Ciclo de vida de desenvolvimento de IA: detalhamento completo em 2023

A inteligência artificial (IA) emergiu como uma tecnologia revolucionária nos últimos anos, oferecendo às empresas o potencial de revelar novos insights, otimizar operações e oferecer experiências superiores aos clientes. 91.5% das empresas líderes investiram em IA continuamente. Como a IA continua a crescer como uma solução poderosa para os problemas de negócios modernos, o ciclo de vida de desenvolvimento da IA ​​está se tornando cada vez mais complexo. Hoje, os desenvolvedores de IA enfrentam vários desafios, incluindo qualidade de dados, quantidade, seleção da arquitetura correta, etc., que devem ser abordados durante todo o ciclo de vida da IA.

Portanto, concretizar os benefícios da IA ​​exige uma abordagem estruturada e rigorosa ao desenvolvimento de IA que abranja todo o ciclo de vida, desde a definição do problema até a implantação do modelo e além. Vamos explorar as diferentes etapas de um ciclo de vida de desenvolvimento de IA bem-sucedido e discutir os vários desafios enfrentados pelos desenvolvedores de IA.

9 etapas para criar um ciclo de vida bem-sucedido de desenvolvimento de IA

Desenvolver e implantar um projeto de IA é um processo iterativo que requer a revisitação de etapas para obter os melhores resultados. Aqui estão os nove estágios da construção de um ciclo de vida de desenvolvimento de IA bem-sucedido.

1. Caso de uso de objetivo comercial

A primeira etapa do ciclo de vida de desenvolvimento da IA ​​é identificar o objetivo ou problema de negócios que a IA pode resolver e desenvolvendo uma estratégia de IA. Ter uma compreensão clara do problema e como a IA pode ajudar é crucial. Igualmente importante é ter acesso aos talentos e habilidades certos para desenvolver um modelo de IA eficaz.

2. Coleta e Exploração de Dados

Depois de estabelecer um objetivo de negócio, o próximo passo no ciclo de vida da IA ​​é a recolha de dados relevantes. O acesso aos dados corretos é fundamental para a construção de modelos de IA bem-sucedidos. Várias técnicas estão disponíveis hoje para coleta de dados, incluindo crowdsourcing, scraping e uso de dados sintéticos.

Os dados sintéticos são informações geradas artificialmente úteis em diferentes cenários, como modelos de treinamento quando os dados do mundo real são escassos, preenchendo lacunas nos dados de treinamento e acelerando o desenvolvimento do modelo.

Depois que os dados são coletados, a próxima etapa é realizar análises e visualizações exploratórias dos dados. Essas técnicas ajudam a entender quais informações estão disponíveis nos dados e quais processos são necessários para preparar os dados para o treinamento do modelo.

3. Pré-processamento de dados

Depois que a coleta e a exploração de dados são concluídas, os dados passam para o próximo estágio, o pré-processamento de dados, que ajuda a preparar os dados brutos e torná-los adequados para a construção do modelo. Esta etapa envolve diferentes etapas, incluindo limpeza de dados, normalização e aumentar.

• Limpeza de Dados – envolve a identificação e correção de quaisquer erros ou inconsistências nos dados.

• Normalização de Dados – envolve a transformação dos dados para uma escala comum.

• Aumento de dados – envolve a criação de novas amostras de dados aplicando várias transformações aos dados existentes.

4. Engenharia de recursos

A engenharia de recursos envolve a criação de novas variáveis ​​a partir dos dados disponíveis para aprimorar o desempenho do modelo. O processo visa simplificar as transformações de dados e aumentar a precisão, gerando recursos para aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Envolve várias técnicas, como manipulação de valores ausentes, outliers e transformação de dados por meio de codificação, normalização e padronização.

A engenharia de recursos é crítica no ciclo de vida de desenvolvimento de IA, pois ajuda a criar recursos ideais para o modelo e torna os dados facilmente compreensíveis pela máquina.

5. Treinamento Modelo

Depois de preparar os dados de treinamento, o modelo de IA é treinado iterativamente. Diferentes algoritmos e conjuntos de dados de aprendizado de máquina podem ser testados durante esse processo, e o modelo ideal é selecionado e ajustado para um desempenho preditivo preciso.

Você pode avaliar o desempenho do modelo treinado com base em uma variedade de parâmetros e hiperparâmetros, como taxa de aprendizado, tamanho do lote, número de camadas ocultas, função de ativação e regularização, que são ajustados para obter os melhores resultados possíveis.

Além disso, as empresas podem se beneficiar de transferir aprendizado que envolve o uso de um modelo pré-treinado para resolver um problema diferente. Isso pode economizar tempo e recursos significativos, eliminando a necessidade de treinar um modelo do zero.

6. Avaliação do Modelo

Depois que o modelo de IA foi desenvolvido e treinado, a avaliação do modelo é a próxima etapa no ciclo de vida de desenvolvimento da IA. Isso envolve avaliar o desempenho do modelo usando métricas de avaliação apropriadas, como precisão, pontuação F1, perda logarítmica, precisão e recuperação, para determinar sua eficácia.

7. Implantação do Modelo

A implantação de um modelo de ML envolve integrá-lo a um ambiente de produção para produzir saídas úteis para a tomada de decisões de negócios. Diferentes tipos de implantação incluem inferência em lote, implantação local, baseada em nuvem e de borda.

• Inferência em lote – o processo de geração de previsões recorrentemente em um lote de conjuntos de dados.

• Implantação no local  – envolve a implantação de modelos em infraestrutura de hardware local pertencente e mantida por uma organização.

• Implantação de nuvem – envolve a implantação de modelos em servidores remotos e infraestrutura de computação fornecida por provedores de serviços em nuvem terceirizados.

• Implantação de borda – envolve a implantação e execução de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos locais ou de “borda”, como smartphones, sensores ou dispositivos IoT.

8. Monitoramento de modelo

O desempenho do modelo de IA pode diminuir com o tempo devido a inconsistências de dados, distorções e desvios. O monitoramento do modelo é crucial para identificar quando isso acontece. Medidas proativas como MLOps (Machine Learning Operations) otimizam e agilizam a implantação de modelos de aprendizado de máquina para produção e manutenção.

9. Manutenção do modelo

A manutenção dos modelos implantados é crítica para garantir sua confiabilidade e precisão contínuas. Uma abordagem para a manutenção do modelo é criar um pipeline de retreinamento do modelo. Esse pipeline pode retreinar automaticamente o modelo usando dados atualizados para garantir que ele permaneça relevante e eficiente.

Outra abordagem para a manutenção do modelo é aprendizagem de reforço, que envolve treinar o modelo para melhorar seu desempenho, fornecendo feedback sobre suas decisões.

Ao implementar técnicas de manutenção de modelo, as organizações podem garantir que seus modelos implantados permaneçam eficazes. Como resultado, os modelos fornecem previsões precisas que se alinham com as mudanças nas tendências e condições dos dados.

Quais desafios os desenvolvedores podem enfrentar durante o ciclo de vida de desenvolvimento de IA?

Imagem por L_Nuge da Adobe Stock

Com a crescente complexidade dos modelos de IA, os desenvolvedores de IA e os cientistas de dados podem enfrentar diferentes desafios em vários estágios do ciclo de vida de desenvolvimento de IA. Alguns deles são dados abaixo.

• Curva de aprendizado: A demanda contínua por aprender novas técnicas de IA e integrá-las de forma eficaz pode distrair os desenvolvedores de se concentrarem em sua força principal de criar aplicativos inovadores.

• Falta de hardware à prova de futuro: Isso pode impedir que os desenvolvedores criem aplicativos inovadores alinhados com seus requisitos de negócios atuais e futuros.

• Uso de ferramentas de software complicadas: Os desenvolvedores enfrentam desafios ao lidar com ferramentas complicadas e desconhecidas, resultando em processos de desenvolvimento lentos e maior tempo de lançamento no mercado.

• Gerenciando grandes volumes de dados: É difícil para os desenvolvedores de IA obter o poder de computação necessário para processar essa grande quantidade de dados e gerenciar o armazenamento e a segurança.

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