AI хөгжлийн амьдралын мөчлөг: 2023 онд бүрэн задаргаа

Хиймэл оюун ухаан (AI) нь сүүлийн жилүүдэд тоглоомыг өөрчлөх технологи болон гарч ирсэн бөгөөд бизнесүүдэд шинэ ойлголтыг нээх, үйл ажиллагааг оновчтой болгох, үйлчлүүлэгчдэд дээд зэргийн туршлагыг хүргэх боломжийг санал болгож байна. Тэргүүлэгч аж ахуйн нэгжүүдийн 91.5% хиймэл оюун ухаанд байнга хөрөнгө оруулалт хийсэн. AI нь орчин үеийн бизнесийн асуудлыг шийдвэрлэх хүчирхэг шийдэл болж өссөөр байгаа тул хиймэл оюун ухааны хөгжлийн амьдралын мөчлөг улам бүр төвөгтэй болж байна. Өнөөдөр AI хөгжүүлэгчид хэд хэдэн сорилттой тулгарч байна, үүнд мэдээллийн чанар, тоо хэмжээ, зөв ​​архитектурыг сонгох гэх мэтийг хиймэл оюун ухааны амьдралын мөчлөгийн туршид шийдвэрлэх ёстой.

Тиймээс хиймэл оюун ухааны үр өгөөжийг мэдрэхийн тулд асуудлыг тодорхойлохоос эхлээд загвар зохион бүтээх хүртэлх амьдралын мөчлөгийг бүхэлд нь хамарсан хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэхэд зохион байгуулалттай, хатуу хандлагыг шаарддаг. Хиймэл оюун ухааныг амжилттай хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгийн янз бүрийн үе шатуудыг судалж, хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдэд тулгардаг янз бүрийн сорилтуудын талаар ярилцъя.

Хиймэл оюун ухааныг амжилттай хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгийг бий болгох 9 үе шат

AI төслийг боловсруулж, хэрэгжүүлэх нь оновчтой үр дүнд хүрэхийн тулд үе шатуудыг эргэн харах шаардлагатай давтагдах үйл явц юм. Хиймэл оюун ухааныг амжилттай хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгийг бий болгох есөн үе шатыг энд харуулав.

1. Бизнесийн зорилго ашиглах тохиолдол

Хиймэл оюун ухааны хөгжлийн амьдралын мөчлөгийн эхний алхам бол хиймэл оюун ухаан шийдэж чадах бизнесийн зорилго эсвэл асуудлыг тодорхойлох явдал юм AI стратеги боловсруулах. Асуудлын талаар тодорхой ойлголттой байх, хиймэл оюун ухаан хэрхэн тусалж болох нь маш чухал юм. Үүний нэгэн адил чухал ач холбогдолтой бөгөөд зөв авъяас чадвар, ур чадвар эзэмших нь AI-ийн үр дүнтэй загварыг хөгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой юм.

2. Мэдээлэл цуглуулах, хайх

Бизнесийн зорилгоо тодорхойлсны дараа хиймэл оюун ухааны амьдралын мөчлөгийн дараагийн алхам бол холбогдох өгөгдлийг цуглуулах явдал юм. AI загваруудыг амжилттай бүтээхэд зөв өгөгдөлд хандах нь чухал юм. Өнөөдөр мэдээлэл цуглуулах янз бүрийн арга техникийг ашиглах боломжтой бөгөөд үүнд crowdsourcing, хусах, синтетик өгөгдлийг ашиглах.

Синтетик өгөгдөл нь бодит өгөгдөл хомс үед сургалтын загвар гаргах, сургалтын мэдээллийн цоорхойг нөхөх, загвар боловсруулах хурдыг нэмэгдүүлэх зэрэг янз бүрийн хувилбаруудад тустай зохиомлоор үүсгэсэн мэдээлэл юм.

Мэдээллийг цуглуулсны дараа дараагийн алхам бол хайгуулын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, дүрслэх явдал юм. Эдгээр аргууд нь өгөгдөлд ямар мэдээлэл байгаа, загварыг сургалтанд бэлтгэхэд ямар процесс шаардлагатай байгааг ойлгоход тусалдаг.

3. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт

Мэдээлэл цуглуулж, хайгуул хийсний дараа өгөгдөл нь дараагийн үе шат болох өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалтанд ордог бөгөөд энэ нь түүхий өгөгдлийг бэлтгэх, загвар бүтээхэд тохиромжтой болгоход тусалдаг. Энэ үе шатанд өгөгдөл цэвэрлэх, хэвийн болгох гэх мэт өөр өөр алхмууд орно нэмэгдэл.

• Өгөгдлийн цэвэрлэгээ – өгөгдлийн аливаа алдаа, зөрчлийг илрүүлж, засахад хамаарна.

• Өгөгдлийг хэвийн болгох - өгөгдлийг нийтлэг масштаб болгон хувиргах.

• Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх - Одоо байгаа өгөгдөлд янз бүрийн хувиргалт хийх замаар шинэ өгөгдлийн дээжийг бий болгохыг хэлнэ.

4. Онцлог инженерчлэл

Онцлогын инженерчлэл нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд байгаа өгөгдлөөс шинэ хувьсагчдыг бий болгох явдал юм. Уг процесс нь өгөгдлийн хувиргалтыг хялбарчлах, нарийвчлалыг сайжруулах зорилготой бөгөөд хяналттай болон хяналтгүй суралцах боломжуудыг бий болгодог.

Энэ нь кодчилол, хэвийн болгох, стандартчилах замаар алга болсон утгууд, хэт давчуу утгыг зохицуулах, өгөгдлийг хувиргах зэрэг янз бүрийн арга техникийг хамардаг.

Онцлогын инженерчлэл нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийн амьдралын мөчлөгт чухал ач холбогдолтой бөгөөд энэ нь загварт оновчтой функцуудыг бий болгож, өгөгдлийг машинд хялбархан ойлгоход тусалдаг.

5. Загварын сургалт

Сургалтын өгөгдлийг бэлтгэсний дараа AI загварыг давталттайгаар сургадаг. Энэ процессын явцад янз бүрийн машин сургалтын алгоритмууд болон өгөгдлийн багцуудыг турших боломжтой бөгөөд оновчтой загварыг сонгон, урьдчилан таамаглах гүйцэтгэлийг нарийн тохируулдаг.

Та хамгийн сайн үр дүнд хүрэхийн тулд тохируулсан суралцах хурд, багцын хэмжээ, далд давхаргын тоо, идэвхжүүлэх функц, зохицуулалт зэрэг олон параметр, гиперпараметр дээр үндэслэн бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжтой.

Мөн бизнес эрхлэгчид ашиг тусаа өгөх боломжтой сургалтыг шилжүүлэх Энэ нь өөр асуудлыг шийдэхийн тулд урьдчилан бэлтгэсэн загварыг ашиглах явдал юм. Энэ нь цаг хугацаа, нөөцийг ихээхэн хэмнэж, загвар өмсөгчийг эхнээс нь сургах шаардлагагүй болно.

6. Загварын үнэлгээ

AI загварыг боловсруулж, сургасны дараа загварын үнэлгээ нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийн амьдралын мөчлөгийн дараагийн алхам болно. Үүнд нарийвчлал, F1 оноо, логарифмын алдагдал, нарийвчлал, эргүүлэн татах зэрэг зохих үнэлгээний хэмжүүрүүдийг ашиглан загварын гүйцэтгэлийг үнэлж, үр нөлөөг нь тодорхойлдог.

7. Загвар байршуулалт

ML загварыг ашиглах нь бизнесийн шийдвэр гаргахад хэрэгтэй үр дүнг гаргахын тулд үйлдвэрлэлийн орчинд нэгтгэх явдал юм. Байршуулах янз бүрийн төрлүүд нь багцын дүгнэлт, газар дээрх, үүлэн дээр суурилсан, захын байршуулалт зэрэг багтана.

• Багцын дүгнэлт – багц өгөгдлийн багц дээр урьдчилан таамаглах үйл явц.

• Байгууллагад байршуулах  – Байгууллагын эзэмшиж, засвар үйлчилгээ хийдэг орон нутгийн техник хангамжийн дэд бүтцэд загваруудыг ашиглахыг хамарна.

• Cloud Deployment – алсын серверүүд болон гуравдагч этгээдийн үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчдээс өгсөн тооцооллын дэд бүтцэд загваруудыг байрлуулах зэрэг орно.

• Edge Deployment – Ухаалаг утас, мэдрэгч, IoT төхөөрөмж гэх мэт орон нутгийн эсвэл “ирмэг” төхөөрөмж дээр машин сургалтын загваруудыг байрлуулж, ажиллуулахыг хэлнэ.

8. Загвар мониторинг

Өгөгдлийн зөрүү, хазайлт, хазайлт зэргээс шалтгаалан AI загварын гүйцэтгэл цаг хугацааны явцад муудаж болно. Загварын хяналт нь энэ нь хэзээ болохыг тодорхойлоход маш чухал юм. MLOps (Machine Learning Operations) зэрэг идэвхтэй арга хэмжээнүүд нь машин сургалтын загваруудыг үйлдвэрлэх, засварлахад ашиглах ажлыг оновчтой, оновчтой болгодог.

9. Загварын засвар үйлчилгээ

Байршуулсан загваруудын засвар үйлчилгээ нь найдвартай, нарийвчлалтай байхын тулд маш чухал юм. Загварын засвар үйлчилгээний нэг арга бол загварыг давтан сургах шугам хоолойг барих явдал юм. Ийм дамжуулах хоолой нь шинэчлэгдсэн өгөгдлийг ашиглан загвараа автоматаар дахин сургаж, хамааралтай, үр ашигтай хэвээр байх болно.

Загварын засвар үйлчилгээний өөр нэг арга бэхжүүлэх сургалт, энэ нь загварт гаргасан шийдвэрийн талаар санал хүсэлт өгөх замаар гүйцэтгэлийг сайжруулахад сургах явдал юм.

Загварын засвар үйлчилгээний арга техникийг хэрэгжүүлснээр байгууллагууд өөрсдийн байрлуулсан загваруудаа үр дүнтэй байлгах боломжтой. Үүний үр дүнд загварууд нь өөрчлөгдөж буй өгөгдлийн чиг хандлага, нөхцөл байдалд нийцсэн үнэн зөв таамаглалыг өгдөг.

AI хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгийн явцад хөгжүүлэгчид ямар сорилтуудтай тулгарч болох вэ?

AI загваруудын нарийн төвөгтэй байдал нэмэгдэж байгаа тул хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачид хиймэл оюун ухааны хөгжлийн амьдралын мөчлөгийн янз бүрийн үе шатанд янз бүрийн сорилттой тэмцэж чадна. Тэдгээрийн заримыг доор өгөв.

• Сурах муруй: Хиймэл оюун ухааны шинэ техникийг сурч, тэдгээрийг үр дүнтэй нэгтгэх тасралтгүй эрэлт нь хөгжүүлэгчдийг шинэлэг хэрэглээг бий болгох үндсэн хүчдээ анхаарлаа төвлөрүүлэхэд саад учруулж болзошгүй юм.

• Ирээдүйд найдвартай техник хангамжийн дутагдал: Энэ нь хөгжүүлэгчдэд одоогийн болон ирээдүйн бизнесийн шаардлагад нийцсэн шинэлэг програмуудыг бий болгоход саад учруулж болзошгүй юм.

• Нарийн төвөгтэй програм хангамжийн хэрэгслийг ашиглах: Хөгжүүлэгчид төвөгтэй, танил бус хэрэгслүүдтэй ажиллахад бэрхшээлтэй тулгардаг бөгөөд үүний үр дүнд хөгжлийн үйл явц удааширч, зах зээлд гарах хугацаа нэмэгддэг.

• Их хэмжээний өгөгдлийг удирдах: AI хөгжүүлэгчдэд ийм их хэмжээний өгөгдлийг боловсруулах, хадгалах сан, аюулгүй байдлыг удирдахад шаардагдах тооцоолох хүчийг олж авахад хэцүү байдаг.

AI-тай хамгийн сүүлийн үеийн технологийн чиг хандлага, хөгжлийн талаар цаг тухайд нь мэдээлэлтэй байгаарай Unite.ai.