AI-utvecklingslivscykel: Komplett genomgång 2023

Artificiell intelligens (AI) har under de senaste åren utvecklats till en banbrytande teknik som erbjuder företag möjligheten att låsa upp nya insikter, effektivisera verksamheten och tillhandahålla överlägsna kundupplevelser. 91,5 % av ledande företag har investerat i AI på ett kontinuerligt basis. Eftersom AI fortsätter att växa som en kraftfull lösning för moderna företagsproblem, blir AI-utvecklingslivscykel alltmer komplex. Idag står AI-utvecklare inför flera utmaningar, inklusive datakvalitet, kvantitet, val av rätt arkitektur etc., som måste hanteras under hela AI-livscykel.

Därför kräver AI-fördelar en strukturerad och rigorös tillvägagångssätt för AI-utveckling som omfattar hela livscykel, från problemdesign till modellutveckling och bortom. Låt oss undersöka de olika stadierna i en framgångsrik AI-utvecklingslivscykel och diskutera de olika utmaningar som AI-utvecklare står inför.

9 steg för att bygga en framgångsrik AI-utvecklingslivscykel

Att utveckla och distribuera ett AI-projekt är en iterativ process som kräver omprövning av steg för optimala resultat. Här är de nio stegen för att bygga en framgångsrik AI-utvecklingslivscykel.

1. Affärsobjekt användningsfall

Det första steget i AI-utvecklingslivscykel är att identifiera affärsobjektet eller problemet som AI kan lösa och utveckla en AI-strategi. Att ha en tydlig förståelse för problemet och hur AI kan hjälpa är avgörande. Likaså är det viktigt att ha tillgång till rätt talang och färdigheter för att utveckla en effektiv AI-modell.

2. Datainsamling och utforskning

Efter att ha etablerat ett affärsobjekt är nästa steg i AI-livscykel att samla in relevant data. Tillgång till rätt data är avgörande för att bygga framgångsrika AI-modeller. Det finns olika tekniker tillgängliga idag för datainsamling, inklusive crowdsourcing, skrapning och användning av syntetisk data.

Syntetisk data är konstgjord genererad information som är användbar i olika scenarier, såsom utbildning av modeller när realvärldens data är knapp, fylla luckor i utbildningsdata och påskynda modellutveckling.

När data har samlats in är nästa steg att utföra utforskande dataanalys och visualiseringar. Dessa tekniker hjälper till att förstå vilken information som finns tillgänglig i data och vilka processer som behövs för att förbereda data för modellutbildning.

3. Dataförbehandling

När datainsamling och utforskning är klara går data vidare till nästa steg, dataförbehandling, som hjälper till att förbereda rådata och göra den lämplig för modellbyggnad. Detta steg omfattar olika steg, inklusive datarening, normalisering och förstärkning.

• Datarening – innebär att identifiera och korrigera eventuella fel eller inkonsekvenser i data.

• Datanormalisering – innebär att omvandla data till en gemensam skala.

• Dataförstärkning – innebär att skapa nya dataexempel genom att tillämpa olika transformationer på befintlig data.

4. Funktionsteknik

Funktionsteknik innebär att skapa nya variabler från tillgänglig data för att förbättra modellens prestanda. Processen syftar till att förenkla dataomvandlingar och förbättra noggrannhet, generera funktioner för både övervakad och oövervakad inlärning.

Det innebär olika tekniker, såsom hantering av saknade värden, avvikare och dataomvandling genom kodning, normalisering och standardisering.

Funktionsteknik är avgörande i AI-utvecklingslivscykel, eftersom det hjälper till att skapa optimala funktioner för modellen och gör data lättare att förstå för maskinen.

5. Modellutbildning

Efter att ha förberett utbildningsdata utbildas AI-modellen iterativt. Olika maskinlärningsalgoritmer och datamängder kan testas under denna process, och den optimala modellen väljs och finjusteras för exakt prediktiv prestanda.

Man kan utvärdera den tränade modellens prestanda baserat på en mängd olika parametrar och hyperparametrar, såsom inlärningshastighet, batchstorlek, antal dolda lager, aktiveringsfunktion och regularisering, som justeras för att uppnå de bästa möjliga resultaten.

Företag kan också dra nytta av överföringsinlärning, som innebär att använda en förutbildad modell för att lösa ett annat problem. Detta kan spara betydande tid och resurser, eftersom det eliminerar behovet av att utbilda en modell från scratch.

6. Modellutvärdering

När AI-modellen har utvecklats och tränats är modellutvärdering nästa steg i AI-utvecklingslivscykel. Detta innebär att bedöma modellens prestanda med hjälp av lämpliga utvärderingsmått, såsom noggrannhet, F1-poäng, logaritmisk förlust, precision och återkallande, för att bestämma dess effektivitet.

7. Modelldistribution

Att distribuera en ML-modell innebär att integrera den i en produktionsmiljö för att producera användbara utdata för affärsbeslut. Olika distributionsformer inkluderar batchinferens, lokalt, molnbaserat och kantdistribution.

• Batchinferens – processen att generera förutsägelser återkommande på en batch av datamängder.

• Lokal distribution – innebär att distribuera modeller på lokal hårdvara som ägs och underhålls av en organisation.

• Molndistribution – innebär att distribuera modeller på fjärrservrar och beräkningsinfrastruktur som tillhandahålls av tredjeparts molntjänstleverantörer.

• Kantdistribution – innebär att distribuera och köra maskinlärningsmodeller på lokala eller “kant”-enheter, såsom smartphones, sensorer eller IoT-enheter.

8. Modellövervakning

AI-modellens prestanda kan försämras över tid på grund av datainkonsekvenser, snedvridningar och förändringar. Modellövervakning är avgörande för att identifiera när detta händer. Proaktiva åtgärder som MLOps (Machine Learning Operations) optimerar och effektiviserar distributionen av maskinlärningsmodeller till produktion och underhåller dem.

9. Modellunderhåll

Modellunderhåll av distribuerade modeller är avgörande för att säkerställa deras fortsatta tillförlitlighet och precision. En strategi för modellunderhåll är att bygga en modellomträningspipeline. En sådan pipeline kan automatiskt omträna modellen med uppdaterad data för att säkerställa att den förblir relevant och effektiv.

En annan strategi för modellunderhåll är förstärkt inlärning, som innebär att utbilda modellen att förbättra sin prestanda genom att tillhandahålla feedback på dess beslut.

Genom att implementera modellunderhållstekniker kan organisationer säkerställa att deras distribuerade modeller förblir effektiva. Som ett resultat tillhandahåller modellerna exakta förutsägelser som överensstämmer med förändrade datatrender och förhållanden.

Vilka utmaningar kan utvecklare stå inför under AI-utvecklingslivscykel?

Bild av L_Nuge från Adobe Stock

Med den ökande komplexiteten hos AI-modeller kan AI-utvecklare och datavetare kämpa med olika utmaningar i olika skeden av AI-utvecklingslivscykel. Några av dem är följande.

• Lärandekurva: Den kontinuerliga efterfrågan på att lära sig nya AI-tekniker och integrera dem effektivt kan distrahera utvecklare från att fokusera på sin kärnstyrka att skapa innovativa applikationer.

• Brist på framtidsbevisad hårdvara: Detta kan hindra utvecklare från att skapa innovativa applikationer som är anpassade till deras nuvarande och framtida affärsbehov.

• Användning av komplicerade programvaror: Utvecklare står inför utmaningar när de hanterar komplicerade och okända verktyg, vilket resulterar i långsammare utvecklingsprocesser och ökad tid till marknaden.

• Hantering av stora mängder data: Det är svårt för AI-utvecklare att få den beräkningskraft som behövs för att bearbeta dessa stora mängder data och hantera lagring och säkerhet.

Håll dig uppdaterad om de senaste tekniktrenderna och utvecklingen inom AI med Unite.ai.