KI-Entwicklungslebenszyklus: Vollständige Aufschlüsselung im Jahr 2023

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einer bahnbrechenden Technologie entwickelt und bietet Unternehmen das Potenzial, neue Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu rationalisieren und erstklassige Kundenerlebnisse zu bieten. 91.5 % der führenden Unternehmen haben kontinuierlich in KI investiert. Da KI immer mehr zu einer leistungsstarken Lösung für moderne Geschäftsprobleme wird, wird der Lebenszyklus der KI-Entwicklung immer komplexer. Heutzutage stehen KI-Entwickler vor mehreren Herausforderungen, darunter Datenqualität, Menge, Auswahl der richtigen Architektur usw., die während des gesamten KI-Lebenszyklus berücksichtigt werden müssen.

Um die Vorteile der KI zu nutzen, ist daher ein strukturierter und strenger Ansatz für die KI-Entwicklung erforderlich, der den gesamten Lebenszyklus umfasst, von der Problemdefinition bis zur Modellbereitstellung und darüber hinaus. Lassen Sie uns die verschiedenen Phasen eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus erkunden und die verschiedenen Herausforderungen besprechen, denen sich KI-Entwickler gegenübersehen.

9 Phasen zum Aufbau eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus

Die Entwicklung und Bereitstellung eines KI-Projekts ist ein iterativer Prozess, der die Wiederholung von Schritten erfordert, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Hier sind die neun Phasen zum Aufbau eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus.

1. Geschäftsziel-Anwendungsfall

Der erste Schritt des KI-Entwicklungslebenszyklus besteht darin, das Geschäftsziel oder Problem zu identifizieren, das KI lösen und lösen kann Entwicklung einer KI-Strategie. Es ist von entscheidender Bedeutung, ein klares Verständnis des Problems zu haben und zu wissen, wie KI helfen kann. Ebenso wichtig ist der Zugang zu den richtigen Talenten und Fähigkeiten, die für die Entwicklung eines effektiven KI-Modells von entscheidender Bedeutung sind.

2. Datenerhebung und -exploration

Nachdem ein Geschäftsziel festgelegt wurde, besteht der nächste Schritt im KI-Lebenszyklus darin, relevante Daten zu sammeln. Der Zugriff auf die richtigen Daten ist für den Aufbau erfolgreicher KI-Modelle von entscheidender Bedeutung. Für die Datenerfassung stehen heute verschiedene Techniken zur Verfügung, darunter Crowdsourcing, Scraping und die Nutzung synthetischer Daten.

Bei synthetischen Daten handelt es sich um künstlich generierte Informationen, die in verschiedenen Szenarien hilfreich sind, z. B. beim Trainieren von Modellen, wenn reale Daten knapp sind, beim Schließen von Lücken in Trainingsdaten und beim Beschleunigen der Modellentwicklung.

Sobald die Daten gesammelt sind, besteht der nächste Schritt darin, explorative Datenanalysen und Visualisierungen durchzuführen. Diese Techniken helfen zu verstehen, welche Informationen in den Daten verfügbar sind und welche Prozesse erforderlich sind, um die Daten für das Modelltraining vorzubereiten.

3. Datenvorverarbeitung

Sobald die Datenerfassung und -erkundung abgeschlossen ist, durchlaufen die Daten die nächste Stufe, die Datenvorverarbeitung, die dabei hilft, die Rohdaten aufzubereiten und für die Modellbildung geeignet zu machen. Diese Phase umfasst verschiedene Schritte, einschließlich Datenbereinigung, Normalisierung usw Augmentation.

• Datenreinigung – beinhaltet die Identifizierung und Korrektur etwaiger Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten.

• Datennormalisierung – beinhaltet die Umwandlung der Daten in einen gemeinsamen Maßstab.

• Datenerweiterung – beinhaltet die Erstellung neuer Datenbeispiele durch die Anwendung verschiedener Transformationen auf die vorhandenen Daten.

4. Feature-Engineering

Beim Feature Engineering geht es darum, aus verfügbaren Daten neue Variablen zu erstellen, um die Leistung des Modells zu verbessern. Der Prozess zielt darauf ab, Datentransformationen zu vereinfachen und die Genauigkeit zu verbessern, indem Funktionen für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen generiert werden.

Es umfasst verschiedene Techniken, wie z. B. den Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und die Datentransformation durch Kodierung, Normalisierung und Standardisierung.

Feature Engineering ist im KI-Entwicklungslebenszyklus von entscheidender Bedeutung, da es dabei hilft, optimale Features für das Modell zu erstellen und die Daten für die Maschine leicht verständlich zu machen.

5. Modelltraining

Nach der Aufbereitung der Trainingsdaten wird das KI-Modell iterativ trainiert. Während dieses Prozesses können verschiedene Algorithmen und Datensätze für maschinelles Lernen getestet werden, und das optimale Modell wird ausgewählt und für eine genaue Vorhersageleistung verfeinert.

Sie können die Leistung des trainierten Modells anhand einer Vielzahl von Parametern und Hyperparametern bewerten, z. B. Lernrate, Stapelgröße, Anzahl verborgener Schichten, Aktivierungsfunktion und Regularisierung, die angepasst werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Auch Unternehmen können davon profitieren Transferlernen Dabei wird ein vorab trainiertes Modell verwendet, um ein anderes Problem zu lösen. Dadurch können erhebliche Zeit- und Ressourceneinsparungen erzielt werden, da kein Modell von Grund auf trainiert werden muss.

6. Modellbewertung

Sobald das KI-Modell entwickelt und trainiert wurde, ist die Modellevaluierung der nächste Schritt im KI-Entwicklungslebenszyklus. Dazu gehört die Bewertung der Modellleistung anhand geeigneter Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, F1-Score, logarithmischer Verlust, Präzision und Rückruf, um seine Wirksamkeit zu bestimmen.

7. Modellbereitstellung

Die Bereitstellung eines ML-Modells umfasst die Integration in eine Produktionsumgebung, um nützliche Ergebnisse für die Geschäftsentscheidung zu erzeugen. Zu den verschiedenen Bereitstellungstypen gehören Batch-Inferenz, lokale, cloudbasierte und Edge-Bereitstellung.

• Batch-Inferenz – der Prozess der wiederkehrenden Generierung von Vorhersagen für eine Reihe von Datensätzen.

• Bereitstellung vor Ort  – beinhaltet die Bereitstellung von Modellen auf einer lokalen Hardware-Infrastruktur, die einer Organisation gehört und von dieser verwaltet wird.

• Cloud-Bereitstellung – umfasst die Bereitstellung von Modellen auf Remote-Servern und Computerinfrastrukturen, die von Drittanbietern von Cloud-Diensten bereitgestellt werden.

• Edge-Bereitstellung – umfasst die Bereitstellung und Ausführung von Modellen für maschinelles Lernen auf lokalen oder „Edge“-Geräten wie Smartphones, Sensoren oder IoT-Geräten.

8. Modellüberwachung

Die Leistung von KI-Modellen kann sich im Laufe der Zeit aufgrund von Dateninkonsistenzen, -verzerrungen und -abweichungen verschlechtern. Die Modellüberwachung ist entscheidend, um zu erkennen, wann dies geschieht. Proaktive Maßnahmen wie MLOps (Machine Learning Operations) optimieren und rationalisieren den Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der Produktion und deren Wartung.

9. Modellpflege

Die Modellpflege der eingesetzten Modelle ist von entscheidender Bedeutung, um deren dauerhafte Zuverlässigkeit und Präzision sicherzustellen. Ein Ansatz zur Modellwartung besteht darin, eine Pipeline für die Modellumschulung aufzubauen. Eine solche Pipeline kann das Modell mithilfe aktualisierter Daten automatisch neu trainieren, um sicherzustellen, dass es relevant und effizient bleibt.

Ein weiterer Ansatz zur Modellpflege ist Verstärkung lernenDabei wird das Modell trainiert, um seine Leistung durch die Bereitstellung von Feedback zu seinen Entscheidungen zu verbessern.

Durch die Implementierung von Modellwartungstechniken können Unternehmen sicherstellen, dass ihre bereitgestellten Modelle effektiv bleiben. Dadurch liefern Modelle genaue Vorhersagen, die sich an sich ändernden Datentrends und -bedingungen anpassen.

Welchen Herausforderungen können sich Entwickler während des KI-Entwicklungslebenszyklus stellen?

Angesichts der zunehmenden Komplexität von KI-Modellen können KI-Entwickler und Datenwissenschaftler in verschiedenen Phasen des KI-Entwicklungslebenszyklus mit unterschiedlichen Herausforderungen kämpfen. Einige davon sind unten aufgeführt.

• Lernkurve: Die ständige Nachfrage nach dem Erlernen neuer KI-Techniken und deren effektiver Integration kann Entwickler davon abhalten, sich auf ihre Kernkompetenz, die Entwicklung innovativer Anwendungen, zu konzentrieren.

• Mangel an zukunftssicherer Hardware: Dies kann Entwickler daran hindern, innovative Anwendungen zu erstellen, die auf ihre aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

• Einsatz komplizierter Softwaretools: Der Umgang mit komplizierten und unbekannten Tools stellt Entwickler vor Herausforderungen, was zu verlangsamten Entwicklungsprozessen und einer längeren Markteinführungszeit führt.

• Große Datenmengen verwalten: Für KI-Entwickler ist es schwierig, die nötige Rechenleistung zu bekommen, um diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten und Speicher und Sicherheit zu verwalten.

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