AI Development Lifecycle: Fullständig uppdelning 2023

Artificiell intelligens (AI) har vuxit fram som en spelförändrande teknik under de senaste åren, och erbjuder företag möjligheten att låsa upp nya insikter, effektivisera verksamheten och leverera överlägsna kundupplevelser. 91.5 % av ledande företag har investerat i AI löpande. Eftersom AI fortsätter att växa som en kraftfull lösning på moderna affärsproblem, blir livscykeln för AI-utveckling allt mer komplex. Idag står AI-utvecklare inför flera utmaningar, bl.a Datakvalitet, kvantitet, val av rätt arkitektur etc., som måste åtgärdas under hela AI-livscykeln.

Att realisera AI-fördelarna kräver därför ett strukturerat och rigoröst tillvägagångssätt för AI-utveckling som sträcker sig över hela livscykeln, från problemdefiniering till modellimplementering och vidare. Låt oss utforska de olika stadierna i en framgångsrik livscykel för AI-utveckling och diskutera de olika utmaningarna som AI-utvecklare står inför.

9 stadier för att bygga en framgångsrik livscykel för AI-utveckling

Att utveckla och distribuera ett AI-projekt är en iterativ process som kräver att stegen omprövas för optimala resultat. Här är de nio stegen för att bygga en framgångsrik livscykel för AI-utveckling.

1. Användningsfall för affärsmål

Det första steget i AI-utvecklingens livscykel är att identifiera affärsmålet eller problemet som AI kan lösa och utveckla en AI-strategi. Att ha en tydlig förståelse av problemet och hur AI kan hjälpa är avgörande. Lika viktigt är att ha tillgång till rätt talang och färdigheter är avgörande för att utveckla en effektiv AI-modell.

2. Datainsamling och utforskning

Efter att ha fastställt ett affärsmål är nästa steg i AI-livscykeln att samla in relevant data. Tillgång till rätt data är avgörande för att bygga framgångsrika AI-modeller. Olika tekniker är tillgängliga idag för datainsamling, inklusive crowdsourcing, skrapning och användning av syntetisk data.

Syntetisk data är artificiellt genererad information som är användbar i olika scenarier, såsom träningsmodeller när verklig data är knapp, fyller luckor i träningsdata och påskyndar modellutvecklingen.

När data väl 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 modellträning.

3. Dataförbehandling

När datainsamlingen och utforskningen är klar går data igenom nästa steg, dataförbehandling, vilket hjälper till att förbereda rådata och göra det lämpligt för modellbyggande. Detta steg innefattar olika steg, inklusive datarensning, normalisering och förstärkning.

• Rengöring av data – innebär att identifiera och korrigera eventuella fel eller inkonsekvenser i uppgifterna.

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

• Datautvidgning – innebär att skapa nya dataprover 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 datatransformationer och förbättra noggrannheten, generera funktioner för både övervakat och oövervakat lärande.

Det involverar olika tekniker, såsom hantering av saknade värden, extremvärden och datatransformation genom kodning, normalisering och standardisering.

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

5. Modellutbildning

Efter att ha förberett träningsdatan tränas AI-modellen iterativt. Olika maskininlärningsalgoritmer och datauppsättningar kan testas under denna process, och den optimala modellen väljs och finjusteras för exakt prediktiv prestanda.

Du kan utvärdera prestandan för den tränade modellen baserat på en mängd olika parametrar och hyperparametrar, såsom inlärningshastighet, batchstorlek, antal dolda lager, aktiveringsfunktion och regularisering, som justeras för att uppnå bästa möjliga resultat.

Dessutom kan företag dra nytta av överför lärande vilket innebär att man använder en förutbildad modell för att lösa ett annat problem. Detta kan spara mycket tid och resurser, vilket eliminerar behovet av att träna en modell från grunden.

6. Modellutvärdering

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

7. Modellinstallation

Att implementera en ML-modell innebär att den integreras i en produktionsmiljö för att producera användbara resultat för affärsbeslut. Olika distributionstyper inkluderar batch-inferens, lokal, molnbaserad och edge-distribution.

• Batch slutledning – processen att generera förutsägelser återkommande på en sats av datamängder.

• Installation på plats  – involverar implementering av modeller på lokal hårdvaruinfrastruktur som ägs och underhålls av en organisation.

• Molndistribution – involverar implementering av modeller på fjärrservrar och datorinfrastruktur som tillhandahålls av tredjepartsleverantörer av molntjänster.

• Edge-distribution – involverar att distribuera och köra maskininlärningsmodeller på lokala eller "edge"-enheter som smartphones, sensorer eller IoT-enheter.

8. Modellövervakning

AI-modellens prestanda kan försämras med tiden på grund av datainkonsekvenser, skevheter och drifter. Modellövervakning är avgörande för att identifiera när detta händer. Proaktiva åtgärder som MLOps (Machine Learning Operations) optimerar och effektiviserar distributionen av maskininlärningsmodeller till produktion och underhåll av dem.

9. Modellunderhåll

Modellunderhåll av de utplacerade modellerna är avgörande för att säkerställa deras fortsatta tillförlitlighet och precision. Ett tillvägagångssätt för modellunderhåll är att bygga en modellomskolningspipeline. En sådan pipeline kan automatiskt träna om modellen med hjälp av uppdaterad data för att säkerställa att den förblir relevant och effektiv.

En annan metod för modellunderhåll är förstärkning lärande, vilket innebär utbildning av modellen för att förbättra dess prestanda genom att ge feedback på dess beslut.

Genom att implementera tekniker för modellunderhåll kan organisationer säkerställa att deras utplacerade modeller förblir effektiva. Som ett resultat ger modeller exakta förutsägelser som överensstämmer med förändrade datatrender och förhållanden.

Vilka utmaningar kan utvecklare möta under AI-utvecklingslivscykeln?

Med den ökande komplexiteten hos AI-modeller kan AI-utvecklare och datavetare kämpa med olika utmaningar i olika skeden av AI-utvecklingens livscykel. Några av dem ges nedan.

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

• Brist på framtidssäker hårdvara: Detta kan hindra utvecklare från att skapa innovativa applikationer anpassade till deras nuvarande och framtida affärskrav.

• Användning av komplicerade mjukvaruverktyg: Utvecklare möter utmaningar när de hanterar komplicerade och okända verktyg, vilket resulterar i långsammare utvecklingsprocesser och ökad time-to-market.

• Hantera stora mängder data: Det är svårt för AI-utvecklare att få den datorkraft som behövs för att bearbeta denna enorma mängd data och hantera lagring och säkerhet.

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