Применение искусственного интеллекта в строительстве
Поскольку строительная отрасль охватывает технологические изменения, подрядчики должны рассмотреть возможность добавления нового инструмента в инструментарий: искусственный интеллект. В то время как большинство компаний считают, что искусственный интеллект окажет влияние на строительную отрасль в ближайшем будущем, очень немногие предпринимают шаги по его внедрению. Одна из причин, по которой компании медленно экспериментируют с ИИ - это путаница вокруг него. Когда люди думают об искусственном интеллекте, им в голову приходят такие слова, как алгоритм, логический и регрессионный анализ. Первым шагом на пути к раскрытию преимуществ ИИ является получение базового понимания того, что это такое и что он может делать.
Проще говоря, искусственный интеллект-это широкий термин для использования компьютеров для выполнения задач, которые обычно выполняются людьми. Существует много подкатегорий ИИ, включая анализ данных, чат-ботов и машинное обучение. Машинное обучение уже используется в строительной отрасли, и новые виды использования экспериментируют и развертываются на регулярной основе.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение включает в себя разработку набора инструкций, называемых алгоритмами, которым компьютер будет следовать, чтобы манипулировать набором данных. Простой алгоритм может включать в себя извлечение данных из нескольких источников и компиляцию их в один отчет. Например, подрядчик может разработать алгоритм, который извлекает данные из нескольких программных пакетов и контрактов для подготовки графика выполнения работ в процессе. Более сложный алгоритм может быть использован для оценки того, как задачи были расставлены по приоритетам в прошлых проектах, а также для выявления и определения приоритетов проблем, требующих внимания руководителя проекта.
Как начать работу с машинным обучением?
Первый шаг к началу работы с машинным обучением-это определение того, чего вы хотите достичь. По мере того как машинное обучение становится все более популярным, компании-разработчики программного обеспечения начинают внедрять его в свои продукты. Проконсультируйтесь с поставщиками программного обеспечения, чтобы узнать, есть ли существующая функция или запланированное обновление программного обеспечения, которое удовлетворит ваши потребности.
Если вы не можете найти подходящий продукт, вам нужно будет найти стороннюю компанию, чтобы нанять или разработать свой собственный алгоритм. Аутсорсинг, вероятно, является наиболее экономичным решением для одноразовых проектов, которые не требуют регулярного обновления. Однако многие модели нуждаются в корректировке по мере изменения обстоятельств и требуют регулярного технического обслуживания, чтобы оставаться полезными. Вы также можете обнаружить, что у вас есть несколько проектов машинного обучения, которые вы хотели бы реализовать. В таких случаях вы можете решить, что лучше разработать свои собственные алгоритмы.
Как вы разрабатываете свои собственные алгоритмы?
Хотя разработка алгоритма машинного обучения может показаться сложной задачей, она может оказаться проще, чем вы думаете. В зависимости от того, что вы пытаетесь сделать, вы можете создать свой алгоритм без каких-либо знаний программирования. Это может быть так же просто, как отображение вашего процесса с помощью программного обеспечения, которое напоминает создание блок-схемы. Используя этот тип программного обеспечения, алгоритм создается из этого графического ввода вместо использования строк кода.
Если графический ввод не будет отвечать всем вашим потребностям, вам все еще может не совсем не повезти. Существует множество библиотек с открытым исходным кодом, которые можно использовать для создания вашего алгоритма. Эти библиотеки в основном позволяют вам копировать и вставлять нужный вам код. С вашей стороны потребуется минимальное количество кодирования, чтобы связать все воедино, но использование библиотек сократит общее время и усилия, потраченные на это.