Cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji: kompletny rozbiór w 2023 roku

Sztuczna inteligencja (AI) wyłoniła się jako przełomowa technologia w ostatnich latach, oferując firmom potencjał odblokowania nowych spostrzeżeń, usprawnienia operacji i dostarczenia lepszych doświadczeń klientów. 91,5% wiodących firm zainwestowało w AI na bieżąco. Ponieważ AI nadal rośnie jako potężne rozwiązanie współczesnych problemów biznesowych, cykl życia rozwoju AI staje się coraz bardziej złożony. Dzisiaj twórcy AI stają przed kilkoma wyzwaniami, w tym jakością danych, ilością, wyborem odpowiedniej architektury itd., które muszą być rozwiązane w trakcie cyklu życia AI.

Stąd, aby zrealizować korzyści z AI, wymagane jest ustrukturyzowane i rygorystyczne podejście do rozwoju AI, które obejmuje cały cykl życia, od definicji problemu do wdrożenia modelu i dalej. Przejdźmy przez różne etapy udanego cyklu życia rozwoju AI i omówmy różne wyzwania, z którymi spotykają się twórcy AI.

9 etapów budowy udanego cyklu życia rozwoju AI

Rozwój i wdrożenie projektu AI jest procesem iteracyjnym, który wymaga ponownego przejścia kroków w celu uzyskania optymalnych wyników. Oto dziewięć etapów budowy udanego cyklu życia rozwoju AI.

1. Przypadek użycia celu biznesowego

Pierwszym krokiem w cyklu życia rozwoju AI jest identyfikacja celu biznesowego lub problemu, który AI może rozwiązać, oraz opracowanie strategii AI. Posiadanie jasnego zrozumienia problemu i tego, jak AI może pomóc, jest kluczowe. Równie ważne jest posiadanie dostępu do odpowiednich talentów i umiejętności, które są niezbędne do opracowania skutecznego modelu AI.

2. Zebranie i eksploracja danych

Po ustaleniu celu biznesowego następnym krokiem w cyklu życia AI jest zebranie odpowiednich danych. Dostęp do odpowiednich danych jest kluczowy w budowaniu udanych modeli AI. Dostępne są różne techniki zebrania danych, w tym crowdsourcing, scraping i użycie danych syntetycznych.

Dane syntetyczne to sztucznie wygenerowane informacje, które są przydatne w różnych scenariuszach, takich jak szkolenie modeli, gdy brakuje danych świata rzeczywistego, wypełnianie luk w danych szkoleniowych i przyspieszanie rozwoju modelu.

Po zebraniu danych następnym krokiem jest wykonanie eksploracyjnej analizy danych i wizualizacji. Te techniki pomagają zrozumieć, jakie informacje są dostępne w danych i jakie procesy są potrzebne do przygotowania danych do szkolenia modelu.

3. Przygotowanie danych

Po zebraniu i eksploracji danych następnym etapem jest przygotowanie danych, które pomaga przygotować surowe dane i uczynić je odpowiednimi do budowy modelu. Ten etap obejmuje różne kroki, w tym wzbogacenie danych, normalizację i czyszczenie danych.

• Czyszczenie danych – polega na identyfikowaniu i poprawianiu błędów lub nieścisłości w danych.

• Normalizacja danych – polega na przekształceniu danych do wspólnej skali.

• Wzbogacenie danych – polega na tworzeniu nowych próbek danych przez zastosowanie różnych transformacji do istniejących danych.

4. Inżynieria cech

Inżynieria cech polega na tworzeniu nowych zmiennych z dostępnych danych w celu poprawy wydajności modelu. Proces ten ma na celu uproszczenie transformacji danych i poprawę dokładności, generując cechy zarówno dla uczenia nadzorowanego, jak i nienadzorowanego.

Proces ten obejmuje różne techniki, takie jak obsługa brakujących wartości, wykrywanie outlierów i transformacja danych za pomocą kodowania, normalizacji i standaryzacji.

Inżynieria cech jest kluczowa w cyklu życia rozwoju AI, ponieważ pomaga tworzyć optymalne cechy dla modelu i sprawia, że dane są łatwiejsze do zrozumienia przez maszynę.

5. Szkolenie modelu

Po przygotowaniu danych szkoleniowych model AI jest iteracyjnie szkolony. Podczas tego procesu można przetestować różne algorytmy uczenia maszynowego i zestawy danych, a następnie wybrać i dostosować optymalny model do uzyskania dokładnych wyników predykcyjnych.

Można ocenić wydajność wytrenowanego modelu na podstawie różnych parametrów i hiperparametrów, takich jak tempo uczenia, rozmiar partii, liczba ukrytych warstw, funkcja aktywacji i regularyzacja, które są dostosowywane w celu uzyskania najlepszych możliwych wyników.

Ponadto firmy mogą skorzystać z przenoszenia wiedzy, które polega na użyciu wstępnie wytrenowanego modelu do rozwiązania innego problemu. Może to zaoszczędzić znaczny czas i zasoby, eliminując potrzebę szkolenia modelu od podstaw.

6. Ocena modelu

Po opracowaniu i wytrenowaniu modelu AI następnym krokiem w cyklu życia rozwoju AI jest ocena modelu. Polega to na ocenianiu wydajności modelu przy użyciu odpowiednich metryk oceny, takich jak dokładność, F1 score, logarytmiczna strata, precyzja i recall, w celu określenia jego skuteczności.

7. Wdrożenie modelu

Wdrożenie modelu ML polega na integrowaniu go z środowiskiem produkcyjnym w celu generowania przydatnych danych wyjściowych do podejmowania decyzji biznesowych. Różne typy wdrożenia obejmują inferencję partii, wdrożenie na miejscu, wdrożenie w chmurze i wdrożenie na krawędzi.

• Inferencja partii – proces generowania predykcji w sposób cykliczny na partii danych.

• Wdrożenie na miejscu – polega na wdrożeniu modeli na lokalnej infrastrukturze sprzętowej należącej i utrzymywanej przez organizację.

• Wdrożenie w chmurze – polega na wdrożeniu modeli na serwerach i infrastrukturze obliczeniowej dostarczanej przez zewnętrzne dostawców usług chmury.

• Wdrożenie na krawędzi – polega na wdrożeniu i uruchomieniu modeli uczenia maszynowego na lokalnych urządzeniach, takich jak smartfony, sensory lub urządzenia IoT.

8. Monitorowanie modelu

Wydajność modelu AI może się pogorszyć z czasem z powodu nieścisłości, skośności i dryfu danych. Monitorowanie modelu jest kluczowe dla identyfikacji, kiedy to się dzieje. Środki proaktywne, takie jak MLOps (Machine Learning Operations), optymalizują i upraszczają wdrożenie modeli uczenia maszynowego do produkcji i utrzymują je.

9. Utrzymanie modelu

Utrzymanie wdrożonych modeli jest kluczowe, aby zapewnić ich dalszą niezawodność i precyzję. Jednym z podejść do utrzymania modelu jest budowanie potoku ponownego szkolenia modelu. Taki potok może automatycznie ponownie szkolić model przy użyciu zaktualizowanych danych, aby zapewnić, że pozostaje on istotny i wydajny.

Innym podejściem do utrzymania modelu jest uczenie ze wzmocnieniem, które polega na szkoleniu modelu w celu poprawy jego wydajności przez zapewnienie informacji zwrotnej o jego decyzjach.

Przez wdrożenie technik utrzymania modelu organizacje mogą zapewnić, że ich wdrożone modele pozostają skuteczne. W rezultacie modele dostarczają dokładne predykcje, które są zgodne z zmieniającymi się trendami i warunkami danych.

Jakie wyzwania mogą spotkać twórcy AI w trakcie cyklu życia rozwoju AI?

Ilustracja autorstwa L_Nuge z Adobe Stock

Wraz ze zwiększającą się złożonością modeli AI, twórcy AI i uczeni danych mogą spotkać się z różnymi wyzwaniami na różnych etapach cyklu życia rozwoju AI. Niektóre z nich są wymienione poniżej.

• Krzywa uczenia się: Ciągłe zapotrzebowanie na uczenie nowych technik AI i ich efektywne integrowanie może odwrócić uwagę twórców od koncentrowania się na ich podstawowej sile tworzenia innowacyjnych aplikacji.

• Brak przyszłościowych sprzętów: Może to utrudnić twórcom tworzenie innowacyjnych aplikacji zgodnych z ich bieżącymi i przyszłymi wymaganiami biznesowymi.

• Użycie skomplikowanych narzędzi programistycznych: Twórcy spotykają się z wyzwaniami, gdy mają do czynienia z skomplikowanymi i nieznanymi narzędziami, co skutkuje spowolnionymi procesami rozwoju i zwiększonym czasem wprowadzania na rynek.

• Zarządzanie dużymi ilościami danych: Jest to trudne dla twórców AI, aby uzyskać niezbędną moc obliczeniową do przetwarzania tak ogromnych ilości danych i zarządzania magazynowaniem i bezpieczeństwem.

Zachowaj się na bieżąco z najnowszymi trendami technologicznymi i rozwojem AI z Unite.ai.