危機公關傳播策略：AI人工智能在營銷傳播策略中的應用

危機公關公司的研究表明，只有56％的項目是從人工智能（AI）生產原型。這樣做有兩個原因：首先，在經常被廣泛宣傳的期望中，通常沒有明確的方法來定義組織初始項目的實際價值。第二個原因更為重要，而且經常被忽視：閃亮的原型與將原型結果投入生產的技術差距很大。通常需要一個復雜的步驟，有時甚至手動操作來彌合數據整理和模型優化之間的差距。更糟糕的是，使用的技術很少結合在一起。這就是為什么很難可靠地大規模投入生產。為了成功擴展，數據科學平臺需要一種集成的部署方法，不僅包括數據攝取和轉換，還包括創建AI該模型的功能可以自動移動到生產環境（部署數據處理和模型）。假如你想擴展你的AI對于項目，以下一種或兩種說法很可能會引起你的共鳴：處理各種技術：到目前為止，您還沒有找到混合和匹配技術的解決方案。不需要僅僅因為將某些數據從本地數據庫轉移到云而更改所有內容。一致的工具：您希望在創建和部署過程中使用相同的工具集。生產過程中沒有可用的作品，深夜也沒有驚喜。應用程序或預定作業的自動部署非常重要。在沒有手動/中間步驟的情況下，部署步驟還需要能夠自動適應變化。回滾：您需要有能力回滾到數據科學生產過程的先前版本，以確保可靠性。當然，在你現有的測試和驗證設置中，你應該早點發現部署版本的問題，對嗎？向后兼容是必要的。幾年后，您需要能夠同時運行創建過程和生產過程，并確保向后兼容，以確保結果可重復，過程可審核。敏捷性:如果需要修改數據科學流程，需要立即部署。不要等別人重新編碼或手動部署你的流程。當然，自動部署也應該通過自動測試和驗證步驟。將AutoML在混合中安裝集成部署工具后，添加自動機器學習解決方案也可以幫助您進行數據科學實踐。有時，無需微調建模件；確保優秀的表演者(自動選擇)足夠好。改變現實世界是可怕的！外部環境的變化會改變你的數據，影響你AI模型，這證明有一種方法可以讓你不斷監控模型的性能，自動調整模型的性能或在需要時觸發數據科學干擾，這一點尤為重要，然后快速、輕松、自動地重新投入生產。數據科學正在發展。就像軟件工程必須增加連續的集成和部署架構才能成為真正的專業人士一樣，數據科學平臺也需要支持數據處理、建模和后續部署的持續調整，沒有差距：沒有切換技術，沒有選項損失，沒有人為干預。