AI-utviklingslivssyklus: Fullstendig gjennomgang i 2023

Kunstig intelligens (KI) har oppstått som en banebrytende teknologi de siste årene, og tilbyr bedrifter potensialet til å låse opp nye innsikter, strømlinje prosesser og levere overlegne kundeopplevelser. 91,5% av ledende bedrifter har investert i KI på en kontinuerlig basis. Ettersom KI fortsatt vokser som en kraftfull løsning på moderne bedriftsproblemer, blir KI-utviklingslivssyklusen stadig mer komplisert. I dag møter KI-utviklere flere utfordringer, inkludert datakvalitet, -kvantitet, valg av riktig arkitektur osv., som må håndteres gjennom hele KI-livssyklusen.

Derfor krever realisering av KI-fordelene en strukturert og streng tilnærming til KI-utvikling som omfatter hele livssyklusen, fra problemdefinisjon til modellimplementering og utover. La oss utforske de forskjellige stadiene i en vellykket KI-utviklingslivssyklus og diskutere de ulike utfordringene KI-utviklerne møter.

9 steg for å bygge en vellykket KI-utviklingslivssyklus

Utvikling og implementering av et KI-prosjekt er en iterativ prosess som krever gjentakelse av steg for optimal resultater. Her er de ni stegene i en vellykket KI-utviklingslivssyklus.

1. Forretningsobjekt og brukstilfelle

Det første steget i KI-utviklingslivssyklusen er å identifisere forretningsobjektet eller problemet som KI kan løse og utvikle en KI-strategi. Å ha en klar forståelse av problemet og hvordan KI kan hjelpe er avgjørende. Like viktig er det å ha tilgang til riktig talent og ferdigheter for å utvikle en effektiv KI-modell.

2. Datainnsamling og -utforskning

Etter å ha etablert et forretningsobjekt, er det neste steget i KI-livssyklusen å samle inn relevante data. Tilgang til riktig data er kritisk for å bygge vellykkede KI-modeller. Forskjellige tekniker er tilgjengelige i dag for datainnsamling, inkludert crowdsourcing, skraping og bruk av syntetisk data.

Syntetisk data er kunstig generert informasjon som er nyttig i forskjellige scenarioer, som trening av modeller når virkelige data er sjeldne, fylling av hull i treningdata og akselerering av modellutvikling.

Når dataene er samlet inn, er det neste steget å utføre utforskende dataanalyse og visualiseringer. Disse teknikkene hjelper til å forstå hva slags informasjon som er tilgjengelig i dataene og hvilke prosesser som er nødvendige for å forberede dataene for modelltrening.

3. Dataforberedelse

Når datainnsamling og -utforskning er gjort, går dataene gjennom neste stadium, dataforberedelse, som hjelper til å forberede de rå dataene og gjøre dem egnet for modellbygging. Dette stadiet omfatter forskjellige steg, inkludert datarensing, normalisering og utvidelse.

• Datarensing – omfatter å identifisere og korrigere feil eller inkonsistenser i dataene.

• Datanormalisering – omfatter å transformere dataene til en felles skala.

• Datautvidelse – omfatter å opprette nye dataeksempler ved å anvende forskjellige transformasjoner på eksisterende data.

4. Egenskapsutvikling

Egenskapsutvikling omfatter å opprette nye variabler fra tilgjengelige data for å forbedre modellens ytelse. Prosessen har som mål å forenkle datatransformasjoner og forbedre nøyaktigheten, og generere egenskaper for både overvåket og uovervåket læring.

Dette omfatter forskjellige tekniker, som håndtering av manglende verdier, outlier, og datatransformasjon gjennom encoding, normalisering og standardisering.

Egenskapsutvikling er kritisk i KI-utviklingslivssyklusen, da det hjelper til å opprette optimale egenskaper for modellen og gjør dataene lett forståelige for maskinen.

5. Modelltrening

Etter å ha forberedt treningdataene, trenes KI-modellen iterativt. Forskjellige maskinlæringsalgoritmer og datasett kan testes under denne prosessen, og den optimale modellen velges og finjusteres for nøyaktig predikativ ytelse.

Man kan evaluere ytelsen til den trenede modellen basert på en rekke parametre og hyperparametre, som læringshastighet, batch-størrelse, antall skjulte lag, aktiveringsfunksjon og regularisering, som justeres for å oppnå de beste mulige resultater.

Forbedrifter kan også dra nytte av overføringslæring, som omfatter å bruke en forhåndstrengt modell til å løse et annet problem. Dette kan spare betydelig tid og ressurser, og eliminere behovet for å trene en modell fra scratch.

6. Modellevaluering

Når KI-modellen er utviklet og trenet, er modellevaluering det neste steget i KI-utviklingslivssyklusen. Dette omfatter å vurdere modellens ytelse ved hjelp av egnet evalueringssmetrikker, som nøyaktighet, F1-score, logaritmisk tap, presisjon og tilbakekall, for å bestemme dens effektivitet.

7. Modellimplementering

Implementering av en ML-modell omfatter å integrere den i en produksjonsmiljø for å produsere nyttige utdata for bedriftsbeslutninger. Forskjellige implementeringstyper inkluderer batch-inferens, på-premis, skybasert og kantimplementering.

• Batch-inferens – prosessen med å generere prediksjoner gjentakende på en batch med datasett.

• På-premis-implementering – omfatter å implementere modeller på lokal maskinvare-infrastruktur som eies og vedlikeholdes av en organisasjon.

• Skyimplementering – omfatter å implementere modeller på fjernservere og datamaskin-infrastruktur som tilbys av tredjeparts skytjenesteleverandører.

• Kantimplementering – omfatter å implementere og kjøre maskinlæringsmodeller på lokale eller “kant”-enheter som smarttelefoner, sensorer eller IoT-enheter.

8. Modellovervåking

KI-modellens ytelse kan forringes over tid på grunn av datainkonsistenser, skjevhet og drift. Modellovervåking er kritisk for å identifisere når dette skjer. Proaktive tiltak som MLOps (Machine Learning Operations) optimaliserer og strømlinjejer implementeringen av maskinlæringsmodeller til produksjon og vedlikeholder dem.

9. Modellvedlikehold

Modellvedlikehold av de implementerte modellene er kritisk for å sikre deres kontinuerlige pålitelighet og nøyaktighet. En tilnærming til modellvedlikehold er å bygge en modell-omtrening-pipeline. Slike pipeliner kan automatisk omtrene modellen ved hjelp av oppdaterte data for å sikre at den forblir relevant og effektiv.

En annen tilnærming til modellvedlikehold er forsterkingslæring, som omfatter å trene modellen til å forbedre sin ytelse ved å gi tilbakemelding på dens beslutninger.

Ved å implementere modellvedlikeholdsteknikker kan organisasjoner sikre at deres implementerte modeller forblir effektive. Som resultat gir modellene nøyaktige prediksjoner som stemmer overens med endrede datatrender og -betingelser.

Hvilke utfordringer kan utviklere møte under KI-utviklingslivssyklusen?

Bilde av L_Nuge fra Adobe Stock

Med den økende kompleksiteten i KI-modeller, kan KI-utviklere og dataforskere møte forskjellige utfordringer på ulike steg i KI-utviklingslivssyklusen. Noen av dem er gitt nedenfor.

• Læringskurve: Den kontinuerlige etterspørselen etter å lære nye KI-teknikker og integrere dem effektivt kan distrahere utviklere fra å fokusere på deres kjernekompetanse i å skape innovative applikasjoner.

• Mangel på fremtidssikre maskinvare: Dette kan hindre utviklere fra å skape innovative applikasjoner som er i tråd med deres nåværende og fremtidige forretningskrav.

• Bruk av kompliserte programværktøy: Utviklere møter utfordringer når de håndterer kompliserte og ukjente verktøy, noe som resulterer i langsommere utviklingsprosesser og økt tid til markedet.

• Håndtering av store datamengder: Det er vanskelig for KI-utviklere å få den nødvendige beregningskraften for å prosessere disse store datamengdene og håndtere lagring og sikkerhet.

Hold deg oppdatert på de siste teknologiske trendene og utviklingene i KI med Unite.ai.