Ciclo de Desenvolvimento de IA: Desmembramento Completo em 2023

A inteligência artificial (IA) surgiu como uma tecnologia que muda o jogo nos últimos anos, oferecendo às empresas o potencial de desbloquear novas perspectivas, simplificar operações e fornecer experiências superiores ao cliente. 91,5% das principais empresas investiram em IA de forma contínua. Como a IA continua a crescer como uma solução poderosa para problemas de negócios modernos, o ciclo de desenvolvimento de IA está se tornando cada vez mais complexo. Hoje, os desenvolvedores de IA estão enfrentando vários desafios, incluindo qualidade de dados, quantidade, seleção da arquitetura certa, etc., que devem ser abordados ao longo do ciclo de vida da IA.

Portanto, a realização dos benefícios da IA exige uma abordagem estruturada e rigorosa para o desenvolvimento de IA que abrange 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 desenvolvimento de IA bem-sucedido e discutir os vários desafios enfrentados pelos desenvolvedores de IA.

9 Etapas para Construir um Ciclo de Desenvolvimento de IA Bem-Sucedido

Desenvolver e implantar um projeto de IA é um processo iterativo que requer a revisitação de etapas para obter resultados ótimos. Aqui estão as nove etapas do ciclo de desenvolvimento de IA bem-sucedido.

1. Caso de Uso de Objetivo de Negócios

A primeira etapa do ciclo de desenvolvimento de IA é identificar o objetivo de negócios ou problema que a IA pode resolver e desenvolver uma estratégia de IA. Ter uma compreensão clara do problema e de como a IA pode ajudar é crucial. Da mesma forma, ter acesso ao talento e às habilidades certas é crucial para desenvolver um modelo de IA eficaz.

2. Coleta e Exploração de Dados

Depois de estabelecer um objetivo de negócios, a próxima etapa no ciclo de IA é coletar dados relevantes. O acesso aos dados certos é fundamental para construir modelos de IA bem-sucedidos. Várias técnicas estão disponíveis hoje para coleta de dados, incluindo crowdsourcing, raspagem e uso de dados sintéticos.

Dados sintéticos são informações artificialmente geradas úteis em diferentes cenários, como treinamento de modelos quando os dados do mundo real são escassos, preenchimento de lacunas nos dados de treinamento e aceleração do desenvolvimento do modelo.

Uma vez que os dados são coletados, a próxima etapa é realizar análise exploratória de dados e visualizações. 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

Uma vez que a coleta e exploração de dados estão feitas, os dados passam para a próxima etapa, o pré-processamento de dados, que ajuda a preparar os dados brutos e torná-los adequados para a construção do modelo. Essa etapa envolve diferentes etapas, incluindo limpeza de dados, normalização e aumento.

• Limpeza de Dados – envolve identificar e corrigir quaisquer erros ou inconsistências nos dados.

• Normalização de Dados – envolve transformar os dados em uma escala comum.

• Aumento de Dados – envolve criar novos exemplos de dados aplicando várias transformações nos dados existentes.

4. Engenharia de Recursos

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

Isso envolve várias técnicas, como lidar com valores ausentes, outliers e transformação de dados por meio de codificação, normalização e padronização.

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

5. Treinamento do Modelo

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

Você pode avaliar o desempenho do modelo treinado com base em vários 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 do aprendizado de transferência, que envolve usar 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

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

7. Implantação do Modelo

Implantar um modelo de ML envolve integrá-lo em 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 implantação de borda.

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

• Implantação Local – envolve implantar modelos em infraestrutura de hardware local proprietária e mantida por uma organização.

• Implantação em Nuvem – envolve implantar modelos em servidores e infraestrutura de computação remota fornecida por provedores de serviços de nuvem de terceiros.

• Implantação de Borda – envolve implantar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos locais ou “de borda”, como smartphones, sensores ou dispositivos IoT.

8. Monitoramento do Modelo

O desempenho do modelo de IA pode se deteriorar ao longo do tempo devido a inconsistências de dados, viés e deriva. O monitoramento do modelo é fundamental para identificar quando isso acontece. Medidas proativas, como MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina), otimizam e simplificam a implantação de modelos de aprendizado de máquina para produção e os mantêm.

9. Manutenção do Modelo

A manutenção do modelo implantado é crítica para garantir sua confiabilidade e precisão contínuas. Uma abordagem para a manutenção do modelo é construir um pipeline de re-treinamento do modelo. Tal pipeline pode re-treinar o modelo automaticamente usando dados atualizados para garantir que ele permaneça relevante e eficiente.

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

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

Quais Desafios os Desenvolvedores Podem Enfrentar Durante o Ciclo de Desenvolvimento de IA?

Imagem por L_Nuge da Adobe Stock

Com o aumento da complexidade dos modelos de IA, os desenvolvedores de IA e cientistas de dados podem lutar com diferentes desafios em várias etapas do ciclo de desenvolvimento de IA. Alguns deles estão listados abaixo.

• Curva de Aprendizado: A demanda contínua por aprender novas técnicas de IA e integrá-las eficazmente pode distrair os desenvolvedores de se concentrar em sua força principal de criar aplicações inovadoras.

• Falta de Hardware de Próxima Geração: Isso pode impedir que os desenvolvedores criem aplicações inovadoras alinhadas 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 retardados e aumento do tempo de lançamento no mercado.

• Gerenciamento de Grandes Volumes de Dados: É difícil para os desenvolvedores de IA obter a capacidade de processamento necessária para processar esses vastos volumes de dados e gerenciar armazenamento e segurança.

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