9 ขั้นตอนในการสร้างชีวิตการทำงานของ AI ที่ประสบความสำเร็จ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเกมในหลายๆ ปีที่ผ่านมา โดยให้โอกาสแก่ธุรกิจในการปลดปล่อยข้อมูลใหม่ๆ, ปรับปรุงการดำเนินงาน, และให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้น 91.5% ของธุรกิจชั้นนำ ได้ลงทุนใน AI อย่างต่อเนื่อง เนื่องจาก AI ยังคงเติบโตเป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาธุรกิจสมัยใหม่ ชีวิตการทำงานของ AI จึงกลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น ในปัจจุบัน นักพัฒนา AI ต้องเผชิญกับหลายๆ ความท้าทาย รวมถึง คุณภาพของข้อมูล, ปริมาณข้อมูล, การเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม, ฯลฯ ซึ่งจำเป็นต้องแก้ไขตลอดชีวิตการทำงานของ AI

ดังนั้น การได้รับประโยชน์จาก AI จึงต้องการแนวทางที่มีโครงสร้างและเข้มงวดในการพัฒนา AI ซึ่งครอบคลุมทั้งชีวิตการทำงานตั้งแต่การกำหนดปัญหาไปจนถึงการนำแบบจำลองไปใช้และอื่นๆ มาทำความรู้จักกับขั้นตอนต่างๆ ของชีวิตการทำงานของ AI ที่ประสบความสำเร็จและพูดถึงความท้าทายที่นักพัฒนา AI ต้องเผชิญ

9 ขั้นตอนในการสร้างชีวิตการทำงานของ AI ที่ประสบความสำเร็จ

การสร้างและนำ AI ไปใช้นั้นเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มี 9 ขั้นตอนในการสร้างชีวิตการทำงานของ AI ที่ประสบความสำเร็จ

1. การกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและการใช้งาน

ขั้นตอนแรกของชีวิตการทำงานของ AI คือการกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหรือปัญหาที่ AI สามารถช่วยแก้ไขได้ และ สร้างกลยุทธ์ AI การมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับปัญหาและวิธีที่ AI สามารถช่วยได้นั้นเป็นสิ่งสำคัญ ไม่น้อยกว่าการมีคนมีความสามารถและทักษะที่เหมาะสมในการสร้างแบบจำลอง AI ที่มีประสิทธิภาพ

2. การรวบรวมและสำรวจข้อมูล

หลังจากที่กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจแล้ว ขั้นตอนต่อไปของชีวิตการทำงานของ AI คือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การเข้าถึงข้อมูลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างแบบจำลอง AI ที่ประสบความสำเร็จ ในปัจจุบันมีเทคนิคต่างๆ มากมายสำหรับการรวบรวมข้อมูล รวมถึงการให้คนอื่นช่วย, การขุดข้อมูล, และการใช้ข้อมูลสังเคราะห์

ข้อมูลสังเคราะห์เป็นข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคต่างๆ ซึ่งเป็นประโยชน์ในหลายๆ สถานการณ์ เช่น การฝึกแบบจำลองเมื่อข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีจำกัด, การเติมช่องว่างในข้อมูลฝึก, และการเร่งการพัฒนาแบบจำลอง

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์และแสดงข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่ามีข้อมูลอะไรบ้างและกระบวนการใดที่จำเป็นต้องทำเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกแบบจำลอง

3. การเตรียมข้อมูล

หลังจากการรวบรวมและสำรวจข้อมูลแล้ว ข้อมูลจะผ่านขั้นตอนการเตรียมข้อมูลเพื่อเตรียมข้อมูลดิบและทำให้เหมาะสมสำหรับการสร้างแบบจำลอง ขั้นตอนนี้รวมถึงการทำความสะอาดข้อมูล, การปรับมาตราส่วน, และ การเพิ่มข้อมูล

• การทำความสะอาดข้อมูล – คือการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกันในข้อมูล

• การปรับมาตราส่วน – คือการแปลงข้อมูลให้อยู่ในมาตราส่วนเดียวกัน

• การเพิ่มข้อมูล – คือการสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่โดยการนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาเปลี่ยนแปลง

4. การสร้างคุณลักษณะ

การสร้างคุณลักษณะคือการสร้างตัวแปรใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง กระบวนการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การแปลงข้อมูลง่ายขึ้นและเพิ่มความแม่นยำ โดยการสร้างคุณลักษณะสำหรับการเรียนรู้แบบมีคำสั่งและไม่มีคำสั่ง

กระบวนการนี้รวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การจัดการค่าขาดหาย, ค่าผิดปกติ, และการแปลงข้อมูลผ่านการเข้ารหัส, การปรับมาตราส่วน, และการมาตรฐาน化

การสร้างคุณลักษณะเป็นสิ่งสำคัญในชีวิตการทำงานของ AI เนื่องจากช่วยสร้างคุณลักษณะที่เหมาะสมสำหรับแบบจำลองและทำให้ข้อมูลเข้าใจได้ง่ายสำหรับเครื่องจักร

5. การฝึกแบบจำลอง

หลังจากเตรียมข้อมูลฝึกแล้ว แบบจำลอง AI จะถูกฝึกซ้ำๆ โดยทดสอบอัลกอริทึมและชุดข้อมูลต่างๆ ในกระบวนการนี้ และเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดและปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำนายที่แม่นยำ

คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ฝึกแล้วตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น อัตราการเรียนรู้, ขนาดแบตช์, จำนวนเลเยอร์หลบ, ฟังก์ชันการกระตุ้น, และการปรับให้เหมาะสม ซึ่งปรับให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ ธุรกิจสามารถได้ประโยชน์จาก การเรียนรู้แบบถ่ายโอน ซึ่งใช้แบบจำลองที่ฝึกไว้แล้วเพื่อแก้ปัญหาอื่น ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร โดยไม่ต้องฝึกแบบจำลองจากศูนย์

6. การประเมินแบบจำลอง

เมื่อแบบจำลอง AI ถูกสร้างและฝึกแล้ว การประเมินแบบจำลองเป็นขั้นตอนต่อไปในชีวิตการทำงานของ AI ซึ่งประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้เมตริกที่เหมาะสม เช่น ความแม่นยำ, คะแนน F1, การสูญเสียลอการิทึม, ความแม่นยำ, และการเรียกคืน เพื่อกำหนดประสิทธิภาพของมัน

7. การนำแบบจำลองไปใช้

การนำแบบจำลองไปใช้หมายถึงการรวมแบบจำลองเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่มีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ มีการนำแบบจำลองไปใช้หลายรูปแบบ รวมถึงการอนุมานแบบแบตช์, การนำไปใช้ภายในองค์กร, การนำไปใช้บนคลาวด์, และการนำไปใช้บนอุปกรณ์ขอบ

• การอนุมานแบบแบตช์ – คือกระบวนการสร้างการทำนายซ้ำๆ บนชุดข้อมูล

• การนำไปใช้ภายในองค์กร – คือการนำแบบจำลองไปใช้บนฮาร์ดแวร์ภายในองค์กรที่จัดการและดูแลโดยองค์กรเอง

• การนำไปใช้บนคลาวด์ – คือการนำแบบจำลองไปใช้บนเซิร์ฟเวอร์และโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่ให้บริการโดยผู้ให้บริการคลาวด์ภายนอก

• การนำไปใช้บนอุปกรณ์ขอบ – คือการนำแบบจำลองไปใช้และรันบนอุปกรณ์ขอบ เช่น สมาร์ทโฟน, เซ็นเซอร์, หรืออุปกรณ์ IoT

8. การติดตามแบบจำลอง

ประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI สามารถลดลงตามเวลาเนื่องจากความไม่สอดคล้องของข้อมูล, ความไม่สมมาตร, และการเปลี่ยนแปลง การติดตามแบบจำลองจึงเป็นสิ่งสำคัญในการระบุเมื่อเกิดเหตุการณ์เหล่านี้ การดำเนินการเชิงรุก เช่น MLOps (การดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่อง) ช่วยให้การนำแบบจำลองไปใช้และดูแลแบบจำลองในระยะยาว

9. การบำรุงรักษาแบบจำลอง

การบำรุงรักษาแบบจำลองที่นำไปใช้นั้นเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองยังคงทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและแม่นยำ วิธีหนึ่งในการบำรุงรักษาแบบจำลองคือการสร้างกระบวนการฝึกแบบจำลองใหม่โดยอัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลที่อัปเดตเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองยังคงเกี่ยวข้องและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีอื่นในการบำรุงรักษาแบบจำลองคือ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ซึ่งฝึกแบบจำลองให้ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการตัดสินใจของมัน

โดยการนำเทคนิคการบำรุงรักษาแบบจำลองไปใช้ องค์กรสามารถรับรองว่าแบบจำลองที่นำไปใช้ยังคงให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มและเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง

ความท้าทายที่นักพัฒนา AI ต้องเผชิญในชีวิตการทำงานของ AI

ภาพโดย L_Nuge จาก Adobe Stock

ด้วยความซับซ้อนของแบบจำลอง AI ที่เพิ่มขึ้น นักพัฒนา AI และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจต้องเผชิญกับความท้าทายต่างๆ ในหลายๆ ขั้นตอนของชีวิตการทำงานของ AI บางส่วนของความท้าทายเหล่านี้รวมถึง

• การเรียนรู้ – ความต้องการในการเรียนรู้เทคนิค AI ใหม่ๆ และการบูรณาการเข้ากับการพัฒนาแบบจำลองอย่างมีประสิทธิภาพสามารถเบี่ยงเบนความสนใจของนักพัฒนาออกจากจุดแข็งหลักในการสร้างแอปพลิเคชันที่สร้างสรรค์

• การขาดฮาร์ดแวร์ในอนาคต – สิ่งนี้สามารถขัดขวางนักพัฒนาจากการสร้างแอปพลิเคชันที่สร้างสรรค์ตามความต้องการธุรกิจในปัจจุบันและอนาคต

• การใช้ซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน – นักพัฒนาต้องเผชิญกับความท้าทายเมื่อต้องจัดการกับเครื่องมือที่ซับซ้อนและไม่คุ้นเคย ซึ่งทำให้กระบวนการพัฒนาชะลอและเพิ่มเวลาในการเข้าสู่ตลาด

• การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ – นักพัฒนา AI ต้องเผชิญกับความยากในการได้รับพลังการคำนวณที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และจัดการกับการจัดเก็บและความปลอดภัย

ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเทรนด์และพัฒนาการเทคโนโลยี AI กับ Unite.ai