd cofnodi
Trosolwg
Yr unig beth yw AI yw math arall o offeryn i helpu i ddarparu gwasanaethau.
Mae dylunio unrhyw wasanaeth yn dechrau gyda nodi anghenion defnyddwyr. Os ydych chi'n meddwl y gall AI eich helpu i ddiwallu anghenion defnyddwyr, ystyriwch eich data a'r dechnoleg benodol rydych chi am ei defnyddio.
Wrth asesu a all AI eich helpu i ddiwallu anghenion defnyddwyr, ystyriwch:
- mae data ar gael sy'n cynnwys gwybodaeth sydd ei hangen arnoch, hyd yn oed os yw wedi'i chuddio neu ei chladdu
- mae'n foesegol ac yn ddiogel defnyddio'r data - gweler Fframwaith Moeseg Data Llywodraeth y DU
- mae gennych lawer iawn o ddata ar gyfer y model i ddysgu ohono
- mae'r dasg ar raddfa fawr ac yn ddigon ailadroddus y byddai bod dynol yn cael anhawster ei chyflawni
- byddai'n darparu gwybodaeth y gallai tîm ei ddefnyddio i gyflawni canlyniadau yn y byd go iawn
Nid yw AI yn system sy'n ateb pob cwestiwn. Yn wahanol i fodau dynol, ni all AI wneud awgrym, a dim ond allbwn yn seiliedig ar y data y mae tîm yn ei fewnbynnu i'r model.
Fel gydag unrhyw brosiect technoleg, gwnewch yn siŵr y gallwch newid eich meddwl yn nes ymlaen a gallwch addasu'r dechnoleg wrth i'ch dealltwriaeth o anghenion defnyddwyr newid.
Gweithio gyda'r sgiliau cywir i asesu AI
Wrth nodi ai AI yw'r ateb cywir, gweithiwch gyda:
- arbenigwyr sydd â gwybodaeth dda am eich data a'r broblem rydych chi'n ceisio ei datrys, megis gwyddonwyr data
- o leiaf un arbenigwr gwybodaeth parth sy'n gwybod yr amgylchedd lle byddwch chi'n defnyddio canlyniadau'r model AI
Ystyried cyflwr eich data cyfredol
Er mwyn i'ch model AI weithio, mae angen mynediad at lawer iawn o ddata.
Gweithio gydag arbenigwyr sy'n gwybod eich data i asesu cyflwr eich data, fel gwyddonwyr data.
Gallwch asesu a yw eich data o ansawdd digon uchel ar gyfer AI gan ddefnyddio cyfuniad o:
- gywirdeb
- pa mor gyflawn ydyw
- pa mor unigryw ydyw
- pa mor amserol ydyw
- dilysrwydd
- a yw'n ddigonol
- pa mor berthnasol ydyw
- cynrychiolaeth
- cysondeb
Os yw eich tasg yn ymwneud â chefnogi proses sy'n penderfynu busnes ar lefel barhaus, cynlluniwch i sefydlu mynediad parhaus, diweddar at ddata a dilyn deddfau diogelu data ar yr un pryd.
Dewis defnyddio technoleg AI ar gyfer eich tasg
Nid oes dim ond un ‘technoleg AI'. Ar hyn o bryd, mae'r technolegau AI sydd ar gael yn rhwydd yn systemau dysgu peiriant sydd o dan oruchwyliaeth, heb oruchwyliaeth neu'n systemau sy'n atgyfnerthu.
Gall technegau dysgu peiriant roi'r mewnwelediad gorau i chi i'r broblem rydych chi'n ceisio ei datrys.
| Sut mae dysgu peiriannyddol yn gweithio | Disgrifiad | Enghreifftiau o dechnegau dysgu peirianyddol |
| Dosbarthiad | Yn dysgu nodweddion categori penodol, gan ganiatáu i'r model ddosbarthu pwyntiau data anhysbys i'r categorïau presennol |
|
| Atchweliad | Yn darogan gwerth pwynt data anhysbys |
|
| Clystyru | Adnabod grwpiau o bwyntiau data tebyg mewn set ddata |
|
| Lleihau dimensiynau neu Ddysgu Manifold | Yn culhau'r data i'r newidynnau mwyaf perthnasol i wneud modelau yn fwy cywir, neu ei gwneud hi'n bosibl delweddu'r data |
|
| Safle | Trenau model i raddio data newydd yn seiliedig ar restri a welwyd eisoes |
|
Cymwysiadau cyffredin dysgu peirianyddol
Gallwch brynu neu addasu cynhyrchion sydd ar gael yn fasnachol ar gyfer rhai mathau o broblemau y defnyddir dysgu peiriannau yn gyffredin ar eu cyfer.
| Cais dysgu peirianyddol | Disgrifiad | Enghreifftiau o gais dysgu peiriannyddol |
|---|---|---|
| Rhaglennu Niwroieithyddol (NLP) | Prosesu a dadansoddi iaith naturiol, gan gydnabod geiriau, eu hystyr, eu cyd-destun a'r naratif |
|
| Gweledigaeth gyfrifiadurol | Gallu peiriant neu raglen i efelychu gweledigaeth ddynol |
|
| Canfod anomaleddau | Canfod pwyntiau data anghyson o fewn set data |
|
| Dadansoddiad cyfres amser | Deall sut mae data'n amrywio dros amser i ragweld a monitro |
|
| Systemau argymell | Rhagfynegi sut y bydd defnyddiwr yn graddio eitem benodol i wneud argymhellion newydd |
|
Cymeradwyaeth i wario
Gall fod yn anodd bod yn benodol am fanteision prosiect deallusrwydd artiffisial oherwydd ei natur arbrofol ac ailadroddol.
Er mwyn archwilio'r ansicrwydd hwn a darparu'r lefel gywir o wybodaeth am y buddion posibl, gallwch:
- gynnal dadansoddiad cychwynnol o'ch data i'ch helpu i ddeall pa mor anodd yw'r broblem a pha mor debygol fyddai llwyddiant y prosiect
- adeiladu eich achos busnes o amgylch prawf cysyniad ar raddfa fach (POC) a defnyddio ei ganlyniadau i brofi eich rhagdybiaeth
Unwaith y caiff cyllideb ei chadarnhau, caniatewch ddigon o amser ac adnoddau i gynnal darganfyddiad i ddangos dichonoldeb.
Yn aml, gall darganfyddiad ar gyfer prosiectau sy'n defnyddio AI gymryd mwy o amser ar gyfer prosiectau tebyg nad ydynt yn defnyddio AI.
Penderfynu a ddylid adeiladu neu brynu
Wrth asesu a allai AI eich helpu i ddiwallu anghenion defnyddwyr, ystyriwch sut y byddwch yn caffael y dechnoleg.
Diffiniwch eich strategaeth brynu yn yr un ffordd ag y byddech chi ar gyfer unrhyw dechnoleg arall.
Bydd p'un a ydych yn adeiladu, prynu neu ailddefnyddio (neu'n cyfuno'r dulliau hyn) yn dibynnu ar wahanol ystyriaethau, gan gynnwys:
- os yw'r anghenion rydych yn ceisio eu diwallu yn unigryw i'ch sefydliad neu os gallech ddiwallu anghenion defnyddwyr gydag elfennau generig
- aeddfedrwydd cynhyrchion sydd ar gael yn fasnachol sy'n diwallu'r anghenion hynny
- sut mae angen i'ch cynnyrch integreiddio â'ch seilwaith presennol
Mynd i'r afael â phryderon moesegol ynghylch y defnydd o AI ar ddechrau'r broses gaffael.
Darllenwch y canllawiau ar gyfer caffael deallusrwydd artiffisial yn GOV.UK.
Adeiladu eich ateb AI
Gall eich tîm adeiladu neu addasu modelau AI parod neu algorithmau ffynhonnell agored yn fewnol.
Wrth wneud y penderfyniad hwn, dylech weithio gyda gwyddonwyr data i ystyried:
- a oes gan eich tîm y sgiliau i adeiladu prosiect AI yn fewnol
- a all eich tîm gweithredu redeg a chynnal datrysiad AI mewnol
Prynu eich datrysiad AI
Efallai y gallwch brynu'ch technoleg AI fel cynnyrch parod, yn enwedig os yw'n gymhwysiad cyffredin o AI fel cydnabyddiaeth cymeriad optegol.
Nid yw prynu eich technoleg Deallusrwydd Artiffisial bob amser yn addas oherwydd gall manylion eich data a'ch anghenion olygu bod angen i'r cyflenwr addasu model sy'n bodoli eisoes yn sylweddol neu ei adeiladu o'r dechrau.
Mae angen integreiddio'ch datrysiad AI i wasanaeth o'r dechrau i'r diwedd i'ch defnyddwyr, hyd yn oed os gallwch brynu cydrannau parod sylweddol.
Darllenwch y canllawiau ar gyfer caffael deallusrwydd artiffisial yn GOV.UK.
Dyrannu cyfrifoldeb a llywodraethu ar gyfer prosiectau deallusrwydd artiffisial
Rhaid i chi ddeall pwy sy'n gyfrifol os bydd y system yn methu wrth ddefnyddio AI. Gall y broblem fod mewn sawl maes, gan gynnwys methiannau gyda'r canlynol:
- data a ddewiswyd i hyfforddi'r model
- dyluniad y Model
- cod y feddalwedd, neu'r modd y caiff ei ddefnyddio
Sefydlu cofnod cyfrifoldeb sy'n diffinio pwy sy'n gyfrifol am wahanol feysydd o'r prosiect deallusrwydd artiffisial. Ystyriwch:
- a yw'r modelau yn cyflawni eu pwrpas a'u hamcanion busnes
- a oes fframwaith atebolrwydd clir ar gyfer modelau sy'n cael eu cynhyrchu
- mae fframwaith profi a monitro clir ar waith
- mae eich tîm wedi adolygu a dilysu'r cod
- mae'r algorithmau yn gadarn, yn ddiduedd, yn deg ac yn esboniadwy
- mae'r prosiect yn cyd-fynd â sut mae dinasyddion a defnyddwyr yn disgwyl i'w data gael ei ddefnyddio
Yn dibynnu ar aeddfedrwydd eich sefydliad, gallech sefydlu bwrdd, pwyllgor neu fforwm pwrpasol i drin data deallusrwydd artiffisial a llywodraethu modelau.
Atebolrwydd cofnodi
Gallwch gadw cofnod canolog o'r holl dechnolegau AI rydych chi'n eu defnyddio, gan gynnwys:
- ble mae AI ar waith o fewn eich sefydliad
- ar gyfer beth y defnyddir AI
- pwy sy'n rhan o'r gwaith
- sut caiff ei asesu neu ei wirio
- pa dimau eraill sy'n dibynnu ar y dechnoleg
Darllenwch y Safon Cofnodi Tryloywder Algorithmig yn GOV.UK.