危机公关传播策略：AI人工智能在营销传播策略中的应用

危机公关公司的研究表明，只有56％的项目是从人工智能（AI）生产原型。这样做有两个原因：首先，在经常被广泛宣传的期望中，通常没有明确的方法来定义组织初始项目的实际价值。第二个原因更为重要，而且经常被忽视：闪亮的原型与将原型结果投入生产的技术差距很大。通常需要一个复杂的步骤，有时甚至手动操作来弥合数据整理和模型优化之间的差距。更糟糕的是，使用的技术很少结合在一起。这就是为什么很难可靠地大规模投入生产。为了成功扩展，数据科学平台需要一种集成的部署方法，不仅包括数据摄取和转换，还包括创建AI该模型的功能可以自动移动到生产环境（部署数据处理和模型）。假如你想扩展你的AI对于项目，以下一种或两种说法很可能会引起你的共鸣：处理各种技术：到目前为止，您还没有找到混合和匹配技术的解决方案。不需要仅仅因为将某些数据从本地数据库转移到云而更改所有内容。一致的工具：您希望在创建和部署过程中使用相同的工具集。生产过程中没有可用的作品，深夜也没有惊喜。应用程序或预定作业的自动部署非常重要。在没有手动/中间步骤的情况下，部署步骤还需要能够自动适应变化。回滚：您需要有能力回滚到数据科学生产过程的先前版本，以确保可靠性。当然，在你现有的测试和验证设置中，你应该早点发现部署版本的问题，对吗？向后兼容是必要的。几年后，您需要能够同时运行创建过程和生产过程，并确保向后兼容，以确保结果可重复，过程可审核。敏捷性:如果需要修改数据科学流程，需要立即部署。不要等别人重新编码或手动部署你的流程。当然，自动部署也应该通过自动测试和验证步骤。将AutoML在混合中安装集成部署工具后，添加自动机器学习解决方案也可以帮助您进行数据科学实践。有时，无需微调建模件；确保优秀的表演者(自动选择)足够好。改变现实世界是可怕的！外部环境的变化会改变你的数据，影响你AI模型，这证明有一种方法可以让你不断监控模型的性能，自动调整模型的性能或在需要时触发数据科学干扰，这一点尤为重要，然后快速、轻松、自动地重新投入生产。数据科学正在发展。就像软件工程必须增加连续的集成和部署架构才能成为真正的专业人士一样，数据科学平台也需要支持数据处理、建模和后续部署的持续调整，没有差距：没有切换技术，没有选项损失，没有人为干预。