Ota kaikki irti datasta – hyödynnä tekoälyä
Voimme auttaa käyttötapauskohtaisesti optimoitujen ChatGPT:n kaltaisten ratkaisujen kehittämisessä. Meillä on osaamista myös koneoppisen hyödyntämisestä vaativissa tuotantoympäristöissä.
Case: Chat-pohjainen tekoälysovellus
Suurelle yleisölle näkyvimmät tekoälyn edistysaskeleet on tehty parin viime vuoden aikana luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ja suurten kielimallien (LLM) parissa. Massiivisella määrällä laskentatehoa ja dataa on saatu luotua ChatGPT:n kaltaisia, generatiivisen tekoälyn ratkaisuja.
Chat-pohjaiset tekoälyratkaisut, jotka etsivät vastauksia käyttäjän kysymyksiin organisaation omasta datasta, yleistyvät kovaa vauhtia. Olemme auttaneet mm. Turun kaupunkia generatiivisen tekoälyn hyödyntämisessä.
Miten ChatGPT:n kaltainen, yritykselle räätälöity ratkaisu toimii ja miten generatiiviselle tekoälylle tyypillisiä haasteita on mahdollista ratkaisua tehdessä taklata? Tekoälyasiantuntijamme Iidaliisa kokosi aiheesta tietopaketin webinaarin muotoon.
Monipuolisilla koneoppimisen kirjastoilla
Suurin osa nykypäivän tekoälysovellutuksista perustuu koneoppimiseen (ML). Nimensä mukaisesti konetta, eli ohjelmistoa, opetetaan datalla. Sen perusteella kone oppii tekemään itsenäisesti johtopäätöksiä samankaltaisesta tietosisällöstä.
Kehittyneet ja kaikkien saatavilla olevat tekoälykirjastot ja
-pilvipalvelut tekevät tekoälyn hyödyntämisestä aiempaa yksinkertaisempaa. Sen sijaan, että tyypillisessä ohjelmistokehitysprojektissa olisi tarpeena kehittää itse tekoälyä, nykyisin voidaan hyödyntää olemassa olevia tekoälyratkaisuja osana toteutettavaa ohjelmistoa.
Case: Tärkeän tiedon korostaminen dokumenttimassasta
Tärkeä informaatio voi usein hukkua asiakirjojen paljouteen. Suurta määrää dokumentteja on mahdotonta käydä ihmisen toimesta läpi.
Opetimme FinBERT-kielenymmärrysmallin tunnistamaan huolto- ja tarkastusraporteista toimenpide-ehdotuksia. Kehitimme myös käyttöliittymän niiden löytämiseen, selaamiseen ja korostamiseen dokumenteissa.
Proof of Concept todistaa hyödyn
Organisaatioissa kertyy päivittäin isot määrät dataa. Tunnistamalla prosesseja, joissa ihminen tekee ison datamäärän perusteella johtopäätöksiä, voi löytää koneoppimiselle sopivan käyttökohteen.
Voimme todistaa koneoppimisella saavutettavissa olevat tulokset ja tarkkuustason asiakkaan omalla datalla nopealla ja keveällä Proof of Concept -projektilla.
Koneoppimiselle sopivia käyttötapauksia ovat esim. tärkeän tiedon korostaminen dokumenttimassasta sekä virheiden havaitseminen valmistusprosessissa.
Tekoälyopas
Mitä tekoäly on, mitä tarkoittaa koneoppiminen ja mitä sillä voidaan saavuttaa?
Tutustu oppaaseemme →
Tarve tekoälykumppanille?
Ota yhteyttä myynnissämme työskentelevään Juhaniin.