Ciclo di vita dello sviluppo dell'IA: guasto completo nel 2023

L'intelligenza artificiale (AI) è emersa come una tecnologia rivoluzionaria negli ultimi anni, offrendo alle aziende il potenziale per sbloccare nuove intuizioni, semplificare le operazioni e offrire esperienze cliente superiori. 91.5% delle aziende leader hanno investito in IA su base continuativa. Poiché l'IA continua a crescere come una potente soluzione ai problemi aziendali moderni, il ciclo di vita dello sviluppo dell'IA sta diventando sempre più complesso. Oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale stanno affrontando diverse sfide, tra cui qualità dei dati, quantità, selezione dell'architettura giusta, ecc., che devono essere affrontati durante l'intero ciclo di vita dell'IA.

Pertanto, per realizzare i benefici dell'IA è necessario un approccio strutturato e rigoroso allo sviluppo dell'IA che copra l'intero ciclo di vita, dalla definizione del problema all'implementazione del modello e oltre. Esploriamo le diverse fasi di un ciclo di vita di sviluppo dell'IA di successo e analizziamo le diverse sfide che gli sviluppatori di IA devono affrontare.

9 fasi per creare un ciclo di vita di sviluppo dell'IA di successo

Lo sviluppo e l'implementazione di un progetto AI è un processo iterativo che richiede la rivisitazione dei passaggi per ottenere risultati ottimali. Ecco le nove fasi della costruzione di un ciclo di vita di sviluppo dell'IA di successo.

1. Caso d'uso dell'obiettivo aziendale

Il primo passo del ciclo di vita dello sviluppo dell'IA è l'identificazione dell'obiettivo aziendale o del problema che l'IA può risolvere e sviluppare una strategia di intelligenza artificiale. Avere una chiara comprensione del problema e di come l'IA può aiutare è fondamentale. Altrettanto importante è avere accesso al talento e alle competenze giuste, fondamentale per lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale efficace.

2. Raccolta ed esplorazione dei dati

Dopo aver stabilito un obiettivo aziendale, il passaggio successivo nel ciclo di vita dell’IA è la raccolta dei dati rilevanti. L’accesso ai dati giusti è fondamentale per creare modelli di intelligenza artificiale di successo. Oggi sono disponibili varie tecniche per la raccolta dei dati, tra cui il crowdsourcing, lo scraping e l’uso di dati sintetici.

I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente utili in diversi scenari, come l'addestramento di modelli quando i dati del mondo reale sono scarsi, il riempimento di lacune nei dati di addestramento e l'accelerazione dello sviluppo del modello.

Una volta raccolti i dati, il passaggio successivo consiste nell'eseguire analisi e visualizzazioni esplorative dei dati. Queste tecniche aiutano a capire quali informazioni sono disponibili nei dati e quali processi sono necessari per preparare i dati per l'addestramento del modello.

3. Preelaborazione dei dati

Una volta completate la raccolta e l'esplorazione dei dati, i dati passano attraverso la fase successiva, la pre-elaborazione dei dati, che aiuta a preparare i dati grezzi e a renderli adatti alla costruzione del modello. Questa fase prevede diversi passaggi, tra cui la pulizia dei dati, la normalizzazione e aumento.

• Pulizia dei dati – comporta l'identificazione e la correzione di eventuali errori o incongruenze nei dati.

• Normalizzazione dei dati – comporta la trasformazione dei dati in una scala comune.

• Aumento dei dati – comporta la creazione di nuovi campioni di dati applicando varie trasformazioni ai dati esistenti.

4. Ingegneria delle caratteristiche

L'ingegneria delle feature consiste nel creare nuove variabili a partire dai dati disponibili per migliorare le prestazioni del modello. Il processo mira a semplificare le trasformazioni dei dati e a migliorarne l'accuratezza, generando feature per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Implica varie tecniche, come la gestione di valori mancanti, valori anomali e trasformazione dei dati tramite codifica, normalizzazione e standardizzazione.

L'ingegnerizzazione delle funzionalità è fondamentale nel ciclo di vita dello sviluppo dell'IA, poiché aiuta a creare funzionalità ottimali per il modello e rende i dati facilmente comprensibili dalla macchina.

5. Formazione del modello

Dopo aver preparato i dati di addestramento, il modello AI viene addestrato in modo iterativo. Durante questo processo è possibile testare diversi algoritmi e set di dati di machine learning e il modello ottimale viene selezionato e messo a punto per prestazioni predittive accurate.

È possibile valutare le prestazioni del modello addestrato in base a una varietà di parametri e iperparametri, come la velocità di apprendimento, le dimensioni del batch, il numero di livelli nascosti, la funzione di attivazione e la regolarizzazione, che vengono regolati per ottenere i migliori risultati possibili.

Inoltre, le imprese possono trarne vantaggio trasferire l'apprendimento che prevede l'utilizzo di un modello pre-addestrato per risolvere un problema diverso. Ciò può far risparmiare molto tempo e risorse, eliminando la necessità di addestrare un modello da zero.

6. Valutazione del modello

Una volta che il modello di intelligenza artificiale è stato sviluppato e addestrato, la valutazione del modello è il passaggio successivo nel ciclo di vita dello sviluppo dell'IA. Ciò comporta la valutazione delle prestazioni del modello utilizzando metriche di valutazione appropriate, come accuratezza, punteggio F1, perdita logaritmica, precisione e richiamo, per determinarne l'efficacia.

7. Implementazione del modello

La distribuzione di un modello ML comporta l'integrazione in un ambiente di produzione per produrre output utili per il processo decisionale aziendale. I diversi tipi di distribuzione includono l'inferenza batch, la distribuzione locale, basata su cloud e perimetrale.

• Inferenza batch – il processo di generazione ricorrente di previsioni su un batch di set di dati.

• Distribuzione locale  – implica la distribuzione di modelli su un'infrastruttura hardware locale di proprietà e gestita da un'organizzazione.

• Distribuzione cloud – comporta la distribuzione di modelli su server remoti e infrastrutture informatiche fornite da fornitori di servizi cloud di terze parti.

• Distribuzione perimetrale – comporta l'implementazione e l'esecuzione di modelli di machine learning su dispositivi locali o "periferici" come smartphone, sensori o dispositivi IoT.

8. Monitoraggio del modello

Le prestazioni del modello AI possono peggiorare nel tempo a causa di incoerenze, distorsioni e deviazioni dei dati. Il monitoraggio del modello è fondamentale per identificare quando ciò accade. Misure proattive come MLOps (Machine Learning Operations) ottimizzano e semplificano l'implementazione dei modelli di machine learning in produzione e li mantengono.

9. Manutenzione del modello

La manutenzione del modello dei modelli distribuiti è fondamentale per garantire la loro continua affidabilità e precisione. Un approccio alla manutenzione del modello consiste nel creare una pipeline di riaddestramento del modello. Tale pipeline può riaddestrare automaticamente il modello utilizzando dati aggiornati per garantire che rimanga pertinente ed efficiente.

Un altro approccio alla manutenzione del modello è insegnamento rafforzativo, che prevede l'addestramento del modello per migliorarne le prestazioni fornendo un feedback sulle sue decisioni.

Implementando tecniche di manutenzione dei modelli, le organizzazioni possono garantire che i loro modelli distribuiti rimangano efficaci. Di conseguenza, i modelli forniscono previsioni accurate che si allineano alle mutevoli tendenze e condizioni dei dati.

Quali sfide possono affrontare gli sviluppatori durante il ciclo di vita dello sviluppo dell'IA?

Immagine di L_Nuge da Adobe Stock

Con la crescente complessità dei modelli di intelligenza artificiale, gli sviluppatori di intelligenza artificiale e i data scientist possono affrontare sfide diverse nelle varie fasi del ciclo di vita dello sviluppo dell'IA. Alcuni di essi sono riportati di seguito.

• Curva di apprendimento: La continua richiesta di apprendere nuove tecniche di intelligenza artificiale e di integrarle in modo efficace può distrarre gli sviluppatori dal concentrarsi sulla loro forza principale nella creazione di applicazioni innovative.

• Mancanza di hardware a prova di futuro: Ciò può impedire agli sviluppatori di creare applicazioni innovative in linea con i loro requisiti aziendali attuali e futuri.

• Utilizzo di complicati strumenti software: Gli sviluppatori affrontano sfide quando hanno a che fare con strumenti complicati e non familiari, con conseguente rallentamento dei processi di sviluppo e aumento del time-to-market.

• Gestione di grandi volumi di dati: È difficile per gli sviluppatori di intelligenza artificiale ottenere la potenza di calcolo necessaria per elaborare questa grande quantità di dati e gestire l'archiviazione e la sicurezza.

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