Chu Kỳ Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo: Phân Tích Hoàn Chỉnh Năm 2023

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã xuất hiện như một công nghệ thay đổi cuộc chơi trong những năm gần đây, mang lại cho các doanh nghiệp tiềm năng để mở khóa những thông tin mới, tối ưu hóa hoạt động và cung cấp trải nghiệm khách hàng vượt trội. 91,5% doanh nghiệp hàng đầu đã đầu tư vào AI một cách liên tục. Vì AI tiếp tục phát triển như một giải pháp mạnh mẽ cho các vấn đề kinh doanh hiện đại, chu kỳ phát triển trí tuệ nhân tạo đang trở nên phức tạp hơn. Hiện tại, các nhà phát triển AI đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm chất lượng dữ liệu, số lượng, chọn kiến trúc phù hợp, v.v., phải được giải quyết trong suốt chu kỳ phát triển AI.

Do đó, để nhận được lợi ích từ AI, cần có một cách tiếp cận có cấu trúc và nghiêm ngặt đối với phát triển AI, bao gồm toàn bộ chu kỳ, từ định nghĩa vấn đề đến triển khai mô hình và hơn thế nữa. Hãy cùng khám phá các giai đoạn khác nhau của một chu kỳ phát triển trí tuệ nhân tạo thành công và thảo luận về các thách thức mà các nhà phát triển AI phải đối mặt.

9 Giai Đoạn Xây Dựng Một Chu Kỳ Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Thành Công

Phát triển và triển khai một dự án AI là một quá trình lặp lại đòi hỏi phải quay lại các bước để đạt được kết quả tối ưu. Dưới đây là 9 giai đoạn xây dựng một chu kỳ phát triển trí tuệ nhân tạo thành công.

1. Trường Hợp Sử Dụng Mục Tiêu Kinh Doanh

Bước đầu tiên trong chu kỳ phát triển AI là xác định mục tiêu kinh doanh hoặc vấn đề mà AI có thể giải quyết và phát triển chiến lược AI. Có một hiểu biết rõ ràng về vấn đề và cách AI có thể giúp đỡ là rất quan trọng. Đồng thời, việc có quyền truy cập vào tài năng và kỹ năng phù hợp cũng là điều quan trọng để phát triển một mô hình AI hiệu quả.

2. Thu Thập và Khám Phá Dữ Liệu

Sau khi đã thiết lập mục tiêu kinh doanh, bước tiếp theo trong chu kỳ AI là thu thập dữ liệu liên quan. Việc có quyền truy cập vào dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để xây dựng các mô hình AI thành công. Hiện tại có nhiều kỹ thuật khác nhau để thu thập dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu từ đám đông, thu thập dữ liệu tổng hợp và sử dụng dữ liệu tổng hợp.

Dữ liệu tổng hợp là thông tin được tạo ra một cách nhân tạo, hữu ích trong các tình huống khác nhau, chẳng hạn như đào tạo mô hình khi dữ liệu thế giới thực còn thiếu, lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu đào tạo và tăng tốc phát triển mô hình.

Khi dữ liệu đã được thu thập, bước tiếp theo là thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Những kỹ thuật này giúp hiểu thông tin nào có sẵn trong dữ liệu và những quá trình nào cần được thực hiện để chuẩn bị dữ liệu cho đào tạo mô hình.

3. Xử Lý Dữ Liệu

Sau khi thu thập và khám phá dữ liệu, dữ liệu sẽ đi qua giai đoạn xử lý dữ liệu, giúp chuẩn bị dữ liệu thô và làm cho nó phù hợp cho việc xây dựng mô hình. Giai đoạn này bao gồm các bước khác nhau, bao gồm làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và tăng cường dữ liệu.

• Làm Sạch Dữ Liệu – bao gồm việc xác định và sửa lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu.

• Chuẩn Hóa Dữ Liệu – bao gồm việc chuyển đổi dữ liệu sang một quy mô chung.

• Tăng Cường Dữ Liệu – bao gồm việc tạo ra các mẫu dữ liệu mới bằng cách áp dụng các biến đổi khác nhau cho dữ liệu hiện có.

4. Kỹ Thuật Tính Năng

Kỹ thuật tính năng bao gồm việc tạo ra các biến mới từ dữ liệu có sẵn để tăng cường hiệu suất của mô hình. Quá trình này nhằm mục đích đơn giản hóa các biến đổi dữ liệu và cải thiện độ chính xác, tạo ra các tính năng cho cả học có giám sát và không giám sát.

Nó bao gồm các kỹ thuật như xử lý giá trị thiếu, giá trị ngoại lệ, và biến đổi dữ liệu thông qua mã hóa, chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa.

Kỹ thuật tính năng là rất quan trọng trong chu kỳ phát triển AI, vì nó giúp tạo ra các tính năng tối ưu cho mô hình và làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn bởi máy.

5. Đào Tạo Mô Hình

Sau khi chuẩn bị dữ liệu đào tạo, mô hình AI sẽ được đào tạo một cách lặp lại. Các thuật toán học máy và tập dữ liệu khác nhau có thể được thử nghiệm trong quá trình này, và mô hình tối ưu sẽ được chọn và tinh chỉnh để đạt được hiệu suất dự đoán chính xác.

Bạn có thể đánh giá hiệu suất của mô hình đã được đào tạo dựa trên nhiều tham số và siêu tham số, chẳng hạn như tốc độ học, kích thước batch, số lượng lớp ẩn, hàm kích hoạt và quy chuẩn hóa, được điều chỉnh để đạt được kết quả tốt nhất.

Ngoài ra, các doanh nghiệp có thể lợi dụng học chuyển giao, bao gồm việc sử dụng một mô hình đã được đào tạo trước để giải quyết một vấn đề khác. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên đáng kể, loại bỏ nhu cầu đào tạo một mô hình từ đầu.

6. Đánh Giá Mô Hình

Khi mô hình AI đã được phát triển và đào tạo, đánh giá mô hình là bước tiếp theo trong chu kỳ phát triển AI. Điều này bao gồm việc đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số đánh giá phù hợp, chẳng hạn như độ chính xác, điểm F1, mất mát log, độ chính xác và hồi tưởng, để xác định hiệu quả của nó.

7. Triển Khai Mô Hình

Triển khai mô hình học máy bao gồm việc tích hợp nó vào môi trường sản xuất để tạo ra các đầu ra hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh. Các loại triển khai khác nhau bao gồm suy luận batch, triển khai trên cơ sở, dựa trên đám mây và triển khai trên biên.

• Suy Luận Batch – quá trình tạo ra dự đoán một cách định kỳ trên một tập dữ liệu.

• Triển Khai Trên Cơ Sở – bao gồm việc triển khai mô hình trên cơ sở hạ tầng phần cứng địa phương thuộc sở hữu và được duy trì bởi một tổ chức.

• Triển Khai Dựa Trên Đám Mây – bao gồm việc triển khai mô hình trên máy chủ và cơ sở hạ tầng tính toán từ xa được cung cấp bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây thứ ba.

• Triển Khai Trên Biên – bao gồm việc triển khai và chạy mô hình học máy trên các thiết bị địa phương hoặc “biên” như điện thoại thông minh, cảm biến hoặc thiết bị IoT.

8. Giám Sát Mô Hình

Hiệu suất của mô hình AI có thể suy giảm theo thời gian do sự không nhất quán, thiên vị và chuyển đổi dữ liệu. Giám sát mô hình là rất quan trọng để xác định khi điều này xảy ra. Các biện pháp chủ động như MLOps (Hoạt Động Học Máy) tối ưu hóa và tự động hóa việc triển khai mô hình học máy đến sản xuất và duy trì chúng.

9. Bảo Trì Mô Hình

Bảo trì mô hình của các mô hình đã triển khai là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy và độ chính xác liên tục của chúng. Một cách tiếp cận để bảo trì mô hình là xây dựng một đường ống đào tạo lại mô hình. Đường ống như vậy có thể tự động đào tạo lại mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu cập nhật để đảm bảo nó vẫn liên quan và hiệu quả.

Một cách tiếp cận khác để bảo trì mô hình là học tăng cường, bao gồm việc đào tạo mô hình để cải thiện hiệu suất của nó bằng cách cung cấp phản hồi về quyết định của nó.

Bằng cách thực hiện các kỹ thuật bảo trì mô hình, các tổ chức có thể đảm bảo rằng các mô hình đã triển khai của họ vẫn hiệu quả. Kết quả là, các mô hình cung cấp dự đoán chính xác phù hợp với xu hướng và điều kiện dữ liệu thay đổi.

Những Thách Thức Nào Mà Các Nhà Phát Triển Có Thể Đối Mặt Trong Chu Kỳ Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo?

Hình ảnh bởi L_Nuge từ Adobe Stock

Với sự phức tạp ngày càng tăng của các mô hình AI, các nhà phát triển AI và các nhà khoa học dữ liệu có thể gặp khó khăn với các thách thức khác nhau tại các giai đoạn khác nhau của chu kỳ phát triển AI. Một số trong số chúng được liệt kê dưới đây.

• Đường Cong Học Tập: Nhu cầu liên tục học tập các kỹ thuật AI mới và tích hợp chúng một cách hiệu quả có thể làm phân tâm các nhà phát triển khỏi việc tập trung vào điểm mạnh cốt lõi của họ trong việc tạo ra các ứng dụng sáng tạo.

• Thiếu Phần Cứng Tương Lai: Điều này có thể cản trở các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng sáng tạo phù hợp với nhu cầu kinh doanh hiện tại và tương lai của họ.

• Sử Dụng Phần Mềm Phức Tạp: Các nhà phát triển gặp khó khăn khi đối phó với các công cụ phức tạp và không quen thuộc, dẫn đến quá trình phát triển chậm lại và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường tăng lên.

• Quản Lý Dữ Liệu Lớn: Đối với các nhà phát triển AI, việc có được năng lực tính toán cần thiết để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và quản lý lưu trữ và bảo mật là rất khó khăn.

Cập nhật những xu hướng và phát triển công nghệ mới nhất về trí tuệ nhân tạo với Unite.ai.