AI-udviklingslivscyklus: Komplet gennemgang i 2023

Kunstig intelligens (AI) er fremkommet som en banebrydende teknologi i de seneste år, og tilbyder virksomheder mulighed for at låse op for nye indsighter, strømline drift og levere overlegne kundeoplevelser. 91,5% af førende virksomheder har investeret i AI på en løbende basis. Da AI fortsætter med at vokse som en kraftfuld løsning på moderne forretningsproblemer, bliver AI-udviklingslivscyklussen stadig mere kompleks. I dag står AI-udviklere over for flere udfordringer, herunder datakvalitet, -mængde, valg af den rette arkitektur osv., som skal håndteres på tværs af AI-livscyklussen.

Derfor kræver realisering af AI-fordele en struktureret og streng tilgang til AI-udvikling, der omfatter hele livscyklussen, fra problemdefinering til modeludvikling og udover. Lad os udforske de forskellige faser af en succesfuld AI-udviklingslivscyklus og diskutere de udfordringer, som AI-udviklere står over for.

9 faser af opbygning af en succesfuld AI-udviklingslivscyklus

Udvikling og implementering af et AI-projekt er en iterativ proces, der kræver gentagen besøg af trin for optimal resultater. Her er de ni faser af opbygning af en succesfuld AI-udviklingslivscyklus.

1. Forretningsmæssig formål og brugsfald

Det første trin i AI-udviklingslivscyklussen er at identificere det forretningsmæssige formål eller problem, som AI kan løse, og udvikle en AI-strategi. At have en klar forståelse af problemet og hvordan AI kan hjælpe er afgørende. Ligeledes er det vigtigt at have adgang til de rette kompetencer og færdigheder til at udvikle en effektiv AI-model.

2. Dataindsamling og -udforskning

Efter at have fastlagt et forretningsmæssigt formål, er det næste trin i AI-livscyklussen at indsamle relevante data. Adgang til de rette data er afgørende for at bygge succesfulde AI-modeller. Der er flere tekniker tilgængelige i dag til dataindsamling, herunder crowdsourcing, skræpping og brug af syntetisk data.

Syntetisk data er kunstigt genereret information, der er nyttig i forskellige scenarier, såsom træning af modeller, når virkelige data er knappe, udfyldning af huller i træningsdata og accelerering af modeludvikling.

Når dataene er indsamlet, er det næste trin at udføre eksplorativ dataanalyse og visualisering. Disse tekniker hjælper med at forstå, hvilken information der er tilgængelig i dataene, og hvilke processer der er nødvendige for at forberede dataene til modeltræning.

3. Dataforberedning

Når dataindsamling og -udforskning er færdig, går dataene videre til det næste trin, dataforberedning, som hjælper med at forberede de rå data og gøre dem egnet til modelbygning. Dette trin omfatter forskellige trin, herunder datarensning, normalisering og udvidelse.

• Datarensning – indebærer identifikation og korrektion af eventuelle fejl eller inkonsistenser i dataene.

• Datanormalisering – indebærer transformation af data til en fælles skala.

• Dataudvidelse – indebærer oprettelse af nye dataeksempler ved at anvende forskellige transformationer på de eksisterende data.

4. Funktionstilføjelse

Funktionstilføjelse indebærer oprettelse af nye variabler fra tilgængelige data for at forbedre modelens præstation. Processen har til formål at forenkle data-transformationer og forbedre nøjagtigheden, generering af funktioner til både overvåget og uovervåget læring.

Det indebærer forskellige tekniker, såsom håndtering af manglende værdier, outliers og data-transformation gennem kodning, normalisering og standardisering.

Funktionstilføjelse er afgørende i AI-udviklingslivscyklussen, da det hjælper med at oprette optimale funktioner til modellen og gør dataene let forståelige for maskinen.

5. Modeltræning

Efter at have forberedt træningsdataene, trænes AI-modellen iterativt. Forskellige maskinlæringsalgoritmer og datasæt kan testes under denne proces, og den optimale model vælges og finjusteres for præcis prædiktionspræstation.

Man kan evaluere præstationen af den trænede model på basis af en række parametre og hyperparametre, såsom læringshastighed, batch-størrelse, antal skjulte lag, aktiveringsfunktion og regularisering, som justeres for at opnå de bedst mulige resultater.

Desuden kan virksomheder drage fordel af overførselslæring, som indebærer brug af en fortrænet model til at løse et andet problem. Dette kan spare betydelig tid og ressourcer, og eliminerer behovet for at træne en model fra scratch.

6. Modelevaluering

Når AI-modellen er udviklet og trænet, er modelevaluering det næste trin i AI-udviklingslivscyklussen. Dette indebærer vurdering af modelpræstationen ved hjælp af passende evalueringsmetrikker, såsom nøjagtighed, F1-score, logarithmisk tab, præcision og genkald, for at bestemme dets effektivitet.

7. Modelimplementering

Implementering af en ML-model indebærer integration af modellen i en produktionsmiljø for at producere nyttige output til forretningsbeslutninger. Forskellige implementeringstyper omfatter batch-inferens, on-premises, cloud-baseret og edge-implementering.

• Batch-inferens – processen med at generere forudsigelser rekurrerende på en batch af datasæt.

• On-premises-implementering – indebærer implementering af modeller på lokale hardware-infrastrukturer, der ejes og vedligeholdes af en organisation.

• Cloud-implementering – indebærer implementering af modeller på fjernservere og computermiljøer, der leveres af tredjeparts cloud-tjenesteudbydere.

• Edge-implementering – indebærer implementering og kørsel af maskinlæringsmodeller på lokale eller “edge”-enheder, såsom smartphones, sensorer eller IoT-enheder.

8. Modelovervågning

AI-modelpræstation kan forringes over tid på grund af datainkonsistenser, skævheder og drift. Modelovervågning er afgørende for at identificere, når dette sker. Proaktive foranstaltninger som MLOps (Machine Learning Operations) optimerer og strømliner implementeringen af maskinlæringsmodeller til produktion og vedligeholder dem.

9. Modelvedligehold

Modelvedligehold af de implementerede modeller er kritisk for at sikre deres fortsatte pålidelighed og præcision. En tilgang til modelvedligehold er at opbygge en modelgenoptræningspipeline. En sådan pipeline kan automatisk genoptræne modellen ved hjælp af opdaterede data for at sikre, at den forbliver relevant og effektiv.

En anden tilgang til modelvedligehold er forstærkelseslæring, som indebærer træning af modellen for at forbedre dens præstation ved at give feedback på dens beslutninger.

Ved at implementere modelvedligeholdsteknikker kan organisationer sikre, at deres implementerede modeller forbliver effektive. Som resultat giver modellerne præcise forudsigelser, der er i overensstemmelse med skiftende data-trends og -betingelser.

Hvad udfordringer kan udviklere stå over for under AI-udviklingslivscyklussen?

Billede af L_Nuge fra Adobe Stock

Med den stigende kompleksitet af AI-modeller kan AI-udviklere og datavidenskabsmænd stå over for forskellige udfordringer på forskellige stadier af AI-udviklingslivscyklussen. Nogle af disse udfordringer er nævnt nedenfor.

• Læringskurve: Den kontinuerlige efterspørgsel efter at lære nye AI-teknikker og integrere dem effektivt kan distrahere udviklere fra at fokusere på deres kernekompetence i at skabe innovative applikationer.

• Mangel på fremtidssikret hardware: Dette kan hindre udviklere i at skabe innovative applikationer, der er i overensstemmelse med deres nuværende og fremtidige forretningskrav.

• Brug af komplekse softwareværktøjer: Udviklere står over for udfordringer, når de har at gøre med komplekse og ukendte værktøjer, hvilket resulterer i langsommere udviklingsprocesser og øget tid til markedet.

• Styring af store mængder af data: Det er svært for AI-udviklere at få den nødvendige beregningskraft til at behandle disse store mængder af data og styre lagring og sikkerhed.

Hold dig opdateret om de seneste teknologiske trends og udviklinger i AI med Unite.ai.