Cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji: całkowity podział w 2023 r

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się technologią zmieniającą reguły gry, oferującą firmom potencjał odkrywania nowych spostrzeżeń, usprawniania operacji i zapewniania klientom najwyższej jakości doświadczeń. 91.5% wiodących firm stale inwestują w sztuczną inteligencję. Ponieważ sztuczna inteligencja stale się rozwija jako potężne rozwiązanie współczesnych problemów biznesowych, cykl życia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej złożony. Obecnie twórcy sztucznej inteligencji stoją przed wieloma wyzwaniami, m.in jakość danych, ilość, wybór odpowiedniej architektury itp., którymi należy się zająć w całym cyklu życia sztucznej inteligencji.

Dlatego osiągnięcie korzyści związanych ze sztuczną inteligencją wymaga uporządkowanego i rygorystycznego podejścia do rozwoju sztucznej inteligencji, które obejmuje cały cykl życia, od zdefiniowania problemu po wdrożenie modelu i później. Przyjrzyjmy się różnym etapom udanego cyklu życia rozwoju sztucznej inteligencji i omówmy różne wyzwania stojące przed twórcami sztucznej inteligencji.

9 etapów budowania pomyślnego cyklu rozwoju sztucznej inteligencji

Opracowywanie i wdrażanie projektu AI to proces iteracyjny, który wymaga ponownego przeanalizowania poszczególnych etapów w celu uzyskania optymalnych wyników. Oto dziewięć etapów budowania udanego cyklu rozwoju sztucznej inteligencji.

1. Cel biznesowy – przypadek użycia

Pierwszym krokiem w cyklu życia sztucznej inteligencji jest identyfikacja celu biznesowego lub problemu, który sztuczna inteligencja może rozwiązać opracowanie strategii AI. Kluczowe znaczenie ma jasne zrozumienie problemu i tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc. Równie ważny jest dostęp do odpowiednich talentów i umiejętności, które są kluczowe dla opracowania skutecznego modelu sztucznej inteligencji.

2. Gromadzenie i eksploracja danych

Po ustaleniu celu biznesowego kolejnym krokiem w cyklu życia AI jest zebranie odpowiednich danych. Dostęp do odpowiednich danych ma kluczowe znaczenie w budowaniu skutecznych modeli sztucznej inteligencji. Obecnie dostępne są różne techniki gromadzenia danych, w tym crowdsourcing, scraping i wykorzystanie danych syntetycznych.

Dane syntetyczne to sztucznie wygenerowane informacje przydatne w różnych scenariuszach, takich jak modele szkoleniowe, gdy brakuje danych ze świata rzeczywistego, uzupełnianie luk w danych szkoleniowych i przyspieszanie opracowywania modeli.

Po zebraniu danych kolejnym krokiem jest wykonanie eksploracyjnej analizy danych i wizualizacji. Techniki te pomagają zrozumieć, jakie informacje są dostępne w danych i jakie procesy są potrzebne do przygotowania danych do uczenia modeli.

3. Wstępne przetwarzanie danych

Po zakończeniu gromadzenia i eksploracji danych, przechodzą one przez kolejny etap, czyli wstępne przetwarzanie danych, które pomaga przygotować surowe dane i dostosować je do budowy modelu. Ten etap obejmuje różne kroki, w tym czyszczenie danych, normalizację i augmentacja.

• Czyszczenie danych – polega na identyfikacji i skorygowaniu ewentualnych błędów lub niespójności w danych.

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

• Rozszerzanie danych – polega na tworzeniu nowych próbek danych poprzez zastosowanie różnorodnych przekształceń do już istniejących danych.

4. Inżynieria cech

Inżynieria cech polega na tworzeniu nowych zmiennych na podstawie dostępnych danych w celu zwiększenia wydajności modelu. Proces ten ma na celu uproszczenie transformacji danych i poprawę dokładności, generując funkcje zarówno do uczenia się nadzorowanego, jak i bez nadzoru.

Obejmuje różne techniki, takie jak obsługa brakujących wartości, wartości odstających i przekształcanie danych poprzez kodowanie, normalizację i standaryzację.

Inżynieria cech ma kluczowe znaczenie w cyklu życia rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ pomaga stworzyć optymalne funkcje modelu i sprawia, że ​​dane są łatwo zrozumiałe dla maszyny.

5. Szkolenie modelek

Po przygotowaniu danych uczących model AI jest szkolony iteracyjnie. W trakcie tego procesu można testować różne algorytmy uczenia maszynowego i zbiory danych, a następnie wybierać i dostrajać optymalny model w celu uzyskania dokładnej wydajności predykcyjnej.

Wydajność wytrenowanego modelu można ocenić na podstawie różnych parametrów i hiperparametrów, takich jak szybkość uczenia się, rozmiar partii, liczba ukrytych warstw, funkcja aktywacji i regularyzacja, które są dostosowywane w celu osiągnięcia najlepszych możliwych wyników.

Korzyści z tego mogą czerpać także przedsiębiorcy przenieś naukę co polega na użyciu wstępnie wytrenowanego modelu do rozwiązania innego problemu. Może to zaoszczędzić znaczną ilość czasu i zasobów, eliminując potrzebę uczenia modelu od zera.

6. Ocena modelu

Po opracowaniu i wyszkoleniu modelu sztucznej inteligencji ocena modelu jest kolejnym krokiem w cyklu życia sztucznej inteligencji. Obejmuje to ocenę wydajności modelu przy użyciu odpowiednich wskaźników oceny, takich jak dokładność, wynik F1, strata logarytmiczna, precyzja i przypominanie, w celu określenia jego skuteczności.

7. Wdrożenie modelu

Wdrożenie modelu uczenia maszynowego obejmuje integrację go ze środowiskiem produkcyjnym w celu uzyskania przydatnych wyników przy podejmowaniu decyzji biznesowych. Różne typy wdrożeń obejmują wnioskowanie wsadowe, wdrażanie lokalne, w chmurze i na krawędzi.

• Wnioskowanie wsadowe – proces cyklicznego generowania prognoz na partii zbiorów danych.

• Wdrożenie lokalne  – polega na wdrażaniu modeli na lokalnej infrastrukturze sprzętowej będącej własnością organizacji i przez nią utrzymywanej.

• Wdrażanie w chmurze – polega na wdrażaniu modeli na zdalnych serwerach i infrastrukturze obliczeniowej udostępnianej przez zewnętrznych dostawców usług chmurowych.

• Wdrożenie brzegowe – polega na wdrażaniu i uruchamianiu modeli uczenia maszynowego na urządzeniach lokalnych lub „edge”, takich jak smartfony, czujniki czy urządzenia IoT.

8. Monitorowanie modelu

Wydajność modelu AI może z czasem ulec pogorszeniu z powodu niespójności, zniekształceń i dryfów danych. Monitorowanie modelu ma kluczowe znaczenie dla określenia, kiedy to nastąpi. Proaktywne środki, takie jak MLOps (Machine Learning Operations), optymalizują i usprawniają wdrażanie modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym oraz ich utrzymanie.

9. Konserwacja modelu

Utrzymanie wdrożonych modeli ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia ich ciągłej niezawodności i precyzji. Jednym ze sposobów konserwacji modelu jest zbudowanie potoku ponownego szkolenia modelu. Taki potok może automatycznie przeszkolić model przy użyciu zaktualizowanych danych, aby zapewnić jego przydatność i wydajność.

Innym podejściem do konserwacji modelu jest uczenie się wzmacniania, co polega na szkoleniu modelu w celu poprawy jego wydajności poprzez dostarczanie informacji zwrotnych na temat jego decyzji.

Wdrażając techniki konserwacji modeli, organizacje mogą zapewnić, że wdrożone modele pozostaną skuteczne. W rezultacie modele zapewniają dokładne prognozy, które są zgodne ze zmieniającymi się trendami i warunkami danych.

Jakie wyzwania mogą napotkać programiści podczas cyklu życia AI?

Wraz ze wzrostem złożoności modeli sztucznej inteligencji twórcy sztucznej inteligencji i badacze danych mogą zmagać się z różnymi wyzwaniami na różnych etapach cyklu życia sztucznej inteligencji. Niektóre z nich podano poniżej.

• Krzywa uczenia się: Ciągłe zapotrzebowanie na naukę nowych technik sztucznej inteligencji i ich skuteczną integrację może odwrócić uwagę programistów od skupiania się na ich kluczowych mocnych stronach, czyli tworzeniu innowacyjnych aplikacji.

• Brak przyszłościowego sprzętu: Może to utrudniać programistom tworzenie innowacyjnych aplikacji dostosowanych do ich obecnych i przyszłych wymagań biznesowych.

• Stosowanie skomplikowanych narzędzi programowych: Programiści stają przed wyzwaniami, gdy mają do czynienia ze skomplikowanymi i nieznanymi narzędziami, co skutkuje spowolnieniem procesów rozwoju i wydłużeniem czasu wprowadzania produktów na rynek.

• Zarządzanie dużymi wolumenami danych: Twórcom sztucznej inteligencji trudno jest uzyskać moc obliczeniową niezbędną do przetwarzania tak ogromnej ilości danych oraz zarządzania pamięcią masową i bezpieczeństwem.

Bądź na bieżąco z najnowszymi trendami technologicznymi i rozwojem AI dzięki Unite.ai.