Життєвий цикл розробки штучного інтелекту: повний аналіз у 2023 році

Штучний інтелект (ШІ) став революційною технологією в останні роки, надаючи підприємствам можливість відкрити нові знання, оптимізувати операції та забезпечити вищу якість обслуговування клієнтів. 91,5% провідних підприємств інвестували в ШІ на постійній основі. Оскільки ШІ продовжує розвиватися як потужне рішення сучасних бізнес-проблем, життєвий цикл розробки ШІ стає все більш складним. Сьогодні розробники ШІ стикаються з численними викликами, включаючи якість даних, кількість, вибір правильної архітектури тощо, які потрібно вирішувати на всіх етапах життєвого циклу ШІ.

Відтак, реалізація переваг ШІ вимагає структурованого та суворого підходу до розробки ШІ, який охоплює весь життєвий цикл, від визначення проблеми до розгортання моделі та подальшого. Давайте розглянемо різні етапи життєвого циклу розробки ШІ та обговоримо різні виклики, з якими стикаються розробники ШІ.

9 етапів побудови успішного життєвого циклу розробки ШІ

Розробка та розгортання проекту ШІ – це ітеративний процес, який вимагає повторення кроків для досягнення оптимальних результатів. Ось дев’ять етапів побудови успішного життєвого циклу розробки ШІ.

1. Бізнес-цільовий випадок

Перший крок життєвого циклу розробки ШІ – визначення бізнес-цілі або проблеми, яку ШІ може вирішити, та розробка стратегії ШІ. Чітке розуміння проблеми та того, як ШІ може допомогти, є важливим. Не менш важливим є доступ до правильних талантів та навичок для розробки ефективної моделі ШІ.

2. Збір та дослідження даних

Після визначення бізнес-цілі наступним кроком життєвого циклу ШІ є збір відповідних даних. Доступ до правильних даних є критично важливим для побудови успішних моделей ШІ. Сьогодні існують різні техніки збору даних, включаючи краудсорсинг, скрейпінг та використання синтетичних даних.

Синтетичні дані – це штучно створена інформація, яка корисна в різних сценаріях, таких як навчання моделей, коли реальні дані відсутні, заповнення пробілів у навчальних даних та прискорення розробки моделі.

Після збору даних наступним кроком є проведення дослідницького аналізу даних та візуалізацій. Ці техніки допомагають зрозуміти, яка інформація доступна в даних, та які процеси потрібні для підготовки даних до навчання моделі.

3. Підготовка даних

Після збору та дослідження даних дані проходять наступний етап – підготовку даних, яка допомагає підготувати сирі дані та зробити їх придатними для побудови моделі. Цей етап включає різні кроки, включаючи очищення даних, нормалізацію та розширення.

• Очищення даних – включає визначення та виправлення будь-яких помилок або несумісностей у даних.

• Нормалізація даних – включає перетворення даних до спільної шкали.

• Розширення даних – включає створення нових даних шляхом застосування різних перетворень до існуючих даних.

4. Інженерія ознак

Інженерія ознак включає створення нових змінних з наявних даних для покращення продуктивності моделі. Процес спрямований на спрощення перетворень даних та підвищення точності, генерацію ознак для як керованих, так і некерованих навчань.

Він включає різні техніки, такі як обробка відсутніх значень, аутлієрів та перетворення даних через кодування, нормалізацію та стандартизацію.

Інженерія ознак є критично важливим етапом життєвого циклу розробки ШІ, оскільки вона допомагає створити оптимальні ознаки для моделі та робить дані легко зрозумілими для машини.

5. Навчання моделі

Після підготовки навчальних даних модель ШІ ітеративно навчається. Під час цього процесу можна протестувати різні алгоритми машинного навчання та набори даних, а оптимальна модель вибирається та донастроюється для точної передбачувальної продуктивності.

Ви можете оцінити продуктивність навченої моделі на основі різних параметрів та гіперпараметрів, таких як швидкість навчання, розмір批у, кількість прихованих шарів, функція активації та регуляризація, які налаштовуються для досягнення найкращих можливих результатів.

Крім того, підприємства можуть виграти від переносного навчання, яке включає використання попередньо навченої моделі для вирішення іншої проблеми. Це може зберегти значну кількість часу та ресурсів, усунувши необхідність навчання моделі з нуля.

6. Оцінка моделі

Після розробки та навчання моделі ШІ оцінка моделі є наступним кроком життєвого циклу розробки ШІ. Це включає оцінку продуктивності моделі за допомогою відповідних метрик оцінки, таких як точність, F1-оцінка, логарифмічна втрата, точність та виклик, для визначення її ефективності.

7. Розгортання моделі

Розгортання моделі машинного навчання включає інтеграцію її у виробничу середовище для генерації корисних виходів для бізнес-рішень. різні типи розгортання включають пакетну інференцію, локальне, хмарне та розгортання на краю.

• Пакетна інференція – процес генерації передбачень періодично на пакеті наборів даних.

• Локальне розгортання – включає розгортання моделей на локальній апаратній інфраструктурі, яка належить та підтримується організацією.

• Хмарне розгортання – включає розгортання моделей на віддалених серверах та обчислювальній інфраструктурі, наданій постачальниками хмарних послуг.

• Розгортання на краю – включає розгортання та виконання моделей машинного навчання на локальних або “крайових” пристроях, таких як смартфони, сенсори чи пристрої Інтернету речей.

8. Моніторинг моделі

Продуктивність моделі ШІ може погіршуватися з часом через несумісності даних, зміщення та дрейф. Моніторинг моделі є критично важливим для визначення моменту, коли це відбувається. Прогресивні заходи, такі як MLOps (Операції машинного навчання), оптимізують та спрощують розгортання моделей машинного навчання у виробництво та підтримку їх.

9. Технічне обслуговування моделі

Технічне обслуговування розгорнутих моделей є критично важливим для забезпечення їх подальшої надійності та точності. Одним із підходів до технічного обслуговування моделі є побудова конвеєра повторного навчання моделі. Такий конвеєр може автоматично повторно навчити модель за допомогою оновлених даних, щоб вона залишалася актуальною та ефективною.

Іншим підходом до технічного обслуговування моделі є підкріплювальне навчання, яке включає навчання моделі покращувати свою продуктивність шляхом надання відгуку про її рішення.

Реалізуючи техніки технічного обслуговування моделі, організації можуть забезпечити, щоб їх розгорнуті моделі залишалися ефективними. В результаті моделі забезпечують точні передбачення, які відповідають змінам даних та умов.

Які виклики можуть виникнути у розробників під час життєвого циклу розробки ШІ?

Ілюстрація від L_Nuge з Adobe Stock

З підвищенням складності моделей ШІ розробники ШІ та вчені-데이터 можуть стикатися з різними викликами на різних етапах життєвого циклу розробки ШІ. Деякі з них наведені нижче.

• Крива навчання: Постійний попит на навчання нових технік ШІ та їх ефективну інтеграцію може відволікати розробників від концентрації на своїй основній силі – створенні інноваційних застосунків.

• Відсутність апаратного забезпечення майбутнього: Це може перешкоджати розробникам створювати інноваційні застосування, відповідні їхнім поточним та майбутнім бізнес-вимогам.

• Використання складних програмних інструментів: Розробники стикаються з викликами при роботі зі складними та незнайомими інструментами, що призводить до сповільнення процесів розробки та збільшення часу виходу на ринок.

• Управління великими об’ємами даних: Розробникам ШІ важко отримати обчислювальну потужність, необхідну для обробки цих великих об’ємів даних, та керувати зберіганням та безпекою.

Залишайтеся в курсі останніх технологічних тенденцій та розробок у сфері ШІ разом з Unite.ai.