Жизненный цикл разработки ИИ: полный отказ в 2023 г.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал революционной технологией, предлагающей предприятиям возможность открывать новые идеи, оптимизировать операции и обеспечивать превосходное качество обслуживания клиентов. 91.5% ведущих предприятий инвестировали в ИИ на постоянной основе. Поскольку ИИ продолжает развиваться как мощное решение современных бизнес-задач, жизненный цикл разработки ИИ становится все более сложным. Сегодня разработчики ИИ сталкиваются с рядом проблем, в том числе Качество данных, количество, выбор правильной архитектуры и т. д., которые необходимо учитывать на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

Следовательно, для реализации преимуществ ИИ требуется структурированный и строгий подход к разработке ИИ, охватывающий весь жизненный цикл, от определения проблемы до развертывания модели и далее. Давайте рассмотрим различные этапы успешного жизненного цикла разработки ИИ и обсудим различные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики ИИ.

9 этапов построения успешного жизненного цикла разработки ИИ

Разработка и развертывание проекта ИИ — это повторяющийся процесс, требующий пересмотра шагов для получения оптимальных результатов. Вот девять этапов построения успешного жизненного цикла разработки ИИ.

1. Вариант использования бизнес-цели

Первым шагом жизненного цикла разработки ИИ является определение бизнес-цели или проблемы, которую ИИ может решить, и разработка стратегии ИИ. Четкое понимание проблемы и того, как ИИ может помочь, имеет решающее значение. Не менее важно иметь доступ к нужным талантам и навыкам, что имеет решающее значение для разработки эффективной модели ИИ.

2. Сбор и исследование данных

После определения бизнес-цели следующим шагом в жизненном цикле ИИ является сбор соответствующих данных. Доступ к нужным данным имеет решающее значение для создания успешных моделей ИИ. Сегодня доступны различные методы сбора данных, включая краудсорсинг, очистку и использование синтетических данных.

Синтетические данные — это искусственно сгенерированная информация, полезная в различных сценариях, таких как модели обучения, когда реальных данных недостаточно, заполнение пробелов в данных обучения и ускорение разработки моделей.

После того, как данные собраны, следующим шагом будет выполнение исследовательского анализа данных и визуализация. Эти методы помогают понять, какая информация доступна в данных и какие процессы необходимы для подготовки данных для обучения модели.

3. Предварительная обработка данных

После того, как сбор и исследование данных завершены, данные проходят следующий этап — предварительную обработку данных, которая помогает подготовить необработанные данные и сделать их пригодными для построения модели. Этот этап включает в себя различные шаги, включая очистку данных, нормализацию и увеличить.

• Очистка данных – включает выявление и исправление любых ошибок или несоответствий в данных.

• Нормализация данных – включает в себя преобразование данных к общему масштабу.

• Увеличение данных – включает создание новых выборок данных путем применения различных преобразований к существующим данным.

4. Разработка функций

Проектирование признаков подразумевает создание новых переменных на основе имеющихся данных для повышения эффективности модели. Этот процесс направлен на упрощение преобразования данных и повышение точности, создавая признаки как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения.

Он включает в себя различные методы, такие как обработка пропущенных значений, выбросов и преобразование данных посредством кодирования, нормализации и стандартизации.

Разработка функций имеет решающее значение в жизненном цикле разработки ИИ, поскольку она помогает создавать оптимальные функции для модели и делает данные легко понятными для машины.

5. Модельное обучение

После подготовки обучающих данных модель ИИ подвергается итеративному обучению. В ходе этого процесса можно тестировать различные алгоритмы машинного обучения и наборы данных, а также выбирать и настраивать оптимальную модель для точного прогнозирования.

Вы можете оценить производительность обученной модели на основе различных параметров и гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета, количество скрытых слоев, функция активации и регуляризация, которые настраиваются для достижения наилучших возможных результатов.

Кроме того, предприятия могут извлечь выгоду из трансферное обучение который включает использование предварительно обученной модели для решения другой проблемы. Это может значительно сэкономить время и ресурсы, избавляя от необходимости обучать модель с нуля.

6. Оценка модели

После того, как модель ИИ разработана и обучена, оценка модели является следующим шагом в жизненном цикле разработки ИИ. Это включает в себя оценку производительности модели с использованием соответствующих показателей оценки, таких как точность, оценка F1, логарифмическая потеря, точность и полнота, чтобы определить ее эффективность.

7. Развертывание модели

Развертывание модели машинного обучения предполагает ее интеграцию в производственную среду для получения полезных результатов для принятия бизнес-решений. Различные типы развертывания включают пакетный вывод, локальное, облачное и пограничное развертывание.

• Пакетный вывод – процесс периодического создания прогнозов для пакета наборов данных.

• Локальное развертывание  – включает развертывание моделей в локальной аппаратной инфраструктуре, принадлежащей и поддерживаемой организацией.

• Облачное развертывание – предполагает развертывание моделей на удаленных серверах и вычислительной инфраструктуре, предоставляемых сторонними поставщиками облачных услуг.

• Пограничное развертывание – включает развертывание и запуск моделей машинного обучения на локальных или «пограничных» устройствах, таких как смартфоны, датчики или устройства IoT.

8. Мониторинг модели

Производительность модели ИИ может со временем ухудшаться из-за несоответствия данных, перекосов и отклонений. Мониторинг модели имеет решающее значение для определения того, когда это происходит. Упреждающие меры, такие как MLOps (операции машинного обучения), оптимизируют и упрощают развертывание моделей машинного обучения для производства и их обслуживания.

9. Обслуживание модели

Обслуживание развернутых моделей имеет решающее значение для обеспечения их постоянной надежности и точности. Одним из подходов к обслуживанию модели является создание конвейера переобучения модели. Такой конвейер может автоматически повторно обучать модель, используя обновленные данные, чтобы гарантировать, что она остается актуальной и эффективной.

Другой подход к обслуживанию модели заключается в следующем. усиление обучения, который включает в себя обучение модели для повышения ее производительности путем предоставления отзывов о ее решениях.

Внедряя методы обслуживания моделей, организации могут гарантировать, что их развернутые модели останутся эффективными. В результате модели обеспечивают точные прогнозы, соответствующие изменяющимся тенденциям и условиям данных.

С какими проблемами могут столкнуться разработчики в течение жизненного цикла разработки ИИ?

Изображение на Л_Нуге от Adobe Stock

С ростом сложности моделей ИИ разработчики ИИ и специалисты по данным могут решать различные проблемы на разных этапах жизненного цикла разработки ИИ. Некоторые из них приведены ниже.

• Кривая обучения: Постоянный спрос на изучение новых методов искусственного интеллекта и их эффективную интеграцию может отвлекать разработчиков от сосредоточения внимания на их основной силе в создании инновационных приложений.

• Отсутствие перспективного оборудования: Это может помешать разработчикам создавать инновационные приложения, соответствующие их текущим и будущим бизнес-требованиям.

• Использование сложных программных средств: Разработчики сталкиваются с трудностями при работе со сложными и незнакомыми инструментами, что приводит к замедлению процессов разработки и увеличению времени выхода на рынок.

• Управление большими объемами данных: Разработчикам искусственного интеллекта трудно получить вычислительную мощность, необходимую для обработки этого огромного объема данных и управления хранением и безопасностью.

Будьте в курсе последних технологических тенденций и разработок в области ИИ с Unite.ai.