Ciclo di sviluppo dell’intelligenza artificiale: analisi completa nel 2023

L’intelligenza artificiale (AI) è emersa come una tecnologia rivoluzionaria negli ultimi anni, offrendo alle aziende la possibilità di sbloccare nuove informazioni, semplificare le operazioni e fornire esperienze clienti superiori. Il 91,5% delle aziende leader ha investito in AI in modo continuativo. Poiché l’AI continua a crescere come soluzione potente per i problemi aziendali moderni, il ciclo di sviluppo dell’AI sta diventando sempre più complesso. Oggi, gli sviluppatori di AI stanno affrontando diverse sfide, tra cui la qualità dei dati, la quantità, la scelta dell’architettura giusta, ecc., che devono essere affrontate durante l’intero ciclo di vita dell’AI.

Pertanto, la realizzazione dei benefici dell’AI richiede un approccio strutturato e rigoroso allo sviluppo dell’AI 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 sviluppo dell’AI di successo e discutiamo le varie sfide affrontate dagli sviluppatori di AI.

9 fasi per costruire un ciclo di sviluppo dell’AI di successo

Sviluppare e implementare un progetto di AI è un processo iterativo che richiede la revisione dei passaggi per ottenere risultati ottimali. Ecco le nove fasi per costruire un ciclo di sviluppo dell’AI di successo.

1. Caso d’uso dell’obiettivo aziendale

Il primo passo del ciclo di sviluppo dell’AI è identificare l’obiettivo aziendale o il problema che l’AI può risolvere e sviluppare una strategia di AI. Avere una chiara comprensione del problema e di come l’AI possa aiutare è fondamentale. Altrettanto importante è avere accesso ai talenti e alle competenze giuste per sviluppare un modello di AI efficace.

2. Raccolta e esplorazione dei dati

Dopo aver stabilito un obiettivo aziendale, il passo successivo nel ciclo di vita dell’AI è la raccolta dei dati rilevanti. L’accesso ai dati giusti è critico per costruire modelli di AI di successo. Ci sono diverse tecniche disponibili oggi 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 ad esempio l’addestramento di modelli quando i dati del mondo reale sono scarsi, il riempimento dei gap nei dati di addestramento e l’accelerazione dello sviluppo del modello.

Una volta raccolti i dati, il passo successivo è eseguire un’analisi dei dati e visualizzazioni esplorative. Queste tecniche aiutano a comprendere quale informazione è disponibile nei dati e quali processi sono necessari per preparare i dati per l’addestramento del modello.

3. Pre-elaborazione dei dati

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

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

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

• Aumento dei dati – coinvolge la creazione di nuovi campioni di dati applicando diverse trasformazioni ai dati esistenti.

4. Ingegneria delle caratteristiche

L’ingegneria delle caratteristiche coinvolge la creazione di nuove variabili a partire dai dati disponibili per migliorare le prestazioni del modello. Il processo mira a semplificare le trasformazioni dei dati e a migliorare l’accuratezza, generando caratteristiche per l’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Questo coinvolge diverse tecniche, come la gestione dei valori mancanti, degli outlier e la trasformazione dei dati attraverso la codifica, la normalizzazione e la standardizzazione.

L’ingegneria delle caratteristiche è fondamentale nel ciclo di sviluppo dell’AI, poiché aiuta a creare caratteristiche ottimali per il modello e a rendere i dati facilmente comprensibili dalla macchina.

5. Addestramento del modello

Dopo aver preparato i dati di addestramento, il modello di AI viene addestrato in modo iterativo. Durante questo processo, possono essere testati diversi algoritmi di apprendimento automatico e set di dati, e il modello ottimale viene selezionato e regolato per una precisa prestazione predittiva.

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

Inoltre, le aziende possono trarre vantaggio dall’apprendimento trasferito, che coinvolge l’uso di un modello pre-addestrato per risolvere un problema diverso. Ciò può risparmiare tempo e risorse significative, eliminando la necessità di addestrare un modello da zero.

6. Valutazione del modello

Una volta sviluppato e addestrato il modello di AI, la valutazione del modello è il passo successivo nel ciclo di sviluppo dell’AI. Ciò coinvolge la valutazione delle prestazioni del modello utilizzando metriche di valutazione appropriate, come l’accuratezza, il punteggio F1, la perdita logaritmica, la precisione e la recall, per determinarne l’efficacia.

7. Implementazione del modello

L’implementazione di un modello di ML coinvolge l’integrazione del modello in un ambiente di produzione per produrre output utili per la presa di decisioni aziendali. Ci sono diversi tipi di implementazione, tra cui l’inferenza batch, l’implementazione on-premises, cloud-based e edge.

• Inferenza batch – il processo di generazione di previsioni ricorrenti su un batch di dataset.

• Implementazione on-premises – coinvolge l’implementazione dei modelli su infrastrutture hardware locali possedute e mantenute da un’organizzazione.

• Implementazione cloud – coinvolge l’implementazione dei modelli su server e infrastrutture di calcolo remote fornite da provider di servizi cloud di terze parti.

• Implementazione edge – coinvolge l’implementazione e l’esecuzione di modelli di apprendimento automatico su dispositivi locali o “edge” come smartphone, sensori o dispositivi IoT.

8. Monitoraggio del modello

Le prestazioni del modello di AI possono deteriorarsi nel tempo a causa di incongruenze dei dati, distorsioni e derive. 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 apprendimento automatico in produzione e li mantengono.

9. Manutenzione del modello

La manutenzione del modello implementato è critica per assicurare la sua continua affidabilità e precisione. Un approccio alla manutenzione del modello è costruire una pipeline di ri-addestramento del modello. Una tale pipeline può ri-addestrare automaticamente il modello utilizzando dati aggiornati per assicurarsi che rimanga rilevante ed efficiente.

Un altro approccio alla manutenzione del modello è l’apprendimento per rinforzo, che coinvolge l’addestramento del modello per migliorare le sue prestazioni fornendo feedback sulle sue decisioni.

Implementando tecniche di manutenzione del modello, le organizzazioni possono assicurarsi che i loro modelli implementati rimangano efficaci. Di conseguenza, i modelli forniscono previsioni accurate che si allineano con le tendenze e le condizioni dei dati in continua evoluzione.

Quali sfide possono affrontare gli sviluppatori durante il ciclo di sviluppo dell’AI?

Immagine di L_Nuge da Adobe Stock

Con l’aumento della complessità dei modelli di AI, gli sviluppatori di AI e i data scientist possono affrontare diverse sfide in diverse fasi del ciclo di sviluppo dell’AI. Alcune di queste sfide sono elencate di seguito.

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

• Mancanza di hardware future-proof: Ciò può ostacolare gli sviluppatori nella creazione di applicazioni innovative allineate con le loro esigenze aziendali attuali e future.

• Uso di strumenti software complessi: Gli sviluppatori affrontano sfide quando si occupano di strumenti complessi e non familiari, il che comporta processi di sviluppo rallentati e un aumento del tempo di commercializzazione.

• Gestione di grandi volumi di dati: È difficile per gli sviluppatori di AI ottenere la potenza di calcolo necessaria per elaborare questo vasto volume di dati e gestire l’archiviazione e la sicurezza.

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