වෙළඳපොලේ අඩිතාලමක් ලබා ගැනීමට උත්සාහ කරන ආරම්භකයින්ගේ ස්ථාවර වැඩිවීමක් සමඟ, ආයෝජකයින්ට ආයෝජනය කළ යුත්තේ කාටද යන්න තීරණය කිරීමට අපහසු වේ. එක් සමාගමක් හෝ වෙනත් එකක් තෝරාගැනීමේදී, ආරම්භකයා සහ ආයෝජකයා අතර පැවතිය හැකි සංවේදනය ඇතුළු බොහෝ සාධක ක්‍රියාත්මක වන බව දන්නා කරුණකි. නමුත් අපි සිටින්නේ දත්ත ලෝකයක, සෑම දෙයක්ම ගිණුම්ගත කර ඇති අතර තීරණ ගැනීමට කෘත්‍රිම බුද්ධිය බොහෝ අංශවලට උපකාර වන බව අපට පෙනේ. ආරම්භකයින් සමඟ එකම දේ සිදුවේද?
අපි සොයා ගත් පළමු ගැටළුව නම් ඒවා පිළිබඳ දත්ත අඩු වීමයි. "සමහර විට ආරම්භක, ආකෘතිගත, ආකෘතියක් තිබීම සඳහා තොරතුරු ලබා ගැනීමට ක්‍රමයක් නොමැත, එය කාර්යය දුෂ්කර කරයි," යනු BigML පුටු වලින් එකක් අධ්‍යක්ෂණය කළ Valencia පොලිටෙක්නික් විශ්ව විද්‍යාලයේ මහාචාර්ය José Hernández Orallo වෙත යොමු කිරීමෙනි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේදී.
වසම, ආයෝජනය, කණ්ඩායම වැනි පුරෝකථන විචල්‍යයන් භාවිතා කරනු ලැබේ, පසුව ආකෘතිය තීරණය කරයි, "එය අනෙකුත් වටපිටාවේ සිදු කරන ආකාරයටම, නමුත් මේ අවස්ථාවේ දී ඒවා නවෝත්පාදනය ඉතා වැදගත් වන ඉහළ විචල්‍ය ක්ෂේත්‍ර වේ." ආරම්භකයින් සඳහා ආයෝජනය කිරීම එතරම් අවදානම් සහගත ක්‍රියාවක් බව මතක තබා ගන්න, අවශ්‍ය නම් එය සාර්ථක වනු ඇත, සහ AI හි විශ්වසනීයත්වය "පුරෝකථනය කරන ස්ථානය මත ටිකක් රඳා පවතී". ප්රධාන දෙය නම්, ඇල්ගොරිතමයෙන් බැහැරව ඇති "සන්දර්භය දන්නා පුද්ගලයින්ට වඩා මෙම පද්ධති එය හොඳින් කරන්නේ නම්" යන්නයි. නමුත් Hernández Orallo එහි ප්‍රයෝජනය විශ්වාස කරන්නේ “එය පෙරීම සහ ඒකාබද්ධ තීරණ ගැනීමේදීය. ඔබට පළමු තිරගත කිරීමක් කළ හැකිය" සහ "සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්‍රීය තීරණයක් ක්‍රියාත්මක වන්නේ ඇතැම් වසම්වල පමණක්" බව මතක තබා ගන්න.
StartupXplore හි සම-නිර්මාතෘ සහ ප්රධාන විධායක නිලධාරී Nacho Ormeño අනාගතය ගැන අනාවැකි කීමට සහ ආයෝජනය කරන්නේ කෙසේද යන්න තීරණය කිරීමට හැකියාව නිර්මාණය කර ඇත. "සාර්ථකත්වය තීරණය වන්නේ වටිනාකම් නිර්මානය කිරීම මගින් වන අතර, සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් වන සාධකයක් වන්නේ ඒවා ක්‍රියාත්මක කිරීමට සහ ඔවුන්ගෙන් සමන්විත කණ්ඩායම් වලින් ඉගෙන ගැනීමට ඇති හැකියාවයි." ඇල්ගොරිතමවලට පෙරීමේ සහ අවදානම් විශ්ලේෂණ කාර්යයේ කොටසක් ඉතා හොඳින් කළ හැකි අතර, එහි තීරණ ආධාරක පද්ධති ලෙස සේවය කිරීමට, "අද ඔවුන්ට තවමත් නව වටිනාකම් යෝජනාවක් හමුවේ වෙළඳපල හැසිරෙන්නේ කෙසේද යන්න අනාවැකි කිව නොහැක, නැතහොත් ප්‍රමාණවත් ලෙස පෙළඹවූ කණ්ඩායමක් සිටීද යන්න. සැලැස්මක් ගොඩනඟා ක්‍රියාත්මක කිරීමට හෝ ඔවුන් සතුව පවතින සම්පත් ප්‍රශස්ත ලෙස වැඩිදියුණු කිරීමට ඔවුන් සමත් වන්නේ නම්".
ආරම්භක ව්‍යාපාරවල ආයෝජකයා මෙම සමාගම්වල අසාර්ථකත්වය ඔවුන්ගේ කළඹ තුළ පුරුද්දක් ලෙස සාමාන්‍යකරණය කළ යුතු බව Ormeño ඉස්මතු කරයි, "මෑතකදී නිර්මාණය කරන ලද සමාගම්වල කරන ලද ආයෝජනවලින් 65% ක් ආයෝජකයාට ලාභදායී නොවන බව අධ්‍යයනයන් ඇත. සම්පූර්ණ ලිපිය ඉතිරි 35% විසින් රැගෙන යනු ඇත.
Wayra Madrid හි අධ්‍යක්ෂ Paloma Castellano, සියලුම ආයෝජන අරමුදල් මෙම තීරණය මත පදනම් වී ඇති බව පිළිගනී. "අප සතුව ඇති ව්‍යාපෘති ඉතිහාසයට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි අපි බාහිර හා අභ්‍යන්තර තොරතුරු විවිධ මූලාශ්‍ර භාවිතා කරමු," ඔහු පවසයි. Wayra ව්‍යාපෘති 800 කට වඩා විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් පසු ලොව පුරා සමාගම් 80.000 කට වැඩි ගණනක ආයෝජනය කර ඇති අතර "අපි සියලු ක්‍රියාවලීන් අතරතුර ඉගෙන ගනිමු". දත්ත සැකසීම ප්රධාන වන්නේ එබැවිනි, නමුත් “එය නොවරදින ක්‍රියාවලියක් නොවන බව ඔහු හඳුනා ගනී. සියලුම අරමුදල් සතුව ප්‍රති-කළඹක් ඇත, අප එපා යැයි පැවසූ සමාගම් සමූහයක් පසුව සාර්ථක විය”, ඔහු පැහැදිලි කරයි. කැස්ටෙලානෝ විශ්වාස කරන්නේ තවමත් බොහෝ දත්ත පරිමාවක් සහ "වඩා හොඳ දත්ත ගුණාත්මක භාවයක් ඇති බවත්, තවද, ඔබ මුල් අවධියේ ආයෝජනය කරන විට, ඔබ සියල්ලටම වඩා මිනිසුන් සඳහා ආයෝජනය කරන බවත්".
පුරෝගාමී වේදිකාව
2016 දී Telefónica සහ BigML විසින් PreSeries නිර්මාණය කරන ලදී, ආරම්භකයින් ඇතුළුව ආරම්භයක් සාර්ථක වීමේ සම්භාවිතාව පුරෝකථනය කරන පළමු ස්වයංක්‍රීය වේදිකාවන්ගෙන් එකකි. Telefónica සමග හවුල් ව්‍යාපාරය පැන නගින්නේ "ආරම්භක ක්ෂේත්‍රයේ ඉතා සුළු ප්‍රමාණයක් කර ඇති" අවස්ථාවක බව, තීරණ ගැනීමට උපකාර කිරීම සඳහා අනුග්‍රාහකයින්ට දත්ත අඩු කරන සමාගමක් වන BigML හි සම-නිර්මාතෘ සහ ප්රධාන විධායක නිලධාරී ෆ්‍රැන්සිස්කෝ මාටින් පැහැදිලි කරයි. අදහස වනුයේ පළමු අදියරේදී ග්‍රාහකයින් සිටීම "ආයෝජකයාට තොරතුරු සඳහා ප්‍රවේශය ඇති කිරීම" සහ පසුව "සම්පූර්ණ චක්‍රය ස්වයංක්‍රීය කිරීම සඳහා වේදිකාව සඳහා" ය. 2019 දී, Rackspace සමාගම "වැඩසටහන අභ්‍යන්තරව සංවර්ධනය කිරීම සඳහා" PreSeries ඇතුළත් කළේය. දත්ත සම්පාදනය කළ හැකි තාක්‍ෂණය ඔහු විසින් නිර්මාණය කළ බවත්, “එය සාපේක්ෂව හොඳින් ක්‍රියාත්මක වූ බවත්, මෘදුකාංගය තීරණ ගත් බවත්, නමුත් එය ආධාරක මෙවලමක් බවත් මාර්ටින් සිහිපත් කරයි. අභියෝගය වූයේ පොදු සමාගමක තරම් නිවැරදි තොරතුරු නොමැති නිසා තොරතුරු ලබා ගැනීමයි.
Arturo Moreno එහි අවසාන අදියරේදී PreSeries මෙහෙයවූ අතර Databell සමඟින් ඔහුගේ අඩිපාරේම ගොස් ඇත. "ආරම්භක සහ පුද්ගලික සමාගම් සමඟ සිදු වන්නේ ගුණාත්මක දත්ත නොමැති වීම සහ දත්ත විද්‍යාව භාවිතා කිරීම සඳහා පදනමක් වන්නේ ඒවා ප්‍රක්ෂේපණ අගයක් තිබීමයි" යනුවෙන් මොරෙනෝ පවසයි. PreSeries හරහා ගිය පසු, "අපි ප්‍රසිද්ධියට පත්වීමේ සම්භාවිතාව හෝ වෙනත් සමාගමක් ඔබෙන් මිලදී ගනු ඇතැයි පුරෝකථනය කිරීමට සමත් විය", ඔහු "ආයෝජකයින් සහ ආරම්භකයින් තොරතුරු හුවමාරු කර ගැනීමට" පියවරක් ගත්තේය. ආයෝජකයින් 200 ක් සහ ආරම්භකයින් 500 ක් සහිත මෙම නොමිලේ ප්‍රවේශ වේදිකාව.
මොරෙනෝ විශ්වාස කරන්නේ මේ ආකාරයෙන් යම් ක්‍රියාකාරකම් සිදුවනු ඇති බවත්, ඇල්ගොරිතම ඕනෑම ආකාරයකින් ආයෝජනය කිරීමට ආරම්භකයින් තෝරා ගැනීමට උපකාරී වනු ඇති බවත්, එය "වැදගත් පුද්ගලයාගේ අංගයක් විසින් සම්පුර්ණයෙන්ම ස්වයංක්‍රීය ක්‍රියාවලියක්" වනු ඇති බවත්ය. නමුත් එය තීරණයට උපකාර වන විශ්ලේෂණයට වේගවත් බවක් ලබා දෙයි. දත්තවල පුරෝකථන වටිනාකමක් තිබීම සහ ක්ෂේත්‍රය කෙරෙහි විශාල උනන්දුවක් හඳුනා ගැනීමේ වැදගත්කම ඔහු සිහිපත් කරයි, "ආරම්භක සඳහා ආයෝජනය කිරීමට විශාල රුචියක් ඇති අතර වැඩි දත්ත ප්‍රමාණයක් තිබේ නම්, එය සියලු පාර්ශවයන්ට වඩා හොඳ වනු ඇත".
