23、AI与RPA：推动企业创新与现代化的关键力量

AI与RPA：推动企业创新与现代化的关键力量

1. AI部署与准确性考量

AI的落地实施是一个复杂的过程，机器学习运维（MLOps）这一新兴的工具和方法类别应运而生，助力解决这一难题。在这个过程中，对AI系统进行监控以确保结果的准确性至关重要，同时，合规性和数据完整性等方面也需重点关注。

1.1 AI应用的UI设计

AI应用的用户界面（UI）设计常常被忽视，这可能是一个重大的疏忽。由于AI理解和使用起来较为复杂，因此通常需要一个易于使用的界面。

1.2 模型准确性的衡量

AI基于概率运行，所以衡量模型的准确性十分重要，但这并非易事。例如，一个诊断多发性硬化症的AI模型准确率达到99%，看似不错，但实际上多发性硬化症是一种罕见疾病，每10万人中约有90人患病。如果模型总是判定一个人没有这种疾病，那么它在超过99%的情况下都是正确的。在这种情况下，需要通过其他方式来衡量模型的准确性，比如查看假阴性（即实际患病但模型判定未患病）或假阳性的概率。

数据集的类型也可能会影响准确性。过拟合时，AI会记住某些特定模式，过高的准确率（如超过90%）可能表明存在过拟合问题。解决这个问题的一个好方法是收集更多样化的数据，或者使用不太复杂的算法。另一个问题是欠拟合，即输入和输出变量之间普遍缺乏准确性，通常是因为模型过于简单，数据集无法反映现实世界。

1.3 AI模型示例

下面通过一个简单的示例来展示如何创建一个AI模型。我们将使用线性回归公式，根据广告支出预测收入。

1.3.1 环境准备

使用scikit - learn平台是个不错的选择，它支持多