AI開発ライフサイクル：2023年の完全な解説

人工知能（AI）は、近年、企業に新たな洞察を解放し、業務を合理化し、優れた顧客体験を提供する可能性を秘めた革命的な技術として登場しました。 91.5％の優れた企業 が継続的に AI に投資しています。AI は現代のビジネス問題に対する強力な解決策として成長し続けているため、AI 開発ライフサイクルはますます複雑になっています。今日、AI 開発者は、データ品質、数量、適切なアーキテクチャの選択など、AI ライフサイクル全体で対処しなければならない複数の課題に直面しています。

したがって、AI の利点を実現するには、問題定義からモデル展開まで、そしてそれ以降にも、AI 開発全体にわたる構造化された厳格なアプローチが必要です。成功した AI 開発ライフサイクルのさまざまな段階を探り、AI 開発者が直面するさまざまな課題について議論しましょう。

成功した AI 開発ライフサイクルの 9 つの段階

AI プロジェクトの開発と展開は、最適な結果を得るためにステップの反復が必要な反復プロセスです。成功した AI 開発ライフサイクルの 9 つの段階は以下のとおりです。

1. ビジネス目標ユースケース

AI 開発ライフサイクルの最初のステップは、AI が解決できるビジネス目標または問題を特定し、AI 戦略 を開発することです。問題と AI がどのように役立つかを理解することは非常に重要です。同様に、適切な才能とスキルにアクセスすることも、効果的な AI モデルを開発する上で非常に重要です。

2. データ収集と探索

ビジネス目標を確立した後、AI ライフサイクルの次のステップは、関連するデータを収集することです。成功した AI モデルを構築するには、適切なデータにアクセスすることが重要です。今日、クラウドソーシング、スクレイピング、合成データの使用などのさまざまなテクニックがデータ収集に利用可能です。

合成データは、トレーニングモデルに実世界のデータが不足しているシナリオで役立つ人工的に生成された情報です。また、トレーニング データのギャップを埋め、モデル開発を高速化することもできます。

データを収集したら、次のステップは、探索的データ分析と視覚化を実行することです。これらのテクニックは、データにどのような情報が利用可能か、またモデル トレーニングのためにデータを準備するためにどのようなプロセスが必要かを理解するのに役立ちます。

3. データ前処理

データ収集と探索が完了したら、データは次のステージであるデータ前処理に進みます。これは、生データを準備し、モデル構築に適した状態にすることを支援します。このステージには、データ クリーニング、正規化、増強 などのさまざまなステップが含まれます。

• データ クリーニング – データ内のエラーまたは不一致を特定して修正することを含みます。

• データ正規化 – データを共通のスケールに変換することを含みます。

• データ増強 – 既存のデータにさまざまな変換を適用して新しいデータ サンプルを生成することを含みます。

4. フィーチャー エンジニアリング

フィーチャー エンジニアリングには、利用可能なデータから新しい変数を作成してモデルのパフォーマンスを向上させることが含まれます。このプロセスは、データ変換を簡素化し、精度を向上させることを目的とし、教師あり学習と教師なし学習の両方の特徴を生成します。

欠損値の処理、外れ値、エンコード、正規化、標準化を通じてデータ変換を行うさまざまなテクニックが含まれます。

フィーチャー エンジニアリングは、AI 開発ライフサイクルにおいて非常に重要です。モデルの最適な特徴を作成し、データを機械が簡単に理解できるようにするのに役立ちます。

5. モデル トレーニング

トレーニング データを準備した後、AI モデルは反復的にトレーニングされます。このプロセスでは、さまざまな機械学習アルゴリズムとデータセットをテストし、最適なモデルを選択して精度の高い予測パフォーマンスを実現するために微調整します。

トレーニングされたモデルのパフォーマンスは、学習率、バッチ サイズ、隠れ層の数、活性化関数、正則化などのさまざまなパラメータとハイパーパラメータに基づいて評価できます。これらのパラメータは、可能な限り最良の結果を達成するために調整されます。

また、企業は 転移学習 の利点を活用できます。転移学習では、事前にトレーニングされたモデルを使用して別の問題を解決します。これにより、モデルをスクラッチからトレーニングする必要性がなくなり、時間とリソースを大幅に節約できます。

6. モデル評価

AI モデルが開発され、トレーニングされた後、次のステップはモデル評価です。モデル評価では、精度、F1 スコア、対数損失、精度、再現率などの適切な評価メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、その有効性を判断します。

7. モデル展開

ML モデルの展開には、ビジネス上の意思決定に役立つ有用な出力を生成するために、モデルをプロダクション環境に統合することが含まれます。展開の種類には、バッチ推論、オンプレミス、クラウドベース、エッジ展開などがあります。

• バッチ推論 – データセットのバッチに対して予測を繰り返し生成するプロセスです。

• オンプレミス展開 – モデルをローカル ハードウェア インフラストラクチャに展開することを指し、組織によって所有および維持されます。

• クラウド展開 – モデルをサードパーティのクラウド サービス プロバイダーが提供するリモート サーバーおよびコンピューティング インフラストラクチャに展開することを指します。

• エッジ展開 – モデルをローカル デバイスまたは「エッジ」デバイス (スマートフォン、センサー、IoT デバイスなど) で展開および実行することを指します。

8. モデル監視

AI モデルのパフォーマンスは、データの不一致、偏り、ドリフトにより時間の経過とともに低下する可能性があります。モデルのパフォーマンスが低下したときにそれを特定するために、モデルの監視は非常に重要です。MLOps (Machine Learning Operations) などのプロアクティブな措置により、モデルをプロダクション環境に展開して維持するプロセスを最適化および合理化できます。

9. モデルメンテナンス

展開されたモデルのメンテナンスは、継続的な信頼性と精度を確保するために非常に重要です。モデルのメンテナンスの 1 つのアプローチは、モデル再トレーニング パイプラインを構築することです。このパイプラインにより、モデルを最新のデータで自動的に再トレーニングして、モデルが関連性と効率性を維持することを保証できます。

モデルのメンテナンスのもう 1 つのアプローチは、強化学習 を使用することです。モデルのパフォーマンスを向上させるために、モデルの決定に対するフィードバックを提供することです。

モデルのメンテナンス テクニックを実装することで、組織は展開されたモデルの有効性を確保できます。結果として、モデルの予測は、データの傾向や条件の変化と一致するものになります。

AI 開発ライフサイクル中に開発者が直面する課題は何ですか？

L_Nuge による Adobe Stock のイメージ

AI モデルの複雑さが増すにつれて、AI 開発者とデータ サイエンティストは、AI 開発ライフサイクルのさまざまな段階でさまざまな課題に直面することがあります。以下はその一例です。

• 学習曲線: 新しい AI テクニックを学び、それらを効果的に統合するという継続的なニーズは、開発者が革新的なアプリケーションを作成するという中核的な強みから注意をそらす可能性があります。

• 将来のハードウェアの不足: これは、開発者が現在および将来のビジネス要件に一致する革新的なアプリケーションを作成することを妨げる可能性があります。

• 複雑なソフトウェア ツールの使用: 開発者は、複雑で不明なツールに直面したときに課題に直面し、開発プロセスが遅くなる可能性があり、市場投入までの時間が長くなる可能性があります。

• 大量のデータの管理: AI 開発者は、膨大な量のデータを処理するために必要なコンピューティング パワーを取得することが難しく、ストレージとセキュリティを管理することが難しい場合があります。

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