Yapay Zeka Geliştirme Yaşam Döngüsü: 2023’te Tam Bir Açıklama

Yapay zeka (YZ), son yıllarda iş dünyasına yeni içgörüler kazanma, operasyonları basitleştirme ve üstün müşteri deneyimleri sunma potansiyeli sunan bir oyun değiştirici teknoloji olarak ortaya çıktı. Lider işletmelerin %91,5’i, YZ’ye sürekli olarak yatırım yapıyor. YZ, modern iş sorunlarına güçlü bir çözüm olarak büyüdükçe, YZ gelişim yaşam döngüsü giderek daha karmaşık hale geliyor. Bugün, YZ geliştiricileri veri kalitesi, miktarı, doğru mimariyi seçme gibi birçok zorlukla karşı karşıya kalıyor ve bunlar YZ yaşam döngüsü boyunca ele alınmalıdır.

YZ’nin faydalarını elde etmek için, problem tanımlamadan model dağıtımı ve ötesine kadar tüm yaşam döngüsünü kapsayan yapılandırılmış ve titiz bir YZ gelişim yaklaşımı gerekiyor. Şimdi, başarılı bir YZ gelişim yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını keşfedelim ve YZ geliştiricilerinin karşılaştığı farklı zorlukları tartışalım.

9 Adımda Başarılı Bir Yapay Zeka Geliştirme Yaşam Döngüsü Oluşturma

YZ projesi geliştirme ve dağıtımı, optimal sonuçlar için adımların yeniden ziyaret edildiği bir yinelemeli süreçtir. Bir YZ gelişim yaşam döngüsünün 9 aşaması vardır.

1. İş Hedefi Kullanım Örneği

YZ gelişim yaşam döngüsünün ilk adımı, YZ’nin çözebileceği iş hedefini veya problemi tanımlamak ve YZ stratejisi geliştirmektir. Problemin ve YZ’nin nasıl yardımcı olabileceğinin net bir anlayışına sahip olmak çok önemlidir. Aynı zamanda, etkili bir YZ modeli geliştirmek için doğru yetenek ve becerilere erişiminiz olması da çok önemlidir.

2. Veri Toplama ve Keşfi

İş hedefini belirledikten sonra, YZ yaşam döngüsünün bir sonraki adımı ilgili verileri toplamakdır. Başarılı YZ modelleri oluşturmak için doğru verilere erişiminiz olması çok önemlidir. Bugün, veri toplamak için crowdsourcing, scraping ve sentetik veri kullanımı gibi çeşitli teknikler mevcuttur.

Sentetik veri, gerçek dünya verisi az olduğunda model eğitimi için, eğitim verilerini doldurmak için ve model geliştirme sürecini hızlandırmak için kullanılan yapay olarak oluşturulan bilgidir.

Veriler toplanınca, bir sonraki adım, keşifsel veri analizi ve görselleştirmeleri gerçekleştirmektir. Bu teknikler, veride hangi bilgilerin mevcut olduğunu ve model eğitimi için verilerin hazırlanması için hangi işlemlerin gerekli olduğunu anlamaya yardımcı olur.

3. Veri Ön İşleme

Veri toplama ve keşfi yapıldıktan sonra, veri ön işleme aşamasına geçilir. Bu aşama, ham verilerin işlenerek model oluşturmaya uygun hale getirilmesini sağlar. Bu aşama, veri temizleme, normalize etme ve veri artırma gibi çeşitli adımları içerir.

• Veri Temizleme – verideki hataları veya tutarsızlıkları tanımlamak ve düzeltmektir.

• Veri Normalleştirme – verilerin ortak bir ölçekte dönüştürülmesidir.

• Veri Artırma – mevcut verilere çeşitli dönüşümler uygulayarak yeni veri örnekleri oluşturmaktır.

4. Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, mevcut verilerden yeni değişkenler oluşturarak modelin performansını artırmayı içerir. Bu süreç, veri dönüşümlerini basitleştirmeyi ve doğruluğu artırmayı amaçlar ve hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme için özellikler oluşturur.

Bu, eksik değerleri işleme, aykırı değerleri işleme ve kodlama, normalize etme ve standartlaştırma yoluyla veri dönüşümlerini içerir.

Özellik mühendisliği, YZ gelişim yaşam döngüsü için çok önemlidir, çünkü model için optimal özellikler oluşturur ve verilerin makine tarafından anlaşılmasını kolaylaştırır.

5. Model Eğitimi

Eğitim verisi hazırlandıktan sonra, YZ modeli yinelemeli olarak eğitilir. Bu süreçte, farklı makine öğrenimi algoritmaları ve veri kümeleri test edilebilir ve optimal model seçilir ve doğru öngörülü performans için ayarlanır.

Eğitilmiş modelin performansını, öğrenme hızı, toplu işleme boyutu, gizli katman sayısı, aktivasyon fonksiyonu ve düzenleme gibi çeşitli parametreler ve hiperparametreler temelinde değerlendirebilirsiniz.

Ayrıca, işletmeler transfer öğrenmesinden yararlanabilir, yani önceden eğitilmiş bir modeli farklı bir problema çözüm olarak kullanabilir. Bu, modeli sıfırdan eğitmek zorunda kalmadan önemli zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

6. Model Değerlendirmesi

YZ modeli geliştirilip eğitildikten sonra, model değerlendirme aşamasına geçilir. Bu, modelin performansını uygun değerlendirme ölçütleri kullanarak değerlendirmeyi içerir, Örneğin, doğruluk, F1 puanı, logaritamik kayıp, kesinlik ve geri çağırma gibi ölçütler modelin etkinliğini belirlemek için kullanılır.

7. Model Dağıtımı

ML modelini dağıtmak, iş kararları almak için üretimde faydalı çıktılar üretecek şekilde entegre etmeyi içerir. Farklı dağıtım türleri arasında toplu çıkarım, yerel, bulut tabanlı ve kenar dağıtımı bulunur.

• Toplu Çıkarım – periyodik olarak veri kümesi üzerinde öngörüler üreten bir işlemdir.

• Yerel Dağıtım – modelleri, organizasyon tarafından sahip olunan ve bakımı yapılan yerel donanım altyapısında dağıtmayı içerir.

• Bulut Dağıtımı – modelleri, üçüncü taraf bulut hizmet sağlayıcıları tarafından sağlanan uzak sunucular ve hesaplama altyapısında dağıtmayı içerir.

• Kenar Dağıtımı – modelleri yerel veya “kenar” cihazlarda çalıştırmayı içerir, örneğin akıllı telefonlar, sensörler veya IoT cihazları.

8. Model İzleme

YZ modelinin performansı zaman içinde veri tutarsızlıkları, eğilimleri ve kaymaları nedeniyle bozulabilir. Model izleme, bu durumların ne zaman meydana geldiğini belirlemek için çok önemlidir. proaktif önlemler gibi MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları), makine öğrenimi modellerinin üretim ortamına dağıtımını optimize eder ve onları korur.

9. Model Bakımı

Dağıtılan modellerin bakımı, onların güvenilirlik ve kesinliğini sürekli olarak sağlamak için çok önemlidir. Model bakımı için bir yaklaşım, model yeniden eğitim pipeline’ını oluşturmaktır. Bu pipeline, modeli güncel veri ile yeniden eğitebilir, böylece modelin ilgili ve verimli kalmasını sağlar.

Model bakımı için bir başka yaklaşım, pekiştirme öğrenmesidir, bu da modelin performansını geliştirmek için kararlarına geri bildirim sağlamayı içerir.

Model bakımı tekniklerini uygulayarak, organizasyonlar dağıtılan modellerin etkili kalmasını sağlayabilir. Sonuç olarak, modeller değişen veri eğilimleri ve koşullarına uygun olarak doğru öngörüler sağlar.

YZ Geliştirme Yaşam Döngüsü Sırasında Geliştiriciler Hangi Zorluklarla Karşılaşabilir?

L_Nuge tarafından Adobe Stock’tan alınan görüntü

YZ modellerinin karmaşıklığı arttıkça, YZ geliştiricileri ve veri bilimcileri, YZ gelişim yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında farklı zorluklarla karşılaşabilir. Bazıları aşağıda listelenmiştir.

• Öğrenme Eğrisi: Yeni YZ tekniklerini öğrenme ve bunları etkili bir şekilde entegre etme talebi, geliştiricileri, yenilikçi uygulamalar oluşturma konusundaki temel yeteneklerinden uzaklaştırabilir.

• Gelecek için Hazır Donanım Eksikliği: Bu, geliştiricilerin güncel ve gelecekteki iş gereksinimlerine uygun yenilikçi uygulamalar oluşturmasını engelleyebilir.

• Karmaşık Yazılım Araçları Kullanımı: Geliştiriciler, karmaşık ve alışık olmadıkları araçlarla çalışırken zorluklarla karşılaşabilir, bu da geliştirme süreçlerini yavaşlatabilir ve pazara sürme süresini uzatabilir.

• Büyük Veri Hacimlerini Yönetme: YZ geliştiricileri, bu büyük veri miktarını işleyecek hesaplama gücüne ulaşmakta, depolama ve güvenliği yönetmekte zorluklarla karşılaşabilir.

YZ’nin son teknoloji trendleri ve gelişmelerini Unite.ai ile takip edin.