AIアナリストの8つの主な仕事の責任
人工知能が私たちの活動の一部になりつつあるため、AI アナリストの役割はさまざまなビジネスにとってより重要になっています。このタイプのアナリストは、一連のデータから統計情報を監視、評価、収集、処理、および追跡するために、機械学習アルゴリズムに依存しています。
AI アナリストの道は、多くの業界での将来の方向性のために高い需要がありますが、なぜその重要性が高まっているのでしょうか? ここでは、AI アナリストの責任と、テクノロジーの未来にどのような影響を与えるかについて説明します。
1. アルゴリズムの設計または分析
パターンを覚えるのが得意ですか？AI アナリストとして、さまざまなアルゴリズム パターンの設計と評価の専門家である必要があります。これは、AI ソフトウェアの大部分が構築されているためです。これらのアルゴリズムは、レイアウトや色の設計、最適化、速度、ユーザー ニュース フィードのカスタマイズ、さらには画像の生成にも重要です。
人工知能アナリストは、他のデータ サイエンティストやエンジニアのチームと協力して、統計モデリング、自然言語処理、機械学習に取り組んでいます。たとえば、NightCafe Creator のような次の強力なテキストから画像へのジェネレーターに取り組んでいる可能性があります。
2. ソフトウェア アプリケーションの評価
ソフトウェア アプリケーションが正しく動作していることを確認したいですか。機械学習アルゴリズムに基づいて、AI アナリストは日常的にデータを常に監視および評価します。この仕事では、アプリケーションが正常に動作するために不可欠な AI ベースのソフトウェア アプリケーションのソース コードを分析する責任があります。
これには、顧客と話す会社のチャットボットやWindows 上のCortanaなど、学習と問題解決が可能なインテリジェント ソフトウェアが含まれます。このような高度な技術により、ソフトウェアの品質は、特に幅広いユーザー向けの商用製品である場合は、試してテストしたいものです. たとえば、仮想アシスタントを構築している場合、顧客の質問に正しく応答する必要があります。
3. 新しい AI 技術の研究
あなたは自分自身を偉大な研究者だと思いますか? AI は常に変化しているため、新しいテクノロジを研究することで、パフォーマンスを最適化し、問題をより迅速に解決することができます。結局のところ、今日の AI の進化は絶え間ない研究によるものです。
絶え間ない情報に直面している組織や中小企業は、適応して学習する新しいタイプのシステムを必要とする場合があります。自然言語の生成から音声認識、ロボット処理、ディープ ラーニング プログラムまで、このテクノロジーがビジネスを支援する方法は数多くあります。このキャリア パスのブランチについて詳しく知りたいですか? 人工知能エンジニアになる方法は次のとおりです。
4. プロトタイプのテスト
あなたの批判的思考力や推理力はどの程度役に立ちますか? プロトタイプは、モバイル アプリであろうと実際の製品であろうと、常にすべての製品の出発点です。そして、これらの開発段階を早く通過すればするほど、成功を収めることができます。AI アナリストは、プロトタイプをテストすることで、このプロセスをさらに簡単にします。
プロトタイプ テストは、アナリストが費用のかかるミスを回避するために使用できる貴重なフィードバックを提供するため、エンド ユーザーは可能な限り最良の結果を得ることができます。これは、ユーザー テストを通じて行うことができます。たとえば、顧客が新しいテクノロジーの Web サイトで使用するチャット システムなどです。もう 1 つの例は、ベータ モードのアプリに関するユーザー フィードバックの取得です。どのチームにとっても価値があります。
AI アナリストは、機械学習技術に基づいてデータ分析を設計し、テスト フェーズを促進します。AI アナリストは、時間をかけてプロトタイプをテストすることで、クリエイターが見逃した可能性のあるさまざまな隠れた機会を明らかにすることができます。
5. コンピュータコードを書く
あなたはコンピューター言語が得意ですか？AIアナリストは、人工知能が作成される方法であるため、コンピューターコードの作成に精通している必要があります。AI では、コーディングによってデータの論理的および分析的な理解が促進されるため、コーディングを学習することで、AI アナリストはビッグデータに関連する問題を解決できるようになります。
AI アナリストは、データの収集、統計の分析、またはデータの視覚化を支援するために、R や SAS などのプログラミング言語について十分な知識を持っている必要があります。コーディングを学ぶことで、アナリストはデータをクリーンアップし、さまざまな形式に変換し、データベースのエラーを理解し、より多くのソリューションを導入するための新しいアイデアを生み出すことができます。
6. 業務の生産性向上
ビジネスの生産性に関して言えば、AI アナリストはさまざまな方法でビジネスの成功を支援します。AI が将来の分析を予測できるため、アナリストはサプライ チェーン ネットワークのエラーを減らすことができます。たとえば、製品を迅速にプッシュする必要がある企業にとって、これははるかにスムーズなプロセスになります。
AI アナリストは、予知保全、ビジネス監視、カスタマー エクスペリエンス監視、および収益監視により、ビジネスの生産性を高めます。時間の制約や満たす必要がある数がある場合、AI アナリストはこのプロセスのすべての部分を知っており、どのチームにとっても非常に価値があります。
7. レポートの準備
今日のデジタル化された世界の AI アナリストは、データ マイニング、機械学習、クラウド コンピューティングなどに関連する専門家と協力しています。これを念頭に置いて、正確で意味のあるレポートを作成するには、優れたコミュニケーションが必要です。
企業は部門横断的なチームで作業する AI アナリストを必要としています。そのため、常に組織化された人間であれば、レポートの準備はお気に入りの仕事かもしれません。AI アナリストは、機械学習モデルの準備、調達、モデリング、および製品やマーケティングに関するすべての数値の処理を担当します。
これらの専門家は、研究、実験、および新しいアプローチの開発に関するレポートの作成方法も知っている必要があります。その後、AI アナリストは、調査結果を提示し、提案を提供し、将来的に会社を支援することができます。AI の役割の練習をお探しですか? プロジェクト レポートを目立たせるためのヒントをご紹介します。
8. ビジネスリターンの最大化
収益を増やすことができるビジネスで成功していますか? あなたはそうは思わないかもしれませんが、AI アナリストは事業利益に莫大な価値をもたらします。AI は、ターゲットを絞ったマーケティング、顧客サービス、自動化されたワークフロー、製品価格の最適化などを利用して、これを実現する大きな可能性を秘めています。
データを適切に分析することで、アナリストは四半期ごとにプロジェクトの目標を増やして確立することができます。たとえば、テクノロジー Web サイトでは、AI は過去の検索結果に応じて広告コンテンツをパーソナライズする力を持っています。AI は、企業が音声アシスタントを使用してワークフローを自動化し、メールを読んだり、マルウェアをスキャンできるインテリジェントなスクリーニングを支援したりできます。
AIアナリストは技術的に革新的です
AI 分析、自動化されたデータ分析、および機械技術を使用して、AI アナリストの専門職にはデータ駆動型の知識が必要であり、これまで解決できなかった課題を解決するのに役立ちます。
AI 分析スキルを利用すると、顧客エンゲージメントの促進、プロトタイプ開発の改善、レポートの改善、ビジネス リターンの増加に役立ちます。AIアナリストは、最終的にビジネスの世界で将来のあり方を改善することができ、キャリアパスとして成長することが保証されています.
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