与SMI的AI团队的知识激发互动

   The PSYEC-AI时间日志AI Club 与Madurai的Sri Mookambika Infosolutions(SMI)的AI团队进行了非常健康的知识共享互动。我们有很多问题,我们充分利用这个机会对AI及其可能的应用以及它们所面临的挑战有了清晰的认识。我相信这次对话将帮助读者,人工智能企业家和学生拥有自己的初创企业。

SMI向着与卓越会员建立新兴技术价值的目标迈进,

  • 塞尔瓦格纳什先生 –  行政总裁,                                         
  • 副校长 
    • S. Prasanna先生技术                                             
    • S. Shanmugam先生用于机器学习                                           
  • 数据科学家 
    • 数据架构师M. Lakumi Narayanan先生                       
    • 数据科学家L.Muthuvel先生。

我们(PSYEC AI俱乐部)与SMI分享了我们的经验。我们分享了我们在人工智能方面的知识,并撰写了有关AI智能之家和内容营销的文章。因此,我们的讨论开始了。

讨论中

1.您如何在SMI中应用AI?

在SMI中将AI用于各种RnD活动,并满足特定的客户要求。我们开始于 用于自动化质量控制流程的用例,从而减慢了扩展到其他各个领域的速度,例如扫描图像的文档处理自动化(使用OCR),预测分析,工业自动化,ANPR,行为分析–人力,流量,与计算机视觉相关的视频流分析等等。我们确实拥有强大的数据科学家团队,可以照顾各种用例并在情况需要时详细研究算法。

2.介绍SMI和您的产品

我们在SMI拥有460多名工人,并在钦奈的马杜赖拥有多个分支机构&拉贾帕拉扬。 SMI是一个社区(不仅仅是公司),是通过授权内部人员来发展的社区。 我们的客户遍布世界各地。在过去的12-13年中,我们在软件服务方面实力雄厚,但是最近几天,我们也开始在产品,SAAS模型和分析方面获得了大量的吸引力和专业知识。我们的AI解决方案之一是文档自动化流程,该流程可提取&自动将图像(扫描的传真图像)转换为有意义的电子数据。这种自动化流程有助于减少大量的人工工作,至少减少了50%(在这样的情况下,这种工作从200人减少到了100人以下)。通过节省相关的成本,避免在全球各个领域和市场中处理此类案件。我们有 医疗保健聊天机器人 &其他CRM应用程序,可以为我们选择合适的答案 &与最终用户进行交互。构建聊天机器人需要大量数据,其中大部分数据是特定于内容/域的。此外,我们还提供光学字符识别解决方案,预测分析解决方案等。

3.该领域面临的挑战

挑战之一是数据收集,需要六个月到一年的时间。这是最大的挑战,因为有时我们需要为数据付费,否则我们需要手动准备数据(合成数据)。谈到医疗保健等敏感领域,我们必须非常谨慎 关于数据,因为我们必须同意&遵循一些合规性。

4.为什么在偏远地区没有达到AI和ML?

AI在偏远地区难以实施。我们需要资源进行培训和利用。我们需要TB级的内存和Internet功能来访问云以提供巨大的存储空间。这些设施在乡村尚不可用。因此,将AI带到偏远地区需要花费时间。

AI Time Journal资源
您正在学习数据科学吗?

Check out what 图书 帮助20多个成功的数据科学家成长。

5.提供有关用于AI和ML的工具和编程语言的简短信息

针对各种平台有不同的工具。 Python用于ML应用程序,内置了许多库。与Python相比,Java性能更快。 R适用于统计功能,Hadoop适用于大数据分析。

工具类

适用于ML的Python

Java性能快速

R for Statistics

Hadoop for BigData

6.如何开始进行AI项目?

首先,分析问题并尝试使用简单的编程语言来获得解决方案。当关于解决问题的逻辑的人类智慧陷入困境时,人工智能便开始解决它。根据用例使用编程语言。否则,从AI项目开始, 1.了解问题陈述,2.收集&分析数据,3.研究&选择或量身定制解决问题的完美算法,然后继续进行常规游戏。

7.什么是数据科学以及如何成为数据科学家?

数据科学是适当数据的收集,以便将其输入到机器中进行训练。了解数学基础是成为数据科学家的基础。了解人脑如何根据参数做出决策。查看数据,观察并获得其背后的基础工作。不要以为会发生。尝试找出屏幕后面发生了什么?请记住,没有什么是随机产生的,因此请说明原因。在SMI中,我们在技术上适合数据科学家–除雇用人员之外,我们还为他们提供培训。

8.我们想了解TensorFlow

Tensorflow只是一个开源的机器学习库/具有内置算法的库集合&支持周围事物的实用程序。 Keras开发在张量流的顶部。如今,存在更多支持开发人员拖放功能的软件包。

9.您如何处理丢失的数据?

数据处理有点乏味。复杂性之一是处理伪造和遗漏的数据。因此,我们需要进行数据清理和过滤。我们的数据科学家删除了一些不需要的数据。如果不完成该过程,我们将无法获得更多数据。当涉及丢失数据时,我们会根据存在的其他数据/元数据的性质来综合信息。

10.分享人工智能的弊端,因为它取代了许多员工

自动化(不仅限于AI)取代了劳动力,这不是不利条件。可以利用相同的劳动力来做其他比这更好的事情。这些天,我们需要随着机器的运行方式不断发展。同样,我们仍然需要人来准备数据,进行成帧,过滤,培训和维护。我们需要有人来训练模型,这样才能成为有益的模型。我们需要员工使人工智能成为可能。

11.愿景与使命 of SMI

我们的愿景

 成为技术先进&最受尊敬的组织通过长期客户关系战略提供高质量和具有成本效益的服务。

我们的任务

利用相关技术和特定知识为我们的企业提供独特的价值和高质量的解决方案,以诚信和公平的态度服务。

贡献者

编辑人员实习生

潘甸萨拉斯瓦蒂亚达夫工程学院学生

贡献者表达的观点是他们自己的观点。

关于埃宾·罗斯·克里斯蒂娜

编辑人员实习生 潘甸萨拉斯瓦蒂亚达夫工程学院学生

查看Ebin Rose Christina的所有帖子→