Siklus Pengembangan AI: Pecahan Lengkap di 2023

Kecerdasan buatan (AI) telah muncul sebagai teknologi yang mengubah permainan dalam beberapa tahun terakhir, menawarkan bisnis potensi untuk membuka wawasan baru, menyederhanakan operasi, dan menyampaikan pengalaman pelanggan yang unggul. 91,5% bisnis terkemuka telah berinvestasi di AI secara terus-menerus. Karena AI terus tumbuh sebagai solusi yang kuat untuk masalah bisnis modern, siklus pengembangan AI menjadi semakin kompleks. Saat ini, pengembang AI menghadapi beberapa tantangan, termasuk kualitas data, kuantitas, memilih arsitektur yang tepat, dan lain-lain, yang harus diatasi sepanjang siklus AI.

Oleh karena itu, merealisasikan manfaat AI memerlukan pendekatan yang terstruktur dan ketat untuk pengembangan AI yang meliputi seluruh siklus, dari definisi masalah hingga penerapan model dan seterusnya. Mari kita jelajahi tahap-tahap yang berbeda dari siklus pengembangan AI yang sukses dan membahas tantangan yang dihadapi oleh pengembang AI.

9 Tahap Membangun Siklus Pengembangan AI yang Sukses

Mengembangkan dan menerapkan proyek AI adalah proses iteratif yang memerlukan pengulangan langkah-langkah untuk hasil yang optimal. Berikut adalah sembilan tahap dari siklus pengembangan AI yang sukses.

1. Kasus Penggunaan Tujuan Bisnis

Langkah pertama dari siklus pengembangan AI adalah mengidentifikasi tujuan bisnis atau masalah yang dapat diselesaikan oleh AI dan mengembangkan strategi AI. Memiliki pemahaman yang jelas tentang masalah dan bagaimana AI dapat membantu sangat penting. Begitu juga, 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 berikutnya dalam siklus AI adalah mengumpulkan data yang relevan. Akses ke 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 sintetis adalah informasi yang dihasilkan secara artifisial yang berguna dalam berbagai skenario, seperti pelatihan model ketika data dunia nyata langka, mengisi kesenjangan dalam data pelatihan, dan mempercepat pengembangan model.

Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah melakukan analisis data eksplorasi dan visualisasi. Teknik-teknik ini membantu memahami informasi apa yang tersedia dalam data dan proses apa yang diperlukan untuk mempersiapkan data untuk pelatihan model.

3. Praproses Data

Setelah pengumpulan dan eksplorasi data selesai, data kemudian melalui tahap praproses data, yang membantu mempersiapkan data mentah dan membuatnya sesuai untuk pembangunan model. Tahap ini melibatkan langkah-langkah yang berbeda, termasuk pembersihan data, normalisasi, dan augmentasi.

• Pembersihan Data – melibatkan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau inkonsistensi dalam data.

• Normalisasi Data – melibatkan mengubah data ke skala yang umum.

• Augmentasi Data – melibatkan membuat contoh data baru dengan menerapkan berbagai transformasi pada data yang ada.

4. Teknik Fitur

Teknik fitur melibatkan membuat variabel baru dari data yang tersedia untuk meningkatkan kinerja model. Proses ini bertujuan untuk menyederhanakan transformasi data dan meningkatkan akurasi, menghasilkan fitur untuk pembelajaran yang terawasi dan tidak terawasi.

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

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

5. Pelatihan Model

Setelah data pelatihan dipersiapkan, model AI kemudian dilatih secara iteratif. Berbagai algoritma pembelajaran mesin dan dataset dapat diuji selama proses ini, dan model yang optimal dipilih dan disesuaikan untuk kinerja prediktif yang akurat.

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

Selain itu, bisnis dapat mendapat manfaat dari pembelajaran transfer, yang melibatkan menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya untuk menyelesaikan masalah yang berbeda. Ini dapat menghemat waktu dan sumber daya yang signifikan, menghilangkan kebutuhan untuk melatih model dari awal.

6. Evaluasi Model

Setelah model AI telah dikembangkan dan dilatih, evaluasi model adalah langkah berikutnya dalam siklus pengembangan AI. Ini melibatkan menilai kinerja model menggunakan metrik evaluasi yang sesuai, seperti akurasi, skor F1, kerugian logaritmis, presisi, dan recall, untuk menentukan efektivitasnya.

7. Penerapan Model

Menerapkan model ML melibatkan mengintegrasikan model ke dalam lingkungan produksi untuk menghasilkan output yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Berbagai jenis penerapan termasuk inferensi batch, on-premises, berbasis cloud, dan penerapan edge.

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

• Penerapan On-Premises – melibatkan menerapkan model pada infrastruktur perangkat keras lokal yang dimiliki dan dipelihara oleh organisasi.

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

• Penerapan Edge – melibatkan menerapkan dan menjalankan model pembelajaran mesin pada perangkat lokal atau “edge” seperti smartphone, sensor, atau perangkat IoT.

8. Pemantauan Model

Kinerja model AI dapat menurun seiring waktu karena inkonsistensi data, skew, dan drift. Pemantauan model sangat penting untuk mengidentifikasi kapan hal ini terjadi. Langkah-langkah proaktif seperti MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin) mengoptimalkan dan menyederhanakan penerapan model pembelajaran mesin ke produksi dan memeliharanya.

9. Pemeliharaan Model

Pemeliharaan model yang diterapkan sangat penting untuk memastikan keandalan dan presisi yang terus-menerus. Salah satu pendekatan untuk pemeliharaan model adalah membangun pipa pelatihan ulang model. Pipa seperti itu dapat melatih ulang model secara otomatis menggunakan data yang diperbarui untuk memastikan bahwa model tetap relevan dan efisien.

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

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

Apa Tantangan yang Dapat Dihadapi Pengembang Selama Siklus Pengembangan AI?

Ilustrasi oleh L_Nuge dari Adobe Stock

Dengan meningkatnya kompleksitas model AI, pengembang AI dan ilmuwan data dapat bergelut dengan berbagai tantangan pada berbagai tahap siklus pengembangan AI. Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut.

• Kurva Belajar: Permintaan terus-menerus untuk mempelajari teknik AI baru dan mengintegrasikannya secara efektif dapat mengalihkan perhatian pengembang dari fokus pada kekuatan intinya dalam menciptakan aplikasi inovatif.

• Kurangnya Perangkat Keras yang Tahan Masa Depan: Ini dapat menghambat pengembang dari menciptakan aplikasi inovatif yang selaras dengan kebutuhan bisnis saat ini dan masa depan.

• Penggunaan Perangkat Lunak yang Rumit: Pengembang menghadapi tantangan ketika berhadapan dengan perangkat lunak yang rumit dan tidak familiar, yang mengakibatkan proses pengembangan yang melambat dan waktu ke pasar yang lebih lama.

• Mengelola Volume Data yang Besar: Ini sulit bagi pengembang AI untuk mendapatkan daya komputasi yang diperlukan untuk memproses volume data yang besar dan mengelola penyimpanan serta keamanan.

Tetap mendapatkan informasi tentang tren dan perkembangan teknologi terbaru di AI dengan Unite.ai.