Ciclul de Dezvoltare AI: Prezentare Completa in 2023

Inteligența artificială (AI) a devenit o tehnologie care schimbă jocul în ultimii ani, oferind companiilor potențialul de a debloca noi insight-uri, de a eficientiza operațiunile și de a oferi experiențe superioare clienților. 91,5% din companiile de top au investit în AI pe o bază continuă. Deoarece AI continuă să crească ca o soluție puternică pentru problemele de business moderne, ciclul de dezvoltare AI devine din ce în ce mai complex. Astăzi, dezvoltatorii de AI se confruntă cu mai multe provocări, inclusiv calitatea datelor, cantitatea, selectarea arhitecturii potrivite etc., care trebuie abordate pe parcursul ciclului de dezvoltare AI.

Prin urmare, realizarea beneficiilor AI necesită o abordare structurată și riguroasă a dezvoltării AI, care acoperă întregul ciclu, de la definirea problemei la implementarea modelului și dincolo. Să explorăm diferitele etape ale unui ciclu de dezvoltare AI de succes și să discutăm provocările cu care se confruntă dezvoltatorii de AI.

9 Etape pentru Construirea unui Ciclu de Dezvoltare AI de Succes

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

1. Obiectivul de Afaceri și Studiul de Caz

Prima etapă a ciclului de dezvoltare AI este identificarea obiectivului de afaceri sau a problemei pe care AI o poate rezolva și dezvoltarea unei strategii AI. Având o înțelegere clară a problemei și a modului în care AI poate ajuta este crucial. La fel de important este să aveți acces la talentul și abilitățile potrivite pentru a dezvolta un model AI eficient.

2. Colectarea și Explorarea Datelor

După ce ați stabilit un obiectiv de afaceri, următoarea etapă a ciclului AI este colectarea datelor relevante. Accesul la datele potrivite este critic pentru construirea modelelor AI de succes. Există diverse tehnici disponibile astăzi pentru colectarea datelor, inclusiv crowdsourcing, scraping și utilizarea datelor sintetice.

Datele sintetice sunt informații generate artificial, care sunt utile în diverse scenarii, cum ar fi antrenarea modelelor atunci când datele din lumea reală sunt rare, completarea lacunelor din datele de antrenare și accelerarea dezvoltării modelului.

Odată ce datele sunt colectate, următoarea etapă este să se efectueze analiza și vizualizarea datelor. Aceste tehnici ajută la înțelegerea informațiilor disponibile în date și a proceselor necesare pentru a pregăti datele pentru antrenarea modelului.

3. Prelucrarea Datelor

Odată ce colectarea și explorarea datelor sunt finalizate, datele trec prin următoarea etapă, prelucrarea datelor, care ajută la pregătirea datelor brute și la transformarea lor într-un format potrivit pentru construirea modelului. Această etapă implică diverse pași, inclusiv curățarea datelor, normalizarea și îmbogățirea datelor.

• Curățarea Datelor – implică identificarea și corectarea oricăror erori sau incoerențe în date.

• Normalizarea Datelor – implică transformarea datelor într-o scară comună.

• Îmbogățirea Datelor – implică crearea de noi exemple de date prin aplicarea diverselor transformări asupra datelor existente.

4. Ingineria Caracteristicilor

Ingineria caracteristicilor implică crearea de noi variabile din datele disponibile pentru a îmbunătăți performanța modelului. Procesul are ca scop simplificarea transformărilor de date și îmbunătățirea acurateței, generând caracteristici atât pentru învățarea supravegheată, cât și pentru cea nesupravegheată.

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

Ingineria caracteristicilor este critică în ciclul de dezvoltare AI, deoarece ajută la crearea de caracteristici optime pentru model și face datele ușor de înțeles de către mașină.

5. Antrenarea Modelului

După pregătirea datelor de antrenare, modelul AI este antrenat iterativ. Pot fi testate diverse algoritmi de învățare automată și seturi de date în acest proces, iar modelul optim este selectat și reglat pentru o performanță predictivă precisă.

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

De asemenea, companiile pot beneficia de învățarea transferului, care implică utilizarea unui model preantrenat pentru a rezolva o problemă diferită. Acest lucru poate economisi timp și resurse semnificative, eliminând nevoia de a antrena un model de la zero.

6. Evaluarea Modelului

Odată ce modelul AI a fost dezvoltat și antrenat, evaluarea modelului este următoarea etapă a ciclului de dezvoltare AI. Acesta implică evaluarea performanței modelului utilizând metrice de evaluare adecvate, cum ar fi acuratețea, scorul F1, pierderea logaritmică, precizia și rechemarea, pentru a determina eficacitatea sa.

7. Implementarea Modelului

Implementarea unui model ML implică integrarea acestuia într-un mediu de producție pentru a produce ieșiri utile pentru luarea deciziilor de business. Există diverse tipuri de implementare, inclusiv inferența batch, implementarea locală, implementarea bazată pe cloud și implementarea pe margine.

• Inferența Batch – procesul de generare a predicțiilor recurente pe un set de date.

• Implementarea Locală – implică implementarea modelelor pe infrastructura de hardware locală deținută și întreținută de o organizație.

• Implementarea Bazată pe Cloud – implică implementarea modelelor pe servere și infrastructuri de calcul furnizate de furnizori de servicii cloud terți.

• Implementarea pe Margine – implică implementarea și rularea modelelor de învățare automată pe dispozitive locale sau “pe margine”, cum ar fi smartphone-urile, senzorii sau dispozitivele IoT.

8. Monitorizarea Modelului

Performanța modelului AI poate degrada în timp din cauza incoerențelor, a înclinațiilor și a derapajelor din date. Monitorizarea modelului este crucială pentru identificarea momentului în care se întâmplă acest lucru. Măsuri proactive, cum ar fi MLOps (Operațiunile de Învățare Automată), optimizează și eficientizează implementarea modelelor de învățare automată în producție și le mențin.

9. Întreținerea Modelului

Întreținerea modelului implementat este critică pentru a asigura fiabilitatea și precizia sa continuă. O abordare pentru întreținerea modelului este construirea unui pipeline de reantrenare a modelului. Un astfel de pipeline poate reantrena automat modelul utilizând date actualizate pentru a se asigura că rămâne relevant și eficient.

O altă abordare pentru întreținerea modelului este învățarea prin întărire, care implică antrenarea modelului pentru a-și îmbunătăți performanța prin furnizarea de feedback cu privire la deciziile sale.

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

Ce Provocări Pot Întâmpina Dezvoltatorii în Ciclul de Dezvoltare AI?

Imagine de L_Nuge de la Adobe Stock

Cu creșterea complexității modelelor AI, dezvoltatorii de AI și oamenii de știință pot lupta cu diverse provocări la diferite etape ale ciclului de dezvoltare AI. Unele dintre acestea sunt prezentate mai jos.

• Curba de Învățare: Cererea continuă de a învăța noi tehnici AI și de a le integra eficient poate distruge concentrarea dezvoltatorilor de la puterea lor principală de a crea aplicații inovatoare.

• Lipsa de Hardware Viitor – aceasta poate împiedica dezvoltatorii să creeze aplicații inovatoare aliniate cu cerințele lor actuale și viitoare de business.

• Utilizarea Unor Instrumente Software Complicate: Dezvoltatorii se confruntă cu provocări atunci când lucrează cu instrumente complicate și nefamiliare, ceea ce duce la procese de dezvoltare încetinite și la o perioadă mai lungă de timp până la lansarea pe piață.

• Managementul Unor Volume Mari de Date: Este dificil pentru dezvoltatorii de AI să obțină puterea de calcul necesară pentru a procesa aceste volume mari de date și pentru a gestiona stocarea și securitatea.

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