Жизненный цикл разработки ИИ: полный разбор в 2023 году

Искусственный интеллект (ИИ) стал революционной технологией в последние годы, предлагая бизнесу потенциал открытия новых прозрений, оптимизации операций и предоставления лучших клиентских опытов. 91,5% ведущих бизнесов инвестировали в ИИ на постоянной основе. Поскольку ИИ продолжает расти как мощное решение современных бизнес-проблем, жизненный цикл разработки ИИ становится все более сложным. Сегодня разработчики ИИ сталкиваются с несколькими проблемами, включая качество данных, количество, выбор правильной архитектуры и т. д., которые должны быть решены на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

Таким образом, для получения выгод от 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 является итеративным процессом, который требует повторного посещения шагов для оптимальных результатов. Вот девять этапов построения успешного жизненного цикла разработки ИИ.

1. Бизнес-объект использования

Первым шагом в жизненном цикле разработки ИИ является определение бизнес-объекта или проблемы, которую может решить ИИ, и разработка стратегии ИИ. Имея четкое понимание проблемы и того, как ИИ может помочь, является крайне важным. Также важно иметь доступ к правильным талантам и навыкам для разработки эффективной модели ИИ.

2. Сбор и изучение данных

После определения бизнес-объекта следующим шагом в жизненном цикле ИИ является сбор соответствующих данных. Доступ к правильным данным имеет решающее значение для построения успешных моделей ИИ. Существуют различные методы сбора данных, включая краудсорсинг, скраппинг и использование синтетических данных.

Синтетические данные представляют собой искусственно сгенерированную информацию, полезную в различных сценариях, таких как обучение моделей, когда реальные данные скудны, заполнение пробелов в обучающих данных и ускорение разработки модели.

После сбора данных следующим шагом является выполнение исследовательского анализа данных и визуализаций. Эти методы помогают понять, какая информация доступна в данных, и какие процессы необходимы для подготовки данных к обучению модели.

3. Предварительная обработка данных

После сбора и изучения данных данные проходят следующий этап, предварительную обработку, которая помогает подготовить сырые данные и сделать их пригодными для построения модели. Этот этап включает различные шаги, включая очистку данных, нормализацию и аугментацию.

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

• Нормализация данных – включает преобразование данных в общую шкалу.

• Аугментация данных – включает создание новых образцов данных путем применения различных преобразований к существующим данным.

4. Инженерия признаков

Инженерия признаков включает создание новых переменных из доступных данных для улучшения производительности модели. Процесс направлен на упрощение преобразований данных и повышение точности, генерируя признаки как для обучения с учителем, так и для обучения без учителя.

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

Инженерия признаков имеет решающее значение в жизненном цикле разработки ИИ, поскольку она помогает создать оптимальные признаки для модели и делает данные легко понимаемыми машиной.

5. Обучение модели

После подготовки обучающих данных модель ИИ обучается итеративно. Во время этого процесса могут быть протестированы различные алгоритмы машинного обучения и наборы данных, и выбирается оптимальная модель, которая затем донастраивается для точной прогностической производительности.

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

Кроме того, бизнес может извлечь выгоду из переносного обучения, которое включает использование предварительно обученной модели для решения другой проблемы. Это может сэкономить значительное время и ресурсы, исключив необходимость обучать модель с нуля.

6. Оценка модели

После разработки и обучения модели ИИ оценка модели является следующим шагом в жизненном цикле разработки ИИ. Это включает оценку производительности модели с помощью соответствующих метрик оценки, таких как точность, F1-мера, логарифмическая потеря, точность и отзыв, для определения ее эффективности.

7. Развертывание модели

Развертывание модели машинного обучения включает интеграцию ее в производственную среду для получения полезных выводов для бизнес-решений. Существуют различные типы развертывания, включая пакетную вывод, локальное, облачное и краевое развертывание.

• Пакетная вывод – процесс генерации прогнозов периодически на наборе данных.

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

• Облачное развертывание – включает развертывание моделей на удаленных серверах и вычислительной инфраструктуре, предоставляемой третьими сторонами.

• Краевое развертывание – включает развертывание и запуск моделей машинного обучения на локальных или “краевых” устройствах, таких как смартфоны, датчики или устройства IoT.

8. Мониторинг модели

Производительность модели ИИ может ухудшаться со временем из-за несоответствий, смещений и дрейфа данных. Мониторинг модели имеет решающее значение для выявления, когда это происходит. Прогрессивные меры, такие как MLOps (Операции машинного обучения), оптимизируют и упрощают развертывание моделей машинного обучения в производство и поддерживают их.

9. Техническое обслуживание модели

Техническое обслуживание развернутых моделей имеет решающее значение для обеспечения их постоянной надежности и точности. Одним из подходов к техническому обслуживанию модели является создание конвейера повторного обучения модели. Такой конвейер может автоматически повторно обучать модель с использованием обновленных данных для обеспечения ее актуальности и эффективности.

Другим подходом к техническому обслуживанию модели является укрепляющее обучение, которое включает обучение модели для улучшения ее производительности путем предоставления обратной связи о ее решениях.

Реализуя методы технического обслуживания модели, организации могут обеспечить, чтобы их развернутые модели оставались эффективными. В результате модели предоставляют точные прогнозы, соответствующие меняющимся тенденциям и условиям данных.

Какие проблемы могут возникнуть у разработчиков во время жизненного цикла разработки ИИ?

Изображение предоставлено L_Nuge из Adobe Stock

С увеличением сложности моделей ИИ разработчики ИИ и ученые могут столкнуться с различными проблемами на различных этапах жизненного цикла разработки ИИ. Некоторые из них приведены ниже.

• Кривая обучения: Постоянный спрос на изучение новых методов ИИ и их эффективную интеграцию может отвлечь разработчиков от сосредоточения на их основном преимуществе – создании инновационных приложений.

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

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

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

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