एआई विकास जीवनचक्र: 2023 में पूर्ण विघटन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) हाल के वर्षों में एक गेम-चेंजिंग तकनीक के रूप में उभरी है, जो व्यवसायों को नई अंतर्दृष्टि अनलॉक करने, संचालन को सुव्यवस्थित करने और बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने की क्षमता प्रदान करती है। प्रमुख व्यवसायों का 91.5% एआई में निरंतर आधार पर निवेश किया है। चूँकि AI आधुनिक व्यावसायिक समस्याओं के एक शक्तिशाली समाधान के रूप में विकसित हो रहा है, AI विकास जीवनचक्र तेजी से जटिल होता जा रहा है। आज, AI डेवलपर्स को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, जिनमें शामिल हैं आँकड़े की गुणवत्ता, मात्रा, सही वास्तुकला का चयन, आदि, जिसे एआई जीवनचक्र के दौरान संबोधित किया जाना चाहिए।

इसलिए, एआई लाभों को साकार करने के लिए एआई विकास के लिए एक संरचित और कठोर दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो समस्या की परिभाषा से लेकर मॉडल परिनियोजन और उससे आगे तक पूरे जीवनचक्र को फैलाता है। आइए एक सफल एआई विकास जीवनचक्र के विभिन्न चरणों का पता लगाएं और एआई डेवलपर्स के सामने आने वाली विभिन्न चुनौतियों पर चर्चा करें।

एक सफल एआई विकास जीवनचक्र के निर्माण के 9 चरण

एआई प्रोजेक्ट को विकसित करना और तैनात करना एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है जिसके लिए इष्टतम परिणामों के लिए चरणों की पुनरीक्षा की आवश्यकता होती है। यहां एक सफल एआई विकास जीवनचक्र के निर्माण के नौ चरण दिए गए हैं।

1. व्यावसायिक उद्देश्य उपयोग का मामला

एआई विकास जीवनचक्र का पहला चरण उस व्यावसायिक उद्देश्य या समस्या की पहचान करना है जिसे एआई हल कर सकता है एक एआई रणनीति विकसित करना. समस्या की स्पष्ट समझ होना और एआई कैसे मदद कर सकता है, यह महत्वपूर्ण है। एक प्रभावी एआई मॉडल विकसित करने के लिए सही प्रतिभा और कौशल तक पहुंच भी उतनी ही महत्वपूर्ण है।

2. डेटा संग्रह और अन्वेषण

एक व्यावसायिक उद्देश्य स्थापित करने के बाद, एआई जीवनचक्र में अगला कदम प्रासंगिक डेटा एकत्र करना है। सफल एआई मॉडल के निर्माण में सही डेटा तक पहुंच महत्वपूर्ण है। डेटा संग्रह के लिए आज विभिन्न तकनीकें उपलब्ध हैं, जिनमें क्राउडसोर्सिंग, स्क्रैपिंग और सिंथेटिक डेटा का उपयोग शामिल है।

सिंथेटिक डेटा कृत्रिम रूप से उत्पन्न जानकारी है जो विभिन्न परिदृश्यों में सहायक होती है, जैसे वास्तविक दुनिया डेटा दुर्लभ होने पर प्रशिक्षण मॉडल, प्रशिक्षण डेटा में अंतराल भरना और मॉडल विकास में तेजी लाना।

एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, अगला कदम खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन करना है। ये तकनीकें यह समझने में मदद करती हैं कि डेटा में कौन सी जानकारी उपलब्ध है और मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करने के लिए किन प्रक्रियाओं की आवश्यकता है।

3. डेटा प्रीप्रोसेसिंग

एक बार डेटा संग्रह और अन्वेषण पूरा हो जाने के बाद, डेटा अगले चरण, डेटा प्रीप्रोसेसिंग से गुजरता है, जो कच्चे डेटा को तैयार करने और इसे मॉडल निर्माण के लिए उपयुक्त बनाने में मदद करता है। इस चरण में डेटा सफ़ाई, सामान्यीकरण आदि सहित विभिन्न चरण शामिल हैं वृद्धि.

• डेटा की सफाई - इसमें डेटा में किसी भी त्रुटि या विसंगतियों की पहचान करना और उन्हें ठीक करना शामिल है।

• डेटा सामान्यीकरण - इसमें डेटा को एक सामान्य पैमाने पर बदलना शामिल है।

• डेटा ऑगमेंटेशन - मौजूदा डेटा में विभिन्न परिवर्तनों को लागू करके नए डेटा नमूने बनाना शामिल है।

4. फीचर इंजीनियरिंग

फ़ीचर इंजीनियरिंग में मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए उपलब्ध डेटा से नए वेरिएबल बनाना शामिल है। इस प्रक्रिया का उद्देश्य डेटा परिवर्तनों को सरल बनाना और सटीकता में सुधार करना है, पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित दोनों तरह की शिक्षा के लिए सुविधाएँ उत्पन्न करना है।

इसमें विभिन्न तकनीकें शामिल हैं, जैसे लापता मानों, आउटलेर्स को संभालना और एन्कोडिंग, सामान्यीकरण और मानकीकरण के माध्यम से डेटा परिवर्तन।

एआई विकास जीवनचक्र में फ़ीचर इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह मॉडल के लिए इष्टतम सुविधाएँ बनाने में मदद करती है और डेटा को मशीन द्वारा आसानी से समझने योग्य बनाती है।

5. मॉडल प्रशिक्षण

प्रशिक्षण डेटा तैयार करने के बाद, एआई मॉडल को पुनरावृत्त रूप से प्रशिक्षित किया जाता है। इस प्रक्रिया के दौरान विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटासेट का परीक्षण किया जा सकता है, और सटीक पूर्वानुमानित प्रदर्शन के लिए इष्टतम मॉडल का चयन किया जाता है और उसे ठीक किया जाता है।

आप विभिन्न मापदंडों और हाइपरपैरामीटरों के आधार पर प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं, जैसे सीखने की दर, बैच आकार, छिपी हुई परतों की संख्या, सक्रियण फ़ंक्शन और नियमितीकरण, जिन्हें सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करने के लिए समायोजित किया जाता है।

साथ ही बिजनेस को भी फायदा हो सकता है सीखने का स्थानांतरण जिसमें एक अलग समस्या को हल करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना शामिल है। इससे महत्वपूर्ण समय और संसाधनों की बचत हो सकती है, जिससे किसी मॉडल को शुरू से ही प्रशिक्षित करने की आवश्यकता समाप्त हो जाएगी।

6. मॉडल मूल्यांकन

एक बार एआई मॉडल विकसित और प्रशिक्षित हो जाने के बाद, मॉडल मूल्यांकन एआई विकास जीवनचक्र में अगला कदम है। इसमें इसकी प्रभावशीलता निर्धारित करने के लिए सटीकता, एफ1 स्कोर, लॉगरिदमिक हानि, सटीकता और रिकॉल जैसे उचित मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करना शामिल है।

7. मॉडल परिनियोजन

एमएल मॉडल को तैनात करने में व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उपयोगी आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इसे उत्पादन वातावरण में एकीकृत करना शामिल है। विभिन्न परिनियोजन प्रकारों में बैच अनुमान, ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड-आधारित और एज परिनियोजन शामिल हैं।

• बैच अनुमान - डेटासेट के एक बैच पर बार-बार पूर्वानुमान उत्पन्न करने की प्रक्रिया।

• ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन  - इसमें किसी संगठन के स्वामित्व और रखरखाव वाले स्थानीय हार्डवेयर बुनियादी ढांचे पर मॉडल तैनात करना शामिल है।

• बादल परिनियोजन - तीसरे पक्ष के क्लाउड सेवा प्रदाताओं द्वारा प्रदान किए गए दूरस्थ सर्वर और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे पर मॉडल तैनात करना शामिल है।

• धार परिनियोजन - इसमें स्थानीय या "एज" डिवाइस जैसे स्मार्टफोन, सेंसर या IoT डिवाइस पर मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करना और चलाना शामिल है।

8. मॉडल मॉनिटरिंग

डेटा विसंगतियों, विसंगतियों और बहाव के कारण समय के साथ एआई मॉडल का प्रदर्शन ख़राब हो सकता है। ऐसा कब होता है इसकी पहचान करने के लिए मॉडल निगरानी महत्वपूर्ण है। एमएलओपीएस (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) जैसे सक्रिय उपाय उत्पादन और उन्हें बनाए रखने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती को अनुकूलित और सुव्यवस्थित करते हैं।

9. मॉडल रखरखाव

तैनात मॉडलों का मॉडल रखरखाव उनकी निरंतर विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। मॉडल रखरखाव के लिए एक दृष्टिकोण एक मॉडल रीट्रेनिंग पाइपलाइन का निर्माण करना है। ऐसी पाइपलाइन अद्यतन डेटा का उपयोग करके मॉडल को स्वचालित रूप से पुन: प्रशिक्षित कर सकती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह प्रासंगिक और कुशल बना रहे।

मॉडल रखरखाव का एक और तरीका है सुदृढीकरण सीखना, जिसमें मॉडल को उसके निर्णयों पर फीडबैक प्रदान करके उसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है।

मॉडल रखरखाव तकनीकों को लागू करके, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके तैनात मॉडल प्रभावी बने रहें। परिणामस्वरूप, मॉडल सटीक पूर्वानुमान प्रदान करते हैं जो बदलते डेटा रुझानों और स्थितियों के अनुरूप होते हैं।

एआई विकास जीवनचक्र के दौरान डेवलपर्स को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है?

छवि द्वारा L_Nuge से एडोब स्टॉक

एआई मॉडल की बढ़ती जटिलता के साथ, एआई डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिक एआई विकास जीवनचक्र के विभिन्न चरणों में विभिन्न चुनौतियों से जूझ सकते हैं। उनमें से कुछ नीचे दिए गए हैं.

• सीखने की अवस्था: नई एआई तकनीकों को सीखने और उन्हें प्रभावी ढंग से एकीकृत करने की निरंतर मांग डेवलपर्स को नवीन एप्लिकेशन बनाने की उनकी मूल ताकत पर ध्यान केंद्रित करने से विचलित कर सकती है।

• भविष्य-प्रूफ़ हार्डवेयर का अभाव: यह डेवलपर्स को उनकी वर्तमान और भविष्य की व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप नवीन एप्लिकेशन बनाने में बाधा डाल सकता है।

• जटिल सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग: डेवलपर्स को जटिल और अपरिचित उपकरणों से निपटने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसके परिणामस्वरूप विकास प्रक्रियाएं धीमी हो जाती हैं और बाजार में पहुंचने का समय बढ़ जाता है।

• बड़ी मात्रा में डेटा प्रबंधित करना: एआई डेवलपर्स के लिए इस विशाल मात्रा में डेटा को संसाधित करने और भंडारण और सुरक्षा का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त करना मुश्किल है।

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