دورة حياة التطوير الاصطناعي: تحليل كامل في 2023

برزت الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا مبدلة في السنوات الأخيرة، مما يوفر للشركات إمكانية الوصول إلى رؤى جديدة، وتبسيط العمليات، وتقديم تجارب عملاء فائقة. 91.5٪ من الشركات الرائدة استثمرت في الذكاء الاصطناعي على أساس مستمر. منذ أن يستمر الذكاء الاصطناعي في النمو كحل قوي للمشكلات التجارية الحديثة، فإن دورة حياة التطوير الاصطناعي تصبح أكثر تعقيدا. اليوم، يواجه مطورو الذكاء الاصطناعي تحديات متعددة، بما في ذلك جودة البيانات، والكمية، واختيار الهيكل الصحيح، وغيرها، والتي يجب معالجتها خلال دورة حياة الذكاء الاصطناعي.

لذلك، يتطلب تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي نهجا منظم ومتعمق للتطوير الذي يغطي كل دورة حياة التطوير، من تحديد المشكلة إلى نشر النموذج وخلاف ذلك. دعونا نستكشف المراحل المختلفة لدورة حياة التطوير الناجحة للذكاء الاصطناعي ونناقش التحديات المختلفة التي يواجهها مطورو الذكاء الاصطناعي.

9 مراحل لبناء دورة حياة التطوير الناجحة للذكاء الاصطناعي

تطوير ونشر مشروع الذكاء الاصطناعي هو عملية تكرارية تتطلب إعادة زيارة الخطوات للحصول على نتائج مثالية. هنا هي المراحل التسعة لدورة حياة التطوير الناجحة للذكاء الاصطناعي.

1. حالة استخدام كائن الأعمال

الخطوة الأولى في دورة حياة التطوير هي تحديد كائن الأعمال أو المشكلة التي يمكن للذكاء الاصطناعي حلها و وضع استراتيجية للذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون لديك فهم واضح للمشكلة وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة. من المهم أيضا الحصول على المواهب والمهارات المناسبة لتطوير نموذج فعال.

2. جمع البيانات والاستكشاف

بعد تحديد كائن الأعمال، الخطوة التالية في دورة حياة التطوير هي جمع البيانات ذات الصلة. الوصول إلى البيانات الصحيحة هو أمر بالغ الأهمية في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الناجحة. هناك العديد من التقنيات المتاحة اليوم لجمع البيانات، بما في ذلك جمع البيانات من المصادر المفتوحة، وجمع البيانات من المصادر الخاصة، و sửة البيانات الاصطناعية.

البيانات الاصطناعية هي المعلومات التي يتم توليدها بشكل اصطناعي، وهي مفيدة في سيناريوهات مختلفة، مثل تدريب النماذج عندما تكون البيانات الحقيقية نادرة، وملء الفجوات في بيانات التدريب، وتسريع تطوير النموذج.

مرة واحدة يتم جمع البيانات، الخطوة التالية هي إجراء تحليل البيانات الاستكشافي والترسيمات. هذه التقنيات تساعد على فهم ما هي المعلومات المتاحة في البيانات وما هي العمليات اللازمة لتحضير البيانات لتدريب النموذج.

3. معالجة البيانات

مرة واحدة يتم جمع البيانات والاستكشاف، يتم إرسال البيانات إلى المرحلة التالية، معالجة البيانات، التي تساعد على تحضير البيانات الخام وجعلها مناسبة للبناء. هذه المرحلة تتضمن خطوات مختلفة، بما في ذلك تنظيف البيانات، وتنظيمها، و توسيع البيانات.

• تنظيف البيانات – يتضمن تحديد وتصحيح أي أخطاء أو عدم انتساق في البيانات.

• تنظيم البيانات – يتضمن تحويل البيانات إلى مقياس مشترك.

• توسيع البيانات – يتضمن إنشاء عينات بيانات جديدة عن طريق تطبيق تحويلات مختلفة على البيانات الحالية.

4. هندسة الميزات

هندسة الميزات تتضمن إنشاء متغيرات جديدة من البيانات المتاحة لتحسين أداء النموذج. الهدف من هذه العملية هو تبسيط تحويلات البيانات وتحسين الدقة، وتوليد ميزات للتعلم الإشرافي والتعلم غير الإشرافي.

تتضمن هذه العملية تقنيات مختلفة، مثل معالجة القيم الناقصة، والقيم الشاذة، وتحويل البيانات من خلال الترميز، والتنظيم، والتوحيد.

هندسة الميزات هي أمر بالغ الأهمية في دورة حياة التطوير، حيث تساعد على إنشاء ميزات مثالية للنموذج، وتجعل البيانات مفهومة بسهولة من قبل الآلة.

5. تدريب النموذج

بعد تحضير بيانات التدريب، يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل تكراري. يمكن اختبار خوارزميات التعلم الآلي والبيانات المختلفة خلال هذه العملية، واختيار النموذج الأمثل وتحسينه لتحقيق أداء تنبؤي دقيق.

يمكن تقييم أداء النموذج المتدرب على أساس معايير ومتغيرات مختلفة، مثل معدل التعلم، وحجم الدفعة، وعدد الطبقات المخفية، ووظيفة التنشيط، والتنظيم، والتي يتم تعديلها لتحقيق أفضل النتائج الممكنة.

كما يمكن للشركات الاستفادة من التعلم النقلي، الذي يتضمن استخدام نموذج مدرب مسبقا لحل مشكلة مختلفة. يمكن أن يوفر ذلك وقتًا ومواردًا значية، ويقضي على الحاجة إلى تدريب نموذج من الصفر.

6. تقييم النموذج

مرة واحدة يتم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام معايير تقييم مناسبة، مثل الدقة، ودرجة F1، والخسارة اللوغاريتمية، والدقة، والاستدلال، لتحديد فاعليته.

7. نشر النموذج

نشر نموذج التعلم الآلي يتضمن دمج النموذج في بيئة الإنتاج لإنتاج مخرجات مفيدة لاتخاذ القرارات التجارية. هناك أنواع مختلفة من نشر النماذج، بما في ذلك الاستدلال الدفعي، ونشر على الموقع، ونشر على السحابة، ونشر على الحافة.

• الاستدلال الدفعي – عملية توليد التنبؤات بشكل متكرر على مجموعة من مجموعات البيانات.

• نشر على الموقع – يتضمن نشر النماذج على البنية التحتية للموقع المملوك والمحافظ عليه من قبل المنظمة.

• نشر على السحابة – يتضمن نشر النماذج على الخوادم والبنية التحتية الحاسوبية التي توفرها مزودو الخدمات السحابية من جهات خارجية.

• نشر على الحافة – يتضمن نشر النماذج وتشغيلها على الأجهزة المحلية أو “الحافة” مثل الهواتف الذكية، أو المستشعرات، أو أجهزة إنترنت الأشياء.

8. مراقبة النموذج

يمكن أن يتحول أداء نموذج الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت بسبب عدم انتساق البيانات، والانحرافات، والانزياح. مراقبة النموذج هي أمر بالغ الأهمية لتحديد متى يحدث ذلك. يمكن اتخاذ إجراءات استباقية مثل MLOps (عمليات التعلم الآلي) لتحسين وتبسيط نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج والحفاظ عليها.

9. صيانة النموذج

صيانة النماذج المنشورة هي أمر بالغ الأهمية لضمان استمرار موثوقيتها ودقتها. يمكن استخدام نهج صيانة النموذج من خلال بناء خط أنابيب إعادة تدريب النموذج. يمكن لهذا الخط أن يعيد تدريب النموذج تلقائيًا باستخدام بيانات محدثة لضمان استمرار كفاءته.

يمكن استخدام نهج آخر لصيانة النموذج من خلال التعلم التعزيزي، الذي يتضمن تدريب النموذج لتحسين أدائه من خلال تقديم反馈 على قراراته.

من خلال تنفيذ تقنيات صيانة النموذج، يمكن للمنظمات ضمان استمرار فاعلية النماذج المنشورة. ونتيجة لذلك، تقدم النماذج تنبؤات دقيقة تتوافق مع اتجاهات البيانات والتغيرات المتغيرة.

ما هي التحديات التي يمكن أن يواجهها المطورون خلال دورة حياة التطوير؟

صورة من L_Nuge من Adobe Stock

مع زيادة تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين أن يواجهوا تحديات مختلفة في مراحل مختلفة من دورة حياة التطوير. بعضها هي:

• منحنى التعلم: الطلب المستمر على تعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة وتكاملها بشكل فعال يمكن أن يشتت المطورين عن التركيز على قوتهم الأساسية في إنشاء تطبيقات مبتكرة.

• نقص الأجهزة المستقبلية: يمكن أن يمنع المطورين من إنشاء تطبيقات مبتكرة تتوافق مع متطلباتهم التجارية الحالية والمستقبلية.

• استخدام أدوات برمجية معقدة: يواجه المطورون تحديات عند التعامل مع أدوات معقدة وغير مألوفة، مما يؤدي إلى تباطؤ عملية التطوير وزيادة وقت التسويق.

• إدارة كميات كبيرة من البيانات: يصعب على مطورو الذكاء الاصطناعي الحصول على القدرة الحاسوبية اللازمة لمعالجة هذه الكمية الكبيرة من البيانات وإدارة التخزين والأمان.

ابقي على اطلاع دائم على أحدث الاتجاهات والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي مع Unite.ai.