Lai pieteiktos kādā no EU un Latvijas valsts atbalstītām digitālās transformācijas investīcijām, uzņēmējam vispirms jāvēršas pie viena no Latvijas Eiropas Digitālās inovācijas centriem (EDIC) - Latvijas Informācijas tehnoloģiju klastera vai Latvijas Digitālā akseleratora, lai veiktu sākotnējo digitālā brieduma testu, novērtējot esošo digitālo tehnoloģiju situāciju un identificētu jomas, kurās nepieciešams veikt ieguldījumus. Tālāk uzņēmējs saņem digitālās attīstības ceļa karti, kas jau ir padziļināts novērtējums par atbalsta saņēmējam nepieciešamajām darbībām digitālās transformācijas veicināšanai. Izvērtējot digitālās attīstības ceļa kartē ietvertās rekomendācijas, uzņēmums lemj par pasākumiem un piesakās LIAA atbalstam procesu digitalizācijai, ALTUM aizdevumiem ar kapitāla atlaidi uzņēmumu digitalizācijai kā arī var pieteikties digitālo prasmju pilnveidei.

Kā neliels uzņēmums, kas specializējas tehnoloģisko risinājumu optimizācijā un digitālajā transformācijā, mēs izmantojam mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML), lai sniegtu izsvērtus, efektīvus risinājumus, kas ir pielāgoti sadarbības partnera vajadzībām.

Mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML) ir divas revolucionāras tehnoloģijas, kuras bieži piemin kopā, tomēr tām ir atšķirīgas lomas digitālajā pasaulē. Šīs tehnoloģijas veicina inovācijas dažādās nozarēs, apstrādājot milzīgus datu apjomus, uzlabojot lēmumu pieņemšanu un ļaujot veikt tūlītējas prognozes un iegūt ieskatus.

Mākslīgais intelekts attiecas uz mašīnu un sistēmu spēju veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu. Tie ietver runas atpazīšanu, lēmumu pieņemšanu un rakstītās valodas izpratni. AI ir plašs lauks, kas ietver dažādas tehnoloģijas, kas ļauj mašīnām ‘just’, ‘domāt’, ‘rīkoties’ un pielāgoties sarežģītā vidē. AI var uzskatīt par plašāku koncepciju, kas tiek pozicionēta uz visaptverošu cilvēka kognitīvo spēju simulāciju.

Mašīnmācīšanās, kas ir būtiska AI daļa, koncentrējas uz sistēmu spēju mācīties un uzlaboties no pieredzes bez tiešas programmēšanas. Izmantojot algoritmus datu analizēšanai un mācīšanai, ML sistēmas pakāpeniski uzlabo savu veiktspēju. Praktisks komponents, ko varat iedomāties kopā ar šo skaidrojumu, ir 3D modelis kurš ievietots zemāk un tas simulē neironu tīklu, kas parāda, kā dati tiek apstrādāti un apgūti ML sistēmā. Šis modelis ilustrē neironu tīkla koncepciju - algoritmu virkni, kas uztver sakarības starp dažādiem pamata mainīgajiem - līdzīgi kā cilvēka smadzenes.

Lai gan AI aptver plašu kognitīvo funkciju klāstu, ML konkrēti koncentrējas uz mācīšanos no datiem. AI mērķis ir radīt sistēmas, kas spējīgas vispārējai intelekta darbībai, savukārt ML koncentrējas uz konkrētiem uzdevumiem, atpazīstot modeļus un pieņemot datiem balstītus lēmumus.

Darbības joma: AI mērķē uz plašākām kognitīvām spējām, savukārt ML ir vairāk koncentrēta uz mācīšanos no datiem konkrētiem uzdevumiem. Datu apstrāde: AI sistēmas var apstrādāt dažādu veidu datus, kamēr ML sistēmas izceļas ar mācīšanos no strukturētiem un daļēji strukturētiem datiem. Pielietojumi: Sākot no veselības aprūpes, kur AI un ML palīdz pacientu diagnostikā un ārstēšanas plānos, līdz finanšu jomai, kur tie uzlabo krāpšanas atklāšanu un riska pārvaldību - šīs tehnoloģijas pārveido nozares, automatizējot sarežģītus procesus un uzlabojot datiem balstītu lēmumu pieņemšanu. Integrējot AI un ML, organizācijas izmanto abas tehnoloģijas, lai uzlabotu operatīvo efektivitāti, paaugstinātu precizitāti un atklātu jaunas iespējas. Šī sinerģija ir izšķiroša, veicinot digitālo transformāciju dažādās nozarēs, padarot uzņēmumus elastīgākus, prognozējošākus un atsaucīgākus uz izmaiņām.

Neironu tīkls ir mašīnmācīšanās modelis, kas ir iedvesmots no cilvēka smadzeņu struktūras un funkcijām. Līdzīgi kā smadzenes izmanto neironus informācijas apstrādei, neironu tīkli izmanto mākslīgos neironus jeb "mezglus" datu apstrādei. Šie mezgli ir savienoti slāņos un darbojas kopā, lai atrisinātu sarežģītas problēmas, kas būtu grūti vai neiespējami risināmas ar tradicionālām datorprogrammām. Neironu tīkli ir īpaši efektīvi uzdevumos, kas saistīti ar modeļu atpazīšanu vai prognozēm no plašiem, sarežģītiem datu kopumiem. Tie bieži tiek izmantoti tādās lietojumprogrammās kā attēlu un runas atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un pat autonoma transportlīdzekļa vadība.