Кризис COVID-19 дает уникальную возможность для обновлений и инноваций
Машинное обучение и инструменты на базе искусственного интеллекта, развертываемые в ответ на COVID-19, возможно, улучшают определенные виды человеческой деятельности и предоставляют важную информацию, необходимую для принятия определенных личных или профессиональных решений; тем не менее, они также выделяют несколько общих проблем, с которыми сталкиваются как машины, так и люди, которые их создают.
Тем не менее нельзя игнорировать прогресс, достигнутый в области ИИ / машинного обучения до и во время эпидемии COVID-19. Этот глобальный экономический кризис и кризис общественного здравоохранения дает уникальную возможность для обновлений и инноваций в моделировании при соблюдении определенных основополагающих принципов.
Вот четыре отраслевых истины (примечание: это не исчерпывающий список), которые мы с коллегами обнаружили в любой дизайнерской среде, но особенно во время глобального пандемического климата.
Некоторый успех можно объяснить случайностью, а не рассуждениями
Когда над проблемой работает большая группа людей, успех может возрасти. Если посмотреть на исторические примеры, такие как глобальный финансовый кризис 2008 года, то несколько аналитиков, которым приписывают предсказание кризиса. Некоторым это может показаться чудом, пока вы не поймете, что на Уолл-стрит работало более 200 000 человек, каждый из которых делал свои собственные прогнозы. Тогда это становится не столько чудом, сколько статистически вероятным исходом. С таким количеством людей, одновременно работающих над моделированием и предсказаниями, весьма вероятно, что кто-то случайно все сделает правильно.
Точно так же с коронавирусом задействовано много людей, от разработчиков статистических моделей и специалистов по данным до специалистов по вакцинам, и также существует огромное желание находить решения и конкретные ответы на основе данных. Соблюдение надлежащей статистической строгости в сочетании с машинным обучением и искусственным интеллектом может улучшить эти модели и снизить вероятность ложных прогнозов, которые возникают из-за слишком большого количества сделанных прогнозов.
Автоматизация может помочь в поддержании производительности при разумном использовании.
Во время кризиса очень важно тайм-менеджмент. Технологии автоматизации можно использовать не только как часть антикризисного решения, но и как инструмент для мониторинга производительности и вклада членов команды, работающих над решением. Что касается моделирования, автоматизация также может значительно повысить скорость получения результатов. Каждую секунду часть программного обеспечения может выполнять автоматизацию модели, это позволяет специалисту по данным (или даже ученому-медику) выполнять другие более важные задачи. Удобные платформы на рынке теперь предоставляют большему количеству людей, например бизнес-аналитикам, доступ к прогнозам, основанным на пользовательских моделях машинного обучения.