Warning: The magic method OCDI\OneClickDemoImport::__wakeup() must have public visibility in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php on line 121 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-content/themes/onecom-express/importer/inc/OneClickDemoImport.php:121) in /customers/0/1/6/daypay.no/httpd.www/wp-includes/rest-api/class-wp-rest-server.php on line 1831 {"id":2914,"date":"2023-02-01T14:39:52","date_gmt":"2023-02-01T14:39:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.daypay.no\/?p=2914"},"modified":"2023-02-01T14:39:52","modified_gmt":"2023-02-01T14:39:52","slug":"hva-er-en-user-generated-ai-amplified-model","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.daypay.no\/hva-er-en-user-generated-ai-amplified-model\/","title":{"rendered":"Hva er en “User-generated AI-amplified model”?"},"content":{"rendered":"
Brukergenerert AI-amplifisert modell refererer til en maskinl\u00e6ringsmodell som er opprettet av en bruker og trent ved hjelp av kunstig intelligens (AI) -teknikker for \u00e5 forbedre ytelsen. Denne typen modell brukes ofte n\u00e5r en bruker \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for en spesifikk oppgave eller problem, men ikke har kompetanse eller ressurser til \u00e5 bygge en modell fra bunnen av. I stedet kan de bruke AI-teknikker for \u00e5 forsterke en eksisterende modell ved \u00e5 trene den p\u00e5 tilleggsdata eller finjustere parametrene for \u00e5 passe bedre til oppgaven.<\/p>\n
Det brukergenererte aspektet av denne typen modell refererer til det faktum at modellen er opprettet av en bruker, i stedet for \u00e5 bli forh\u00e5ndsbygd av en tredjepart. Det AI-amplifiserte aspektet refererer til bruk av AI-teknikker for \u00e5 forbedre modellens ytelse. Dette kan inneb\u00e6re teknikker som dataforst\u00f8rrelse, overf\u00f8ringsl\u00e6ring eller hyperparameteroptimalisering.<\/p>\n
Brukergenererte AI-amplifiserte modeller brukes ofte i en rekke applikasjoner, inkludert bildeklassifisering, naturlig spr\u00e5kbehandling og prediktiv modellering. De kan trenes ved hjelp av en rekke AI -teknikker, inkludert overv\u00e5ket l\u00e6ring, uten tilsyn l\u00e6ring og forsterkningsl\u00e6ring.<\/p>\n
N\u00e5r skal du bruke denne forretningsmodellen?
\nBrukergenererte AI-amplifiserte modeller kan v\u00e6re en nyttig forretningsmodell i en rekke situasjoner der et selskap eller organisasjon trenger \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for \u00e5 l\u00f8se et spesifikt problem eller oppgave, men ikke har ekspertise eller ressurser til \u00e5 bygge modellen fra bunnen av. Noen potensielle brukssaker for denne forretningsmodellen kan omfatte:<\/p>\n
N\u00e5r et selskap \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for \u00e5 utf\u00f8re en spesifikk oppgave, for eksempel bildeklassifisering eller naturlig spr\u00e5kbehandling, men ikke har internt maskinl\u00e6ringskompetanse.<\/p>\n
N\u00e5r et selskap \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for \u00e5 l\u00f8se et spesifikt problem, men ikke har tilgang til en stor mengde treningsdata.<\/p>\n
N\u00e5r et selskap \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for en spesifikk oppgave eller problem, men ikke har ressurser til \u00e5 investere i utviklingen av en tilpasset modell fra bunnen av.<\/p>\n
N\u00e5r et selskap \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for \u00e5 l\u00f8se et spesifikt problem, men \u00f8nsker \u00e5 minimere risikoen forbundet med \u00e5 bygge en modell fra bunnen av.<\/p>\n
Totalt sett kan brukergenererte AI-amplifiserte modeller v\u00e6re en nyttig forretningsmodell i situasjoner der et selskap trenger \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for \u00e5 l\u00f8se et spesifikt problem eller oppgave, men ikke har kompetanse eller ressurser til \u00e5 bygge modellen fra bunnen av.<\/p>\n
Hvordan bruke denne forretningsmodellen?
\nDet er flere trinn som et selskap eller organisasjon kan f\u00f8lge for \u00e5 bruke den brukergenererte AI-amplifiserte forretningsmodellen for \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell:<\/p>\n
Identifiser problemet eller oppgaven som maskinl\u00e6ringsmodellen vil bli brukt til \u00e5 l\u00f8se. Dette kan inneb\u00e6re \u00e5 samle innspill fra interessenter, identifisere kundebehov eller analysere data for \u00e5 identifisere m\u00f8nstre eller trender.<\/p>\n
Bestem om en eksisterende maskinl\u00e6ringsmodell kan brukes som utgangspunkt for den nye modellen. I s\u00e5 fall kan selskapet bruke AI-teknikker for \u00e5 forsterke den eksisterende modellen ved \u00e5 trene den p\u00e5 ytterligere data eller finjustere parametrene for \u00e5 passe bedre til oppgaven.<\/p>\n
Hvis en eksisterende modell ikke er tilgjengelig, kan selskapet bruke AI -teknikker for \u00e5 bygge en ny modell fra bunnen av. Dette kan inneb\u00e6re innsamling og merking av treningsdata, velge en maskinl\u00e6ringsalgoritme og trene modellen ved \u00e5 bruke disse dataene.<\/p>\n
N\u00e5r modellen er oppl\u00e6rt, kan den testes for \u00e5 evaluere ytelsen og gj\u00f8re n\u00f8dvendige forbedringer.<\/p>\n
N\u00e5r modellen presterer etter \u00f8nsket n\u00f8yaktighetsniv\u00e5, kan den distribueres i produksjon for \u00e5 l\u00f8se problemet eller oppgaven den ble designet for.<\/p>\n
Totalt sett inneb\u00e6rer prosessen med \u00e5 bruke den brukergenererte AI-amplifiserte forretningsmodellen for \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell \u00e5 identifisere problemet eller oppgaven som modellen vil bli brukt til \u00e5 l\u00f8se, og bestemme om en eksisterende modell kan brukes som utgangspunkt, og Deretter bruker du AI -teknikker for \u00e5 bygge og avgrense modellen til den utf\u00f8rer det \u00f8nskede n\u00f8yaktighetsniv\u00e5et.<\/p>\n
Her er noen eksempler p\u00e5 hvordan den brukergenererte AI-amplifiserte forretningsmodellen kan brukes i forskjellige bransjer:<\/p>\n
I helsevesenet kan et selskap bruke denne forretningsmodellen til \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell som kan forutsi sannsynligheten for at en pasient utvikler en bestemt sykdom basert p\u00e5 deres sykehistorie og andre faktorer. Selskapet kan starte med en eksisterende maskinl\u00e6ringsmodell og forsterke den ved \u00e5 trene den p\u00e5 ytterligere data som er spesifikke for helsevesenet, eller bygge en ny modell fra bunnen av ved hjelp av AI -teknikker.<\/p>\n
I detaljhandelen kan et selskap bruke denne forretningsmodellen til \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell som kan forutsi hvilke produkter en kunde mest sannsynlig vil kj\u00f8pe basert p\u00e5 deres tidligere kj\u00f8pshistorie og andre faktorer. Selskapet kan starte med en eksisterende maskinl\u00e6ringsmodell og forsterke den ved \u00e5 trene den p\u00e5 data som er spesifikke for detaljhandelen, eller bygge en ny modell fra bunnen av ved hjelp av AI -teknikker.<\/p>\n
I finansbransjen kan et selskap bruke denne forretningsmodellen til \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell som kan forutsi sannsynligheten for at en l\u00e5ns\u00f8ker misligholder l\u00e5net deres basert p\u00e5 deres kreditthistorie og andre faktorer. Selskapet kan starte med en eksisterende maskinl\u00e6ringsmodell og forsterke den ved \u00e5 trene den p\u00e5 data som er spesifikke for finansindustrien, eller bygge en ny modell fra bunnen av ved hjelp av AI -teknikker.<\/p>\n
Totalt sett kan den brukergenererte AI-amplifiserte forretningsmodellen brukes i et bredt spekter av bransjer for \u00e5 bygge maskinl\u00e6ringsmodeller som kan l\u00f8se spesifikke problemer eller oppgaver.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Brukergenerert AI-amplifisert modell refererer til en maskinl\u00e6ringsmodell som er opprettet av en bruker og trent ved hjelp av kunstig intelligens (AI) -teknikker for \u00e5 forbedre ytelsen. Denne typen modell brukes ofte n\u00e5r en bruker \u00f8nsker \u00e5 bygge en maskinl\u00e6ringsmodell for en spesifikk oppgave eller problem, men ikke har […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2829,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_oct_exclude_from_cache":false,"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"categories":[73],"tags":[],"yoast_head":"\n