2023 年 AI 开发生命周期的完整解析

近年来，人工智能（AI）已经成为一种改变游戏规则的技术，为企业提供了解锁新见解、简化运营和提供卓越客户体验的潜力。 91.5% 的领先企业 已经在持续的基础上投资于 AI。由于 AI 继续成为现代商业问题的强大解决方案，AI 开发生命周期变得越来越复杂。如今，AI 开发人员面临着多个挑战，包括 数据质量、数量、选择合适的架构等，这些挑战必须在整个 AI 生命周期中解决。

因此，实现 AI 的好处需要对 AI 开发采取结构化和严格的方法，涵盖整个生命周期，从问题定义到模型部署和更远。让我们探索成功的 AI 开发生命周期的不同阶段，并讨论 AI 开发人员面临的各种挑战。

构建成功的 AI 开发生命周期的 9 个阶段

开发和部署 AI 项目是一个需要重复步骤以获得最佳结果的迭代过程。以下是构建成功的 AI 开发生命周期的九个阶段。

1. 商业目标用例

AI 开发生命周期的第一步是确定 AI 可以解决的商业目标或问题，并制定 AI 战略。对问题和 AI 如何帮助解决问题有清晰的理解至关重要。同样重要的是，拥有合适的人才和技能对于开发有效的 AI 模型至关重要。

2. 数据收集和探索

在确定商业目标之后，AI 生命周期的下一步是收集相关数据。访问合适的数据对于构建成功的 AI 模型至关重要。目前有多种技术可用于数据收集，包括众包、爬虫和使用合成数据。

合成数据是人工生成的信息，在不同场景中很有用，例如在现实世界数据稀缺时训练模型、填补训练数据中的空白以及加快模型开发速度。

收集数据后，下一步是进行探索性数据分析和可视化。这些技术有助于了解数据中可用的信息以及为模型训练准备数据所需的过程。

3. 数据预处理

数据收集和探索完成后，数据进入下一个阶段，即数据预处理，这有助于准备原始数据并使其适合模型构建。这个阶段涉及多个步骤，包括数据清理、归一化和 数据增强。

• 数据清理 – 涉及识别和纠正数据中的任何错误或不一致性。

• 数据归一化 – 涉及将数据转换为共同的尺度。

• 数据增强 – 涉及通过对现有数据应用各种转换来创建新的数据样本。

4. 特征工程

特征工程涉及从可用数据中创建新的变量以增强模型的性能。该过程旨在简化数据转换并提高准确率，生成用于监督和无监督学习的特征。

它涉及各种技术，例如处理缺失值、异常值和通过编码、归一化和标准化进行数据转换。

特征工程在 AI 开发生命周期中至关重要，因为它有助于为模型创建最优特征并使数据更容易被机器理解。

5. 模型训练

准备好训练数据后，AI 模型会被迭代训练。在此过程中，可以测试不同的机器学习算法和数据集，并选择和微调最佳模型以实现准确的预测性能。

您可以根据各种参数和超参数（如学习率、批大小、隐藏层数量、激活函数和正则化）评估训练模型的性能，这些参数和超参数会被调整以实现最佳结果。

此外，企业可以从 迁移学习 中受益，迁移学习涉及使用预训练模型来解决不同的问题。这可以节省大量时间和资源，消除了从头开始训练模型的需要。

6. 模型评估

一旦 AI 模型已被开发和训练，模型评估就是 AI 开发生命周期的下一步。这涉及使用适当的评估指标（如准确率、F1 分数、对数损失、精度和召回率）来评估模型的性能，以确定其有效性。

7. 模型部署

部署机器学习模型涉及将其集成到生产环境中，以便为商业决策提供有用的输出。不同的部署类型包括批量推理、现场部署、基于云的部署和边缘部署。

• 批量推理 – 是一种对数据批次重复生成预测的过程。

• 现场部署 – 涉及在本地硬件基础设施上部署模型，该基础设施由组织拥有和维护。

• 云部署 – 涉及在第三方云服务提供商提供的远程服务器和计算基础设施上部署模型。

• 边缘部署 – 涉及在本地或“边缘”设备上部署和运行机器学习模型，例如智能手机、传感器或 IoT 设备。

8. 模型监控

AI 模型的性能可能会随着时间的推移由于数据不一致、偏差和漂移而恶化。模型监控对于确定何时发生这种情况至关重要。主动措施，如 MLOps（机器学习运营），可以优化和简化将机器学习模型部署到生产环境并维护的过程。

9. 模型维护

已部署模型的维护对于确保其持续的可靠性和准确性至关重要。模型维护的一种方法是建立模型重新训练管道。这种管道可以使用更新的数据自动重新训练模型，以确保其保持相关性和高效性。

模型维护的另一种方法是 强化学习，它涉及通过对其决策提供反馈来训练模型以提高其性能。

通过实施模型维护技术，组织可以确保其部署的模型保持有效。因此，模型提供准确的预测，符合不断变化的数据趋势和条件。

AI 开发人员在 AI 开发生命周期中可能面临哪些挑战？

由 L_Nuge 提供的 Adobe Stock 图片

随着 AI 模型的复杂性增加，AI 开发人员和数据科学家可能会在 AI 开发生命周期的各个阶段面临多个挑战。其中一些挑战如下。

• 学习曲线： 不断学习新 AI 技术并有效整合它们的需求可能会分散开发人员对创建创新应用程序的核心优势的注意力。

• 缺乏未来的硬件： 这可能会阻止开发人员创建满足当前和未来业务需求的创新应用程序。

• 使用复杂的软件工具： 开发人员在处理复杂且不熟悉的工具时可能会遇到挑战，从而导致开发速度变慢，时间到市场变长。

• 管理大量数据： 对于 AI 开发人员来说，获取处理大量数据所需的计算能力并管理存储和安全性可能是一个挑战。

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