Siklus Hidup Pengembangan AI: Perincian Lengkap pada tahun 2023

Kecerdasan buatan (AI) telah muncul sebagai teknologi pengubah permainan dalam beberapa tahun terakhir, menawarkan bisnis potensi untuk membuka wawasan baru, merampingkan operasi, dan memberikan pengalaman pelanggan yang unggul. 91.5% dari bisnis terkemuka telah berinvestasi di AI secara berkelanjutan. Karena AI terus berkembang sebagai solusi yang kuat untuk masalah bisnis modern, siklus hidup pengembangan AI menjadi semakin kompleks. Saat ini, pengembang AI menghadapi beberapa tantangan, termasuk kualitas data, kuantitas, memilih arsitektur yang tepat, dll., yang harus ditangani di sepanjang siklus hidup AI.

Oleh karena itu, mewujudkan manfaat AI membutuhkan pendekatan pengembangan AI yang terstruktur dan ketat yang mencakup seluruh siklus hidup, mulai dari pendefinisian masalah hingga penerapan model, dan seterusnya. Mari kita telusuri berbagai tahapan siklus hidup pengembangan AI yang sukses dan membahas berbagai tantangan yang dihadapi oleh pengembang AI.

9 Tahap Membangun Siklus Hidup Pengembangan AI yang Sukses

Mengembangkan dan menerapkan proyek AI adalah proses berulang yang memerlukan peninjauan kembali langkah-langkah untuk hasil yang optimal. Berikut adalah sembilan tahap membangun siklus hidup pengembangan AI yang sukses.

1. Kasus Penggunaan Tujuan Bisnis

Langkah pertama dari siklus hidup pengembangan AI adalah mengidentifikasi tujuan atau masalah bisnis yang dapat diselesaikan oleh AI dan mengembangkan strategi AI. Memiliki pemahaman yang jelas tentang masalah dan bagaimana AI dapat membantu sangatlah penting. Sama pentingnya adalah memiliki akses ke bakat dan keterampilan yang tepat sangat penting untuk mengembangkan model AI yang efektif.

2. Pengumpulan dan Eksplorasi Data

Setelah menetapkan tujuan bisnis, langkah selanjutnya dalam siklus hidup AI adalah mengumpulkan data yang relevan. Akses terhadap data yang tepat sangat penting dalam membangun model AI yang sukses. Berbagai teknik tersedia saat ini untuk pengumpulan data, termasuk crowdsourcing, scraping, dan penggunaan data sintetis.

Data sintetik adalah informasi yang dihasilkan secara artifisial yang berguna dalam berbagai skenario, seperti model pelatihan saat data dunia nyata langka, mengisi celah dalam data pelatihan, dan mempercepat pengembangan model.

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan eksplorasi data analisis dan visualisasi. Teknik ini membantu untuk memahami informasi apa yang tersedia dalam data dan proses mana yang diperlukan untuk menyiapkan data untuk pelatihan model.

3. Prapemrosesan Data

Setelah pengumpulan dan eksplorasi data selesai, data melewati tahap berikutnya, preprocessing data, yang membantu menyiapkan data mentah dan membuatnya cocok untuk pembuatan model. Tahap ini melibatkan langkah-langkah yang berbeda, termasuk pembersihan data, normalisasi, dan Augmentasi.

• Pembersihan Data – melibatkan identifikasi dan koreksi setiap kesalahan atau ketidakkonsistenan dalam data.

• Normalisasi Data – Melibatkan transformasi data ke skala umum.

• Augmentasi Data – melibatkan pembuatan sampel data baru dengan menerapkan berbagai transformasi ke data yang ada.

4. Rekayasa Fitur

Rekayasa fitur melibatkan pembuatan variabel baru dari data yang tersedia untuk meningkatkan kinerja model. Proses ini bertujuan untuk menyederhanakan transformasi data dan meningkatkan akurasi, serta menghasilkan fitur untuk pembelajaran terawasi dan tak terawasi.

Ini melibatkan berbagai teknik, seperti menangani nilai yang hilang, outlier, dan transformasi data melalui pengkodean, normalisasi, dan standarisasi.

Rekayasa fitur sangat penting dalam siklus hidup pengembangan AI, karena membantu menciptakan fitur yang optimal untuk model dan membuat data mudah dipahami oleh mesin.

5. Pelatihan Model

Setelah menyiapkan data pelatihan, model AI dilatih secara berulang. Algoritma dan kumpulan data pembelajaran mesin yang berbeda dapat diuji selama proses ini, dan model optimal dipilih dan disesuaikan untuk kinerja prediksi yang akurat.

Anda dapat mengevaluasi performa model yang dilatih berdasarkan berbagai parameter dan hyperparameter, seperti kecepatan pembelajaran, ukuran batch, jumlah lapisan tersembunyi, fungsi aktivasi, dan regularisasi, yang disesuaikan untuk mencapai hasil terbaik.

Juga, bisnis bisa mendapatkan keuntungan dari belajar transfer yang melibatkan penggunaan model pra-terlatih untuk memecahkan masalah yang berbeda. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya secara signifikan, menghilangkan kebutuhan untuk melatih model dari awal.

6. Evaluasi Model

Setelah model AI dikembangkan dan dilatih, evaluasi model adalah langkah selanjutnya dalam siklus hidup pengembangan AI. Ini melibatkan penilaian kinerja model menggunakan metrik evaluasi yang sesuai, seperti akurasi, skor F1, kehilangan logaritmik, presisi, dan daya ingat, untuk menentukan keefektifannya.

7. Penerapan Model

Menerapkan model ML melibatkan pengintegrasian ke dalam lingkungan produksi untuk menghasilkan output yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Jenis penyebaran yang berbeda termasuk inferensi batch, penyebaran lokal, berbasis cloud, dan tepi.

• Inferensi Batch – proses menghasilkan prediksi secara berulang pada sekumpulan dataset.

• Penerapan di Tempat  – melibatkan penggelaran model pada infrastruktur perangkat keras lokal yang dimiliki dan dipelihara oleh organisasi.

• Penerapan Awan – melibatkan penggelaran model pada server jarak jauh dan infrastruktur komputasi yang disediakan oleh penyedia layanan cloud pihak ketiga.

• Penerapan Tepi – melibatkan penerapan dan menjalankan model pembelajaran mesin pada perangkat lokal atau “tepi” seperti smartphone, sensor, atau perangkat IoT.

8. Pemantauan Model

Performa model AI dapat menurun seiring waktu karena ketidakkonsistenan data, kemiringan, dan penyimpangan. Pemantauan model sangat penting untuk mengidentifikasi kapan hal ini terjadi. Tindakan proaktif seperti MLOps (Machine Learning Operations) mengoptimalkan dan merampingkan penerapan model pembelajaran mesin untuk memproduksi dan memeliharanya.

9. Pemeliharaan Model

Pemeliharaan model dari model yang diterapkan sangat penting untuk memastikan keandalan dan presisi yang berkelanjutan. Salah satu pendekatan untuk pemeliharaan model adalah membangun pipa pelatihan ulang model. Pipeline semacam itu dapat melatih ulang model secara otomatis menggunakan data yang diperbarui untuk memastikannya tetap relevan dan efisien.

Pendekatan lain untuk pemeliharaan model adalah penguatan pembelajaran, yang melibatkan pelatihan model untuk meningkatkan kinerjanya dengan memberikan umpan balik atas keputusannya.

Dengan menerapkan teknik pemeliharaan model, organisasi dapat memastikan bahwa model yang diterapkan tetap efektif. Hasilnya, model memberikan prediksi akurat yang selaras dengan tren dan kondisi data yang berubah.

Tantangan Apa yang Dapat Dihadapi Pengembang Selama Siklus Hidup Pengembangan AI?

Image by L_Nuge dari Adobe Stock

Dengan meningkatnya kompleksitas model AI, pengembang AI, dan ilmuwan data dapat menghadapi berbagai tantangan di berbagai tahap siklus hidup pengembangan AI. Beberapa dari mereka diberikan di bawah ini.

• Kurva belajar: Tuntutan terus menerus untuk mempelajari teknik AI baru dan mengintegrasikannya secara efektif dapat mengalihkan perhatian pengembang dari fokus pada kekuatan inti mereka dalam membuat aplikasi inovatif.

• Kurangnya perangkat keras tahan masa depan: Ini dapat menghalangi pengembang untuk membuat aplikasi inovatif yang selaras dengan kebutuhan bisnis mereka saat ini dan di masa mendatang.

• Penggunaan perangkat lunak yang rumit: Pengembang menghadapi tantangan saat berurusan dengan alat yang rumit dan asing, yang mengakibatkan proses pengembangan melambat dan waktu pemasaran yang lebih lama.

• Mengelola volume data yang besar: Sulit bagi pengembang AI untuk mendapatkan daya komputasi yang diperlukan untuk memproses data dalam jumlah besar ini serta mengelola penyimpanan dan keamanan.

Ikuti terus tren dan perkembangan teknologi terbaru dalam AI dengan Bersatu.ai.