AI-ontwikkelingslevenscyclus: Complete Breakdown in 2023

Kunstmatige intelligentie (AI) is de afgelopen jaren een baanbrekende technologie geworden, waardoor bedrijven de mogelijkheid hebben om nieuwe inzichten te verkrijgen, operaties te stroomlijnen en superieure klantervaringen te bieden. 91,5% van de toonaangevende bedrijven hebben op continue basis in AI geïnvesteerd. Aangezien AI blijft groeien als een krachtige oplossing voor moderne bedrijfsproblemen, wordt de AI-ontwikkelingslevenscyclus steeds complexer. Tegenwoordig worden AI-ontwikkelaars geconfronteerd met verschillende uitdagingen, waaronder gegevenskwaliteit, -hoeveelheid, het selecteren van de juiste architectuur, enz., die moeten worden aangepakt tijdens de gehele AI-levenscyclus.

Dit betekent dat het behalen van AI-voordelen een gestructureerde en rigoureuze aanpak van AI-ontwikkeling vereist, die de hele levenscyclus omvat, van probleemdefinitie tot modelimplementatie en verder. Laten we de verschillende fasen van een succesvolle AI-ontwikkelingslevenscyclus onderzoeken en de verschillende uitdagingen bespreken waarmee AI-ontwikkelaars worden geconfronteerd.

9 Fasen van het opbouwen van een succesvolle AI-ontwikkelingslevenscyclus

Het ontwikkelen en implementeren van een AI-project is een iteratief proces dat het opnieuw bezoeken van stappen vereist voor optimale resultaten. Hier zijn de negen fasen van het opbouwen van een succesvolle AI-ontwikkelingslevenscyclus.

1. Bedrijfsdoelstelling en gebruiksscenario

De eerste stap in de AI-ontwikkelingslevenscyclus is het identificeren van de bedrijfsdoelstelling of het probleem dat AI kan oplossen en het ontwikkelen van een AI-strategie. Het hebben van een duidelijk begrip van het probleem en hoe AI kan helpen, is cruciaal. Even belangrijk is het hebben van toegang tot de juiste talenten en vaardigheden, die cruciaal zijn voor het ontwikkelen van een effectief AI-model.

2. Gegevensverzameling en -exploratie

Nadat een bedrijfsdoelstelling is vastgesteld, is de volgende stap in de AI-levenscyclus het verzamelen van relevante gegevens. Toegang tot de juiste gegevens is kritisch voor het bouwen van succesvolle AI-modellen. Er zijn verschillende technieken beschikbaar voor gegevensverzameling, waaronder crowdsourcing, scraping en het gebruik van synthetische gegevens.

Synthetische gegevens zijn kunstmatig gegenereerde informatie die nuttig is in verschillende scenario’s, zoals het trainen van modellen wanneer reële gegevens schaars zijn, het opvullen van gaten in trainingsgegevens en het versnellen van modelontwikkeling.

Nadat de gegevens zijn verzameld, is de volgende stap het uitvoeren van exploratoire gegevensanalyse en visualisaties. Deze technieken helpen om te begrijpen welke informatie beschikbaar is in de gegevens en welke processen nodig zijn om de gegevens voor te bereiden op modeltraining.

3. Gegevensvoorbereiding

Nadat de gegevensverzameling en -exploratie zijn voltooid, gaan de gegevens door de volgende fase, gegevensvoorbereiding, die helpt om de ruwe gegevens voor te bereiden en ze geschikt te maken voor modelbouw. Deze fase omvat verschillende stappen, waaronder gegevensreiniging, normalisatie en uitbreiding.

• Gegevensreiniging – houdt in het identificeren en corrigeren van eventuele fouten of inconsistenties in de gegevens.

• Gegevensnormalisatie – houdt in het transformeren van de gegevens naar een gemeenschappelijke schaal.

• Gegevensuitbreiding – houdt in het creëren van nieuwe gegevenssamples door verschillende transformaties toe te passen op de bestaande gegevens.

4. Functie-engineering

Functie-engineering houdt in het creëren van nieuwe variabelen uit beschikbare gegevens om de prestaties van het model te verbeteren. Het proces heeft als doel om gegevenstransformaties te vereenvoudigen en de nauwkeurigheid te verbeteren, door functies te genereren voor zowel begeleide als onbegeleide leerprocessen.

Het omvat verschillende technieken, zoals het omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters en gegevenstransformatie door codering, normalisatie en standaardisatie.

Functie-engineering is kritisch in de AI-ontwikkelingslevenscyclus, aangezien het helpt om optimale functies voor het model te creëren en de gegevens gemakkelijk door de machine te laten begrijpen.

5. Modeltraining

Nadat de trainingsgegevens zijn voorbereid, wordt het AI-model iteratief getraind. Tijdens dit proces kunnen verschillende machine learning-algoritmen en datasets worden getest, en wordt het optimale model geselecteerd en fijn afgesteld voor nauwkeurige predictieve prestaties.

U kunt de prestaties van het getrainde model evalueren op basis van een verscheidenheid aan parameters en hyperparameters, zoals leer tempo, batchgrootte, aantal verborgen lagen, activatiefunctie en regularisatie, die worden aangepast om de beste mogelijke resultaten te behalen.

Bovendien kunnen bedrijven profiteren van overdrachtleren, dat het gebruik van een vooraf getraind model om een ander probleem op te lossen inhoudt. Dit kan aanzienlijke tijd en middelen besparen, waardoor de noodzaak om een model van scratch te trainen, wordt geëlimineerd.

6. Modelevaluatie

Nadat het AI-model is ontwikkeld en getraind, is de volgende stap in de AI-ontwikkelingslevenscyclus de evaluatie van het model. Dit omvat het beoordelen van de modelprestaties met behulp van geschikte evaluatiemetrics, zoals nauwkeurigheid, F1-score, logaritmische verlies, precisie en herinnering, om de effectiviteit te bepalen.

7. Modelimplementatie

Het implementeren van een ML-model omvat het integreren ervan in een productieomgeving om nuttige uitvoer te produceren voor bedrijfsbesluitvorming. Verschillende implementatietypen omvatten batch-inferentie, on-premises, cloud-gebaseerde en edge-implementatie.

• Batch-inferentie – het proces van het genereren van voorspellingen op een batch van datasets.

• On-premises-implementatie – omvat het implementeren van modellen op lokale hardware-infrastructuur die eigendom is van en wordt onderhouden door een organisatie.

• Cloud-implementatie – omvat het implementeren van modellen op externe servers en rekeninfrastructuur die worden aangeboden door derde partijen.

• Edge-implementatie – omvat het implementeren en uitvoeren van machine learning-modellen op lokale of “edge”-apparaten, zoals smartphones, sensoren of IoT-apparaten.

8. Modelbewaking

De prestaties van het AI-model kunnen in de loop van de tijd afnemen als gevolg van gegevensinconsistenties, scheefheden en drift. Modelbewaking is cruciaal voor het identificeren van wanneer dit gebeurt. Proactieve maatregelen zoals MLOps (Machine Learning Operations) optimaliseren en stroomlijnen de implementatie van machine learning-modellen in productie en onderhouden ze.

9. Modelonderhoud

Het onderhoud van geïmplementeerde modellen is kritisch om hun voortdurende betrouwbaarheid en precisie te garanderen. Een aanpak voor modelonderhoud is het opbouwen van een modelhertrainingspijplijn. Een dergelijke pijplijn kan het model automatisch opnieuw trainen met bijgewerkte gegevens om ervoor te zorgen dat het relevant en efficiënt blijft.

Een andere aanpak voor modelonderhoud is versterking van het leren, dat het trainen van het model omvat om de prestaties te verbeteren door feedback te geven op de beslissingen.

Door modelonderhoudstechnieken te implementeren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun geïmplementeerde modellen effectief blijven. Als gevolg hiervan leveren modellen nauwkeurige voorspellingen die aansluiten bij veranderende gegevenstrends en -omstandigheden.

Welke uitdagingen kunnen ontwikkelaars tegenkomen tijdens de AI-ontwikkelingslevenscyclus?

Afbeelding van L_Nuge van Adobe Stock

Door de toenemende complexiteit van AI-modellen kunnen AI-ontwikkelaars en datascientisten worstelen met verschillende uitdagingen op verschillende fasen van de AI-ontwikkelingslevenscyclus. Enkele hiervan worden hieronder genoemd.

• Lercurve: De voortdurende vraag naar het leren van nieuwe AI-technieken en het effectief integreren ervan kan ontwikkelaars afleiden van hun kernsterkte van het creëren van innovatieve toepassingen.

• Geen toekomstbestendige hardware: Dit kan ontwikkelaars belemmeren om innovatieve toepassingen te creëren die aansluiten bij hun huidige en toekomstige bedrijfsvereisten.

• Gebruik van ingewikkelde softwaretools: Ontwikkelaars worden geconfronteerd met uitdagingen bij het omgaan met ingewikkelde en onbekende tools, waardoor de ontwikkelingsprocessen vertraagd worden en de tijd tot markttoegang toeneemt.

• Beheer van grote hoeveelheden gegevens: Het is moeilijk voor AI-ontwikkelaars om de benodigde rekenkracht te verkrijgen om deze grote hoeveelheden gegevens te verwerken en op te slaan en de beveiliging te garanderen.

Blijf op de hoogte van de nieuwste technologie-trends en -ontwikkelingen in AI met Unite.ai.