В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал революционной технологией, предлагающей предприятиям возможность открывать новые идеи, оптимизировать операции и обеспечивать превосходное качество обслуживания клиентов. 91,5% ведущих компаний инвестируют в ИИ на постоянной основе. Поскольку ИИ продолжает развиваться как мощное решение современных бизнес-задач, жизненный цикл разработки ИИ становится все более сложным. Сегодня разработчики ИИ сталкиваются с рядом проблем, включая качество и количество данных, выбор правильной архитектуры и т. д., которые необходимо решать на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
Следовательно, для реализации преимуществ ИИ требуется структурированный и строгий подход к разработке ИИ, охватывающий весь жизненный цикл, от определения проблемы до развертывания модели и далее. Давайте рассмотрим различные этапы успешного жизненного цикла разработки ИИ и обсудим различные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики ИИ.
9 этапов построения успешного жизненного цикла разработки ИИ
Разработка и развертывание проекта ИИ — это повторяющийся процесс, требующий пересмотра шагов для получения оптимальных результатов. Вот девять этапов построения успешного жизненного цикла разработки ИИ.
1. Вариант использования бизнес-цели
Первым шагом в жизненном цикле разработки ИИ является определение бизнес-цели или проблемы, которую может решить ИИ, разработка стратегии ИИ Четкое понимание проблемы и того, как ИИ может помочь, имеет решающее значение. Не менее важно иметь доступ к нужным талантам и навыкам, что имеет решающее значение для разработки эффективной модели ИИ.
2. Сбор и исследование данных
После определения бизнес-цели следующим шагом в жизненном цикле ИИ является сбор соответствующих данных. Доступ к нужным данным имеет решающее значение для построения успешных моделей ИИ. Сегодня доступны различные методы сбора данных, включая краудсорсинг, парсинг и использование синтетических данных.
Синтетические данные — это искусственно сгенерированная информация, полезная в различных сценариях, таких как модели обучения, когда реальных данных недостаточно, заполнение пробелов в данных обучения и ускорение разработки моделей.
После того, как данные собраны, следующим шагом будет выполнение исследовательского анализа данных и визуализация. Эти методы помогают понять, какая информация доступна в данных и какие процессы необходимы для подготовки данных для обучения модели.
3. Предварительная обработка данных
После того, как сбор и исследование данных завершены, данные проходят следующий этап — предварительную обработку данных, которая помогает подготовить необработанные данные и сделать их пригодными для построения модели. Этот этап включает в себя различные шаги, включая очистку данных, нормализацию и дополнение:
- Очистка данных — включает в себя выявление и исправление любых ошибок или несоответствий в данных.
- Нормализация данных — включает в себя преобразование данных в общий масштаб.
- Увеличение данных — включает создание новых выборок данных путем применения различных преобразований к существующим данным.
4. Разработка функций
Разработка признаков включает создание новых переменных из доступных данных для повышения производительности модели. Этот процесс направлен на упрощение преобразования данных и повышение точности, создавая функции как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения.
Он включает в себя различные методы, такие как обработка пропущенных значений, выбросов и преобразование данных посредством кодирования, нормализации и стандартизации.
Разработка функций имеет решающее значение в жизненном цикле разработки ИИ, поскольку она помогает создавать оптимальные функции для модели и делает данные легко понятными для машины.
5. Модельное обучение
После подготовки обучающих данных модель ИИ итеративно обучается. В ходе этого процесса можно тестировать различные алгоритмы машинного обучения и наборы данных, а оптимальная модель выбирается и настраивается для обеспечения точных прогнозирующих характеристик.
Вы можете оценить производительность обученной модели на основе множества параметров и гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета, количество скрытых слоев, функция активации и регуляризация, которые настраиваются для достижения наилучших возможных результатов.
Кроме того, предприятия могут извлечь выгоду из трансферного обучения , которое предполагает использование предварительно обученной модели для решения другой проблемы. Это может значительно сэкономить время и ресурсы, избавляя от необходимости обучать модель с нуля.
6. Оценка модели
После того, как модель ИИ разработана и обучена, оценка модели является следующим шагом в жизненном цикле разработки ИИ. Это включает в себя оценку производительности модели с использованием соответствующих показателей оценки, таких как точность, оценка F1, логарифмическая потеря, точность и полнота, чтобы определить ее эффективность.
7. Развертывание модели
Развертывание модели машинного обучения предполагает ее интеграцию в производственную среду для получения полезных результатов для принятия бизнес-решений. Различные типы развертывания включают пакетный вывод, локальное, облачное и пограничное развертывание:
- Пакетный вывод — процесс периодического создания прогнозов для пакета наборов данных.
- Локальное развертывание — включает развертывание моделей в локальной аппаратной инфраструктуре, принадлежащей и поддерживаемой организацией.
- Облачное развертывание — включает развертывание моделей на удаленных серверах и вычислительной инфраструктуре, предоставляемых сторонними поставщиками облачных услуг.
- Пограничное развертывание — включает развертывание и запуск моделей машинного обучения на локальных или «пограничных» устройствах, таких как смартфоны, датчики или устройства IoT.
8. Мониторинг модели
Производительность модели ИИ может со временем ухудшаться из-за несоответствия данных, перекосов и отклонений. Мониторинг модели имеет решающее значение для определения того, когда это происходит. Упреждающие меры, такие как MLOps (операции машинного обучения), оптимизируют и упрощают развертывание моделей машинного обучения для производства и их обслуживания.
9. Обслуживание модели
Обслуживание развернутых моделей имеет решающее значение для обеспечения их постоянной надежности и точности. Одним из подходов к обслуживанию модели является создание конвейера переобучения модели. Такой конвейер может автоматически повторно обучать модель, используя обновленные данные, чтобы гарантировать, что она остается актуальной и эффективной.
Другим подходом к обслуживанию модели является обучение с подкреплением , которое включает в себя обучение модели для повышения ее производительности путем предоставления обратной связи о ее решениях.
Внедряя методы обслуживания моделей, организации могут гарантировать, что их развернутые модели останутся эффективными. В результате модели обеспечивают точные прогнозы, соответствующие изменяющимся тенденциям и условиям данных.
