Ciclul de viață al dezvoltării AI: Defalcare completă în 2023

Inteligența artificială (AI) a apărut ca o tehnologie care schimbă jocul în ultimii ani, oferind companiilor potențialul de a debloca noi perspective, de a eficientiza operațiunile și de a oferi clienților experiențe superioare. 91.5% dintre companiile de top au investit în IA în mod continuu. Deoarece AI continuă să crească ca o soluție puternică la problemele de afaceri moderne, ciclul de viață al dezvoltării AI devine din ce în ce mai complex. Astăzi, dezvoltatorii AI se confruntă cu mai multe provocări, inclusiv calitatea datelor, cantitatea, selectarea arhitecturii potrivite etc., care trebuie abordate pe tot parcursul ciclului de viață AI.

Prin urmare, realizarea beneficiilor IA necesită o abordare structurată și riguroasă a dezvoltării IA, care să acopere întregul ciclu de viață, de la definirea problemei până la implementarea modelului și nu numai. Să explorăm diferitele etape ale unui ciclu de viață de dezvoltare IA de succes și să discutăm diversele provocări cu care se confruntă dezvoltatorii IA.

9 etape ale construirii unui ciclu de viață de succes al dezvoltării AI

Dezvoltarea și implementarea unui proiect AI este un proces iterativ care necesită revizuirea pașilor pentru rezultate optime. Iată cele nouă etape ale construirii unui ciclu de viață de succes al dezvoltării AI.

1. Cazul de utilizare al obiectivului de afaceri

Primul pas al ciclului de viață al dezvoltării AI este identificarea obiectivului de afaceri sau a problemei pe care AI o poate rezolva și dezvoltarea unei strategii AI. Este crucial să înțelegeți clar problema și modul în care AI poate ajuta. La fel de important este să ai acces la talentul potrivit, iar abilitățile este crucială pentru dezvoltarea unui model eficient de IA.

2. Colectarea și explorarea datelor

După ce ați stabilit un obiectiv de afaceri, următorul pas în ciclul de viață AI este colectarea datelor relevante. Accesul la datele potrivite este esențial în construirea modelelor AI de succes. Diverse tehnici sunt disponibile astăzi pentru colectarea datelor, inclusiv crowdsourcing, scraping și utilizarea datelor sintetice.

Datele sintetice sunt informații generate artificial, utile în diferite scenarii, cum ar fi modelele de antrenament atunci când datele din lumea reală sunt rare, completând golurile în datele de antrenament și accelerând dezvoltarea modelului.

Odată colectate datele, următorul pas este efectuarea analizei și vizualizărilor exploratorii ale datelor. Aceste tehnici ajută la înțelegerea informațiilor disponibile în date și a proceselor necesare pentru pregătirea datelor pentru formarea modelului.

3. Preprocesarea datelor

Odată ce colectarea și explorarea datelor sunt finalizate, datele trec prin următoarea etapă, preprocesarea datelor, care ajută la pregătirea datelor brute și le face potrivite pentru construirea modelelor. Această etapă implică diferiți pași, inclusiv curățarea datelor, normalizarea și augmentare.

• Curatarea datelor – presupune identificarea și corectarea oricăror erori sau inconsecvențe ale datelor.

• Normalizarea datelor – presupune transformarea datelor la o scară comună.

• Augmentarea datelor – presupune crearea de noi mostre de date prin aplicarea diferitelor transformări datelor existente.

4. Ingineria caracteristicilor

Ingineria caracteristicilor implică crearea de noi variabile din datele disponibile pentru a îmbunătăți performanța modelului. Procesul își propune să simplifice transformările datelor și să îmbunătățească precizia, generând caracteristici atât pentru învățarea supravegheată, cât și pentru cea nesupravegheată.

Acesta implică diverse tehnici, cum ar fi gestionarea valorilor lipsă, valori aberante și transformarea datelor prin codificare, normalizare și standardizare.

Ingineria caracteristicilor este esențială în ciclul de viață al dezvoltării AI, deoarece ajută la crearea de caracteristici optime pentru model și face ca datele să fie ușor de înțeles de către mașină.

5. Training model

După pregătirea datelor de antrenament, modelul AI este antrenat iterativ. În timpul acestui proces pot fi testați diferiți algoritmi de învățare automată și seturi de date, iar modelul optim este selectat și reglat fin pentru o performanță predictivă precisă.

Puteți evalua performanța modelului antrenat pe baza unei varietăți de parametri și hiperparametri, cum ar fi rata de învățare, dimensiunea lotului, numărul de straturi ascunse, funcția de activare și regularizarea, care sunt ajustate pentru a obține cele mai bune rezultate posibile.

De asemenea, afacerile pot beneficia transfer de învățare care presupune utilizarea unui model pre-antrenat pentru a rezolva o altă problemă. Acest lucru poate economisi timp și resurse semnificative, eliminând nevoia de a antrena un model de la zero.

6. Model de evaluare

Odată ce modelul AI a fost dezvoltat și instruit, evaluarea modelului este următorul pas în ciclul de viață al dezvoltării AI. Aceasta implică evaluarea performanței modelului folosind metrici de evaluare adecvate, cum ar fi acuratețea, scorul F1, pierderea logaritmică, precizia și reamintirea, pentru a determina eficacitatea acestuia.

7. Implementarea modelului

Implementarea unui model ML implică integrarea acestuia într-un mediu de producție pentru a produce rezultate utile pentru luarea deciziilor de afaceri. Diferite tipuri de implementare includ inferență în loturi, implementare on-premise, bazată pe cloud și implementare edge.

• Inferență pe lot – procesul de generare a predicțiilor în mod recurent pe un lot de seturi de date.

• Implementare on-premise  – implică implementarea modelelor pe infrastructura hardware locală deținută și întreținută de o organizație.

• Implementare în cloud – implică implementarea modelelor pe servere la distanță și pe infrastructura de calcul furnizată de furnizori terți de servicii cloud.

• Implementare Edge – implică implementarea și rularea modelelor de învățare automată pe dispozitive locale sau „de margine”, cum ar fi smartphone-uri, senzori sau dispozitive IoT.

8. Monitorizare model

Performanța modelului AI se poate degrada în timp din cauza inconsecvenței datelor, a deformărilor și a deformărilor. Monitorizarea modelului este crucială pentru a identifica când se întâmplă acest lucru. Măsurile proactive precum MLOps (Machine Learning Operations) optimizează și eficientizează implementarea modelelor de învățare automată în producție și le întrețin.

9. Întreținere model

Întreținerea modelelor modelelor implementate este esențială pentru a asigura fiabilitatea și precizia lor continuă. O abordare a întreținerii modelului este construirea unei conducte de recalificare a modelelor. O astfel de conductă poate reinstrui automat modelul folosind date actualizate pentru a se asigura că rămâne relevant și eficient.

O altă abordare a întreținerii modelului este Consolidarea învățării, care implică antrenarea modelului pentru a-și îmbunătăți performanța, oferind feedback cu privire la deciziile sale.

Prin implementarea tehnicilor de întreținere a modelelor, organizațiile se pot asigura că modelele lor implementate rămân eficiente. Ca rezultat, modelele oferă predicții precise care se aliniază cu tendințele și condițiile în schimbare ale datelor.

Ce provocări se pot confrunta dezvoltatorii în timpul ciclului de viață al dezvoltării AI?

Imagini de L_Nuge din Adobe Stock

Odată cu creșterea complexității modelelor AI, dezvoltatorii AI și oamenii de știință de date se pot lupta cu diferite provocări în diferite etape ale ciclului de viață al dezvoltării AI. Unele dintre ele sunt prezentate mai jos.

• Curbă de învățare: Cererea continuă de a învăța noi tehnici AI și de a le integra în mod eficient poate distrage atenția dezvoltatorilor de la a se concentra asupra puterii lor principale de a crea aplicații inovatoare.

• Lipsa hardware-ului pentru viitor: Acest lucru poate împiedica dezvoltatorii să creeze aplicații inovatoare aliniate cu cerințele lor actuale și viitoare de afaceri.

• Utilizarea unor instrumente software complicate: Dezvoltatorii se confruntă cu provocări atunci când au de-a face cu instrumente complicate și necunoscute, ceea ce duce la încetinirea proceselor de dezvoltare și la creșterea timpului de lansare pe piață.

• Gestionarea unor volume mari de date: Este dificil pentru dezvoltatorii AI să obțină puterea de calcul necesară pentru a procesa această cantitate mare de date și pentru a gestiona stocarea și securitatea.

Rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe și evoluții tehnologice în AI cu Unite.ai.