KI-Entwicklungslebenszyklus: Vollständige Aufschlüsselung 2023

Künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren als eine bahnbrechende Technologie aufgetaucht, die Unternehmen das Potenzial bietet, neue Erkenntnisse zu gewinnen, Betriebsabläufe zu straffen und überlegene Kunden Erfahrungen zu bieten. 91,5% der führenden Unternehmen haben in KI auf kontinuierlicher Basis investiert. Da KI weiterhin als leistungsstarke Lösung für moderne Geschäftsprobleme wächst, wird der KI-Entwicklungslebenszyklus zunehmend komplexer. Heute stehen KI-Entwickler vor verschiedenen Herausforderungen, darunter Datenqualität, -menge, die Auswahl der richtigen Architektur usw., die während des gesamten KI-Lebenszyklus angegangen werden müssen.

Daher erfordert die Realisierung von KI-Vorteilen einen strukturierten und strengen Ansatz für die KI-Entwicklung, der den gesamten Lebenszyklus von der Problemdefinition bis zur Modellbereitstellung und darüber hinaus umfasst. Lassen Sie uns die verschiedenen Stadien eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus erkunden und die verschiedenen Herausforderungen diskutieren, denen KI-Entwickler gegenüberstehen.

9 Stadien eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus

Die Entwicklung und Bereitstellung eines KI-Projekts ist ein iterativer Prozess, der die Wiederholung von Schritten für optimale Ergebnisse erfordert. Hier sind die neun Stadien eines erfolgreichen KI-Entwicklungslebenszyklus.

1. Geschäftliches Ziel und Anwendungsfall

Der erste Schritt im KI-Entwicklungslebenszyklus ist die Identifizierung des geschäftlichen Ziels oder Problems, das KI lösen kann, und die Entwicklung einer KI-Strategie. Ein klares Verständnis des Problems und wie KI helfen kann, ist entscheidend. Ebenso wichtig ist der Zugang zu den richtigen Talenten und Fähigkeiten für die Entwicklung eines effektiven KI-Modells.

2. Datensammlung und -exploration

Nachdem ein geschäftliches Ziel festgelegt wurde, ist der nächste Schritt im KI-Lebenszyklus die Sammlung relevanter Daten. Der Zugang zu den richtigen Daten ist entscheidend für den Bau erfolgreicher KI-Modelle. Es gibt verschiedene Techniken für die Datensammlung, darunter Crowdsourcing, Scraping und die Verwendung synthetischer Daten.

Synthetische Daten sind künstlich generierte Informationen, die in verschiedenen Szenarien hilfreich sind, wie z. B. bei der Ausbildung von Modellen, wenn reale Daten knapp sind, bei der Füllung von Lücken in Trainingsdaten und bei der Beschleunigung der Modellentwicklung.

Sobald die Daten gesammelt sind, ist der nächste Schritt die Durchführung einer explorativen Datenanalyse und Visualisierung. Diese Techniken helfen, zu verstehen, welche Informationen in den Daten verfügbar sind und welche Prozesse erforderlich sind, um die Daten für die Modellausbildung vorzubereiten.

3. Datenvorbereitung

Sobald die Datensammlung und -exploration abgeschlossen sind, gehen die Daten in die nächste Phase, die Datenvorbereitung, die hilft, die rohen Daten vorzubereiten und sie für die Modellentwicklung geeignet zu machen. Diese Phase umfasst verschiedene Schritte, darunter Datenreinigung, Normalisierung und Erweiterung.

• Datenreinigung – umfasst die Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Inkonsistenzen in den Daten.

• Datennormalisierung – umfasst die Umwandlung der Daten in eine gemeinsame Skala.

• Datenerweiterung – umfasst die Erstellung neuer Datenproben durch Anwenden verschiedener Transformationen auf die bestehenden Daten.

4. Feature-Engineering

Feature-Engineering umfasst die Erstellung neuer Variablen aus verfügbaren Daten, um die Leistung des Modells zu verbessern. Der Prozess zielt darauf ab, DatenTransformationen zu vereinfachen und die Genauigkeit zu verbessern, indem Features für überwachtes und unüberwachtes Lernen erstellt werden.

Dabei werden verschiedene Techniken eingesetzt, wie z. B. die Behandlung fehlender Werte, Ausreißer und DatenTransformation durch Kodierung, Normalisierung und Standardisierung.

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

5. Modelltraining

Nach der Vorbereitung der Trainingsdaten wird das KI-Modell iterativ trainiert. Während dieses Prozesses können verschiedene maschinelle Lernalgorithmen und Datensätze getestet werden, und das optimale Modell wird ausgewählt und fein abgestimmt, um eine genaue Vorhersageleistung zu erzielen.

Die Leistung des trainierten Modells kann anhand verschiedener Parameter und Hyperparameter wie Lernrate, Batch-Größe, Anzahl der versteckten Schichten, Aktivierungsfunktion und Regularisierung bewertet werden, die angepasst werden, um die besten möglichen Ergebnisse zu erzielen.

Außerdem können Unternehmen von Transfer-Learning profitieren, das die Verwendung eines vorgefertigten Modells zur Lösung eines anderen Problems beinhaltet. Dies kann erhebliche Zeit und Ressourcen sparen, da das Training eines Modells von Grund auf entfällt.

6. Modellbewertung

Sobald das KI-Modell entwickelt und trainiert wurde, ist die Modellbewertung der nächste Schritt im KI-Entwicklungslebenszyklus. Dies umfasst die Bewertung der Modellleistung mithilfe geeigneter Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, F1-Score, logarithmischer Verlust, Präzision und Rückruf, um dessen Effektivität zu bestimmen.

7. Modellbereitstellung

Die Bereitstellung eines ML-Modells umfasst die Integration in eine Produktionsumgebung, um nützliche Ausgaben für geschäftliche Entscheidungen zu erzeugen. Es gibt verschiedene Bereitstellungstypen, darunter Batch-Inferenz, On-Premises-, Cloud- und Edge-Bereitstellung.

• Batch-Inferenz – der Prozess der Erzeugung von Vorhersagen wiederholt auf einer Charge von Datensätzen.

• On-Premises-Bereitstellung – umfasst die Bereitstellung von Modellen auf lokaler Hardware-Infrastruktur, die von einer Organisation besessen und gewartet wird.

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

• Edge-Bereitstellung – umfasst die Bereitstellung und Ausführung von maschinellen Lernalgorithmen auf lokalen oder “Edge”-Geräten wie Smartphones, Sensoren oder IoT-Geräten.

8. Modellüberwachung

Die Leistung von KI-Modellen kann im Laufe der Zeit aufgrund von Dateninkonsistenzen, Schieflagen und Drifts verschlechtern. Die Modellüberwachung ist entscheidend, um zu erkennen, wenn dies passiert. Proaktive Maßnahmen wie MLOps (Machine Learning Operations) optimieren und straffen die Bereitstellung von maschinellen Lernalgorithmen für die Produktion und deren Wartung.

9. Modellwartung

Die Wartung der bereitgestellten Modelle ist entscheidend, um ihre weitere Zuverlässigkeit und Präzision zu gewährleisten. Ein Ansatz für die Modellwartung ist die Erstellung einer Modell-Neuschulungspipeline. Eine solche Pipeline kann das Modell automatisch mit aktualisierten Daten neuschulen, um sicherzustellen, dass es weiterhin relevant und effizient bleibt.

Ein weiterer Ansatz für die Modellwartung ist Verstärkendes Lernen, das die Schulung des Modells beinhaltet, um dessen Leistung durch Feedback auf seine Entscheidungen zu verbessern.

Durch die Implementierung von Modellwartungstechniken können Organisationen sicherstellen, dass ihre bereitgestellten Modelle weiterhin effektiv sind. Als Ergebnis liefern die Modelle genaue Vorhersagen, die mit den sich ändernden Daten-Trends und -Bedingungen übereinstimmen.

Welche Herausforderungen können Entwickler während des KI-Entwicklungslebenszyklus face?

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Mit der zunehmenden Komplexität von KI-Modellen können KI-Entwickler und Data-Scientist an verschiedenen Stadien des KI-Entwicklungslebenszyklus mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert werden. Einige davon sind unten aufgeführt.

• Lernkurve: Die kontinuierliche Nachfrage nach dem Lernen neuer KI-Techniken und deren effektiver Integration kann Entwickler davon abhalten, sich auf ihre Kernkompetenz der Erstellung innovativer Anwendungen zu konzentrieren.

• Mangel an zukunftssicheren Hardware: Dies kann Entwickler daran hindern, innovative Anwendungen zu erstellen, die mit ihren aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen übereinstimmen.

• Verwendung komplizierter Software-Tools: Entwickler stehen vor Herausforderungen, wenn sie mit komplizierten und unbekannten Tools umgehen, was zu verlangsamten Entwicklungsprozessen und einer erhöhten Zeit bis zur Markteinführung führt.

• Verwaltung großer Datenmengen: Es ist für KI-Entwickler schwierig, die erforderliche Rechenleistung zu erhalten, um diese großen Datenmengen zu verarbeiten und die Speicherung und Sicherheit zu verwalten.

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