Životni ciklus razvoja umjetne inteligencije: Potpuni slom 2023

Umjetna inteligencija (AI) posljednjih se godina pojavila kao tehnologija koja mijenja igru, nudeći tvrtkama potencijal za otključavanje novih uvida, pojednostavljenje operacija i pružanje vrhunskih korisničkih iskustava. 91.5% vodećih poduzeća su kontinuirano ulagali u AI. Budući da umjetna inteligencija nastavlja rasti kao moćno rješenje za suvremene poslovne probleme, životni ciklus razvoja umjetne inteligencije postaje sve složeniji. Danas se programeri umjetne inteligencije suočavaju s nekoliko izazova, uključujući kvalitete podataka, kvantiteta, odabir prave arhitekture, itd., koji se moraju rješavati tijekom životnog ciklusa umjetne inteligencije.

Stoga, ostvarivanje prednosti umjetne inteligencije zahtijeva strukturiran i rigorozan pristup razvoju umjetne inteligencije koji obuhvaća cijeli životni ciklus, od definicije problema do implementacije modela i dalje. Istražimo različite faze uspješnog životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije i raspravimo o različitim izazovima s kojima se suočavaju razvojni programeri umjetne inteligencije.

9 faza izgradnje uspješnog životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije

Razvoj i implementacija AI projekta je iterativni proces koji zahtijeva ponovno razmatranje koraka za optimalne rezultate. Evo devet faza izgradnje uspješnog životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije.

1. Slučaj korištenja poslovnog cilja

Prvi korak životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije je identificiranje poslovnog cilja ili problema koji umjetna inteligencija može riješiti i razvoj strategije umjetne inteligencije. Ključno je jasno razumijevanje problema i načina na koji AI može pomoći. Jednako je važno imati pristup pravom talentu i vještinama ključno za razvoj učinkovitog modela umjetne inteligencije.

2. Prikupljanje podataka i istraživanje

Nakon uspostavljanja poslovnog cilja, sljedeći korak u životnom ciklusu umjetne inteligencije je prikupljanje relevantnih podataka. Pristup pravim podacima ključan je za izgradnju uspješnih AI modela. Danas su dostupne različite tehnike za prikupljanje podataka, uključujući crowdsourcing, scraping i korištenje sintetičkih podataka.

Sintetički podaci su umjetno generirane informacije koje su korisne u različitim scenarijima, kao što su modeli za obuku kada su podaci iz stvarnog svijeta rijetki, popunjavanje praznina u podacima za obuku i ubrzavanje razvoja modela.

Nakon što su podaci prikupljeni, sljedeći korak je provođenje eksplorativne analize podataka i vizualizacija. Ove tehnike pomažu razumjeti koje su informacije dostupne u podacima i koji su procesi potrebni za pripremu podataka za obuku modela.

3. Predobrada podataka

Nakon što se završi prikupljanje i istraživanje podataka, podaci prolaze kroz sljedeću fazu, predobradu podataka, koja pomaže pripremiti neobrađene podatke i učiniti ih prikladnima za izradu modela. Ova faza uključuje različite korake, uključujući čišćenje podataka, normalizaciju i povećanje.

• Čišćenje podataka – uključuje prepoznavanje i ispravljanje bilo kakvih pogrešaka ili nedosljednosti u podacima.

• Normalizacija podataka – uključuje transformaciju podataka u zajedničku ljestvicu.

• Povećanje podataka – uključuje stvaranje novih uzoraka podataka primjenom različitih transformacija na postojeće podatke.

4. Inženjering značajki

Inženjering značajki uključuje stvaranje novih varijabli iz dostupnih podataka kako bi se poboljšale performanse modela. Cilj procesa je pojednostaviti transformacije podataka i poboljšati točnost, generirajući značajke za nadzirano i nenadzirano učenje.

Uključuje različite tehnike, kao što je rukovanje nedostajućim vrijednostima, outlierima i transformacijom podataka kroz kodiranje, normalizaciju i standardizaciju.

Inženjerstvo značajki ključno je u životnom ciklusu razvoja umjetne inteligencije jer pomaže u stvaranju optimalnih značajki za model i čini podatke lako razumljivima stroju.

5. Obuka modela

Nakon pripreme podataka za obuku, AI model se iterativno obučava. Različiti algoritmi strojnog učenja i skupovi podataka mogu se testirati tijekom ovog procesa, a optimalni model odabire se i fino podešava za točnu prediktivnu izvedbu.

Možete procijeniti izvedbu uvježbanog modela na temelju različitih parametara i hiperparametara, kao što su stopa učenja, veličina serije, broj skrivenih slojeva, funkcija aktivacije i regularizacija, koji su prilagođeni za postizanje najboljih mogućih rezultata.

Također, tvrtke mogu imati koristi od transferno učenje što uključuje korištenje unaprijed obučenog modela za rješavanje različitog problema. Ovo može značajno uštedjeti vrijeme i resurse, eliminirajući potrebu za obukom modela od nule.

6. Evaluacija modela

Nakon što je model umjetne inteligencije razvijen i obučen, evaluacija modela je sljedeći korak u životnom ciklusu razvoja umjetne inteligencije. To uključuje procjenu izvedbe modela korištenjem odgovarajućih metrika procjene, kao što su točnost, rezultat F1, logaritamski gubitak, preciznost i prisjećanje, kako bi se odredila njegova učinkovitost.

7. Implementacija modela

Implementacija ML modela uključuje njegovu integraciju u proizvodno okruženje kako bi se proizveli korisni rezultati za donošenje poslovnih odluka. Različite vrste implementacije uključuju grupno zaključivanje, lokalnu implementaciju, implementaciju temeljenu na oblaku i rubnu implementaciju.

• Skupno zaključivanje – proces ponavljanog generiranja predviđanja na seriji skupova podataka.

• Lokalna implementacija  – uključuje implementaciju modela na lokalnoj hardverskoj infrastrukturi koju posjeduje i održava organizacija.

• Primjena u oblaku – uključuje implementaciju modela na udaljenim poslužiteljima i računalnu infrastrukturu koju pružaju treći pružatelji usluga u oblaku.

• Edge Deployment – uključuje implementaciju i pokretanje modela strojnog učenja na lokalnim ili "rubnim" uređajima kao što su pametni telefoni, senzori ili IoT uređaji.

8. Praćenje modela

Izvedba modela umjetne inteligencije može se s vremenom pogoršati zbog nedosljednosti podataka, iskrivljenja i odstupanja. Praćenje modela ključno je za prepoznavanje kada se to dogodi. Proaktivne mjere kao što su MLOps (Machine Learning Operations) optimiziraju i usmjeravaju implementaciju modela strojnog učenja u proizvodnju i njihovo održavanje.

9. Održavanje modela

Održavanje modela postavljenih modela ključno je za osiguranje njihove kontinuirane pouzdanosti i preciznosti. Jedan pristup održavanju modela je izgradnja kanala za prekvalifikaciju modela. Takav cjevovod može automatski ponovno trenirati model koristeći ažurirane podatke kako bi osigurao da ostaje relevantan i učinkovit.

Drugi pristup održavanju modela je učenje učvršćivanja, što uključuje obuku modela za poboljšanje njegove izvedbe davanjem povratnih informacija o njegovim odlukama.

Implementacijom tehnika održavanja modela, organizacije mogu osigurati da njihovi implementirani modeli ostanu učinkoviti. Kao rezultat toga, modeli daju točna predviđanja koja su usklađena s promjenjivim trendovima podataka i uvjetima.

S kojim se izazovima programeri mogu suočiti tijekom životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije?

Slika je L_Nuge iz Adobe Stock

Uz sve veću složenost modela umjetne inteligencije, programeri umjetne inteligencije i znanstvenici koji se bave podacima mogu se boriti s različitim izazovima u različitim fazama životnog ciklusa razvoja umjetne inteligencije. Neki od njih su navedeni u nastavku.

• Krivulja ucenja: Stalna potražnja za učenjem novih tehnika umjetne inteligencije i njihovim učinkovitim integriranjem može odvratiti programere od fokusiranja na njihovu temeljnu snagu stvaranja inovativnih aplikacija.

• Nedostatak hardvera za budućnost: To može spriječiti programere u stvaranju inovativnih aplikacija usklađenih s njihovim trenutnim i budućim poslovnim zahtjevima.

• Korištenje kompliciranih softverskih alata: Programeri se suočavaju s izazovima kada se bave kompliciranim i nepoznatim alatima, što rezultira usporenim razvojnim procesima i produljenim vremenom izlaska na tržište.

• Upravljanje velikim količinama podataka: Razvojnim programerima umjetne inteligencije teško je dobiti računalnu snagu potrebnu za obradu ove ogromne količine podataka i upravljanje pohranom i sigurnošću.

Ostanite u tijeku s najnovijim tehnološkim trendovima i razvojem AI uz Ujedinite se.ai.