当前位置:沃卡惠 > 最新资讯 > 行业资讯

AI开发生命周期:2023年完全分解

近年来,人工智能 (AI) 已成为一种改变游戏规则的技术,为企业提供了释放新见解、简化运营和提供卓越客户体验的潜力。91.5% 的领先企业持续投资于人工智能。由于人工智能作为现代商业问题的强大解决方案不断发展壮大,人工智能开发生命周期变得越来越复杂。如今,AI开发人员面临着数个挑战,包括数据质量、数量、选择正确的架构等,这些挑战必须在整个AI生命周期中得到解决。

因此,实现AI优势需要一种结构化和严格的AI开发方法,该方法涵盖从问题定义到模型部署等整个生命周期。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。

AI开发生命周期:2023年完全分解

构建成功的AI开发生命周期的 9 个阶段

开发和部署AI项目是一个迭代过程,需要重新审视步骤以获得最佳结果。以下是构建成功的AI开发生命周期的九个阶段。

1. 业务目标用例

AI开发生命周期的第一步是确定AI可以解决的业务目标或问题,并制定AI战略。清楚地了解问题以及人工智能如何提供帮助至关重要。同样重要的是,获得合适的人才和技能对于开发有效的人工智能模型至关重要。

2. 数据收集与探索

建立业务目标后,人工智能生命周期的下一步是收集相关数据。访问正确的数据对于构建成功的AI模型至关重要。今天有多种技术可用于数据收集,包括众包、抓取和使用合成数据。

合成数据是人工生成的信息,在不同场景下都有帮助,例如在现实世界数据稀缺时训练模型、填补训练数据的空白以及加快模型开发。

收集数据后,下一步就是执行探索性数据分析和可视化。这些技术有助于了解数据中有哪些信息可用,以及为模型训练准备数据需要哪些过程。

3. 数据预处理

完成数据收集和探索后,数据将进入下一阶段,即数据预处理,这有助于准备原始数据并使其适用于模型构建。这个阶段涉及不同的步骤,包括数据清理、规范化和扩充。

数据清理——包括识别和纠正数据中的任何错误或不一致。

数据规范化——涉及将数据转换为通用比例。

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创建新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性,为监督和非监督学习生成特征。

它涉及各种技术,例如通过编码、规范化和标准化来处理缺失值、异常值和数据转换。

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佳特征,并使数据易于被机器理解。

5.模型训练

准备好训练数据后,迭代训练AI模型。在此过程中可以测试不同的机器学习算法和数据集,并选择最佳模型并对其进行微调以实现准确的预测性能。

您可以根据各种参数和超参数评估训练模型的性能,例如学习率、批量大小、隐藏层数、激活函数和正则化,这些参数和超参数会进行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,无需从头开始训练模型。

6.模型评估

一旦开发和训练了AI模型,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(例如准确性、F1 分数、对数损失、精确度和召回率)来评估模型性能,以确定其有效性。

7.模型部署

部署 ML 模型涉及将其集成到生产环境中以产生对业务决策有用的输出。不同的部署类型包括批量推理、内部部署、基于云的部署和边缘部署。

批量推理——在一批数据集上循环生成预测的过程。

本地部署 ——涉及在组织拥有和维护的本地硬件基础设施上部署模型。

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(例如智能手机、传感器或物联网设备)上部署和运行机器学习模型。

8.模型监控

由于数据不一致、倾斜和漂移,AI模型性能会随着时间的推移而降低。模型监控对于识别何时发生至关重要。MLOps(机器学习操作)等主动措施优化和简化机器学习模型在生产中的部署并对其进行维护。

9.模型维护

已部署模型的模型维护对于确保其持续的可靠性和精度至关重要。模型维护的一种方法是构建模型再训练管道。这样的管道可以使用更新的数据自动重新训练模型,以确保它保持相关性和效率。

另一种模型维护方法是强化学习,它涉及训练模型以通过提供有关其决策的反馈来提高其性能。

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,模型提供了与不断变化的数据趋势和条件相一致的准确预测。

开发人员在AI开发生命周期中会面临哪些挑战?

人类在计算机仪表板前努力寻找解决方案的插图。

随着AI模型的复杂性不断增加,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应对不同的挑战。其中一些在下面给出。

学习曲线:对学习新的AI技术和有效集成它们的持续需求可能会分散开发人员的注意力,使他们无法专注于创建创新应用程序的核心优势。

缺乏面向未来的硬件:这可能会阻碍开发人员创建符合其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面临挑战,导致开发过程变慢,上市时间增加。

管理大量数据:AI开发人员很难获得处理大量数据以及管理存储和安全性所需的计算能力。

猜你喜欢

微信公众号

微信公众号