近年來，人工智能 (AI) 已成為一種改變游戲規(guī)則的技術，為企業(yè)提供了釋放新見解、簡化運營和提供卓越客戶體驗的潛力。91.5% 的領先企業(yè)持續(xù)投資于人工智能。由于人工智能作為現(xiàn)代商業(yè)問題的強大解決方案不斷發(fā)展壯大，人工智能開發(fā)生命周期變得越來越復雜。如今，AI開發(fā)人員面臨著數(shù)個挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)質量、數(shù)量、選擇正確的架構等，這些挑戰(zhàn)必須在整個AI生命周期中得到解決。

因此，實現(xiàn)AI優(yōu)勢需要一種結構化和嚴格的AI開發(fā)方法，該方法涵蓋從問題定義到模型部署等整個生命周期。讓我們探索成功的AI開發(fā)生命周期的不同階段，并討論AI開發(fā)人員面臨的各種挑戰(zhàn)。

構建成功的AI開發(fā)生命周期的 9 個階段

開發(fā)和部署AI項目是一個迭代過程，需要重新審視步驟以獲得最佳結果。以下是構建成功的AI開發(fā)生命周期的九個階段。

1. 業(yè)務目標用例

AI開發(fā)生命周期的第一步是確定AI可以解決的業(yè)務目標或問題，并制定AI戰(zhàn)略。清楚地了解問題以及人工智能如何提供幫助至關重要。同樣重要的是，獲得合適的人才和技能對于開發(fā)有效的人工智能模型至關重要。

2. 數(shù)據(jù)收集與探索

建立業(yè)務目標后，人工智能生命周期的下一步是收集相關數(shù)據(jù)。訪問正確的數(shù)據(jù)對于構建成功的AI模型至關重要。今天有多種技術可用于數(shù)據(jù)收集，包括眾包、抓取和使用合成數(shù)據(jù)。

合成數(shù)據(jù)是人工生成的信息，在不同場景下都有幫助，例如在現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)稀缺時訓練模型、填補訓練數(shù)據(jù)的空白以及加快模型開發(fā)。

收集數(shù)據(jù)后，下一步就是執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析和可視化。這些技術有助于了解數(shù)據(jù)中有哪些信息可用，以及為模型訓練準備數(shù)據(jù)需要哪些過程。

3. 數(shù)據(jù)預處理

完成數(shù)據(jù)收集和探索后，數(shù)據(jù)將進入下一階段，即數(shù)據(jù)預處理，這有助于準備原始數(shù)據(jù)并使其適用于模型構建。這個階段涉及不同的步驟，包括數(shù)據(jù)清理、規(guī)范化和擴充。

數(shù)據(jù)清理——包括識別和糾正數(shù)據(jù)中的任何錯誤或不一致。

數(shù)據(jù)規(guī)范化——涉及將數(shù)據(jù)轉換為通用比例。

數(shù)據(jù)增強——涉及通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)應用各種轉換來創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)樣本。

4.特征工程

特征工程涉及從可用數(shù)據(jù)創(chuàng)建新變量以增強模型的性能。該過程旨在簡化數(shù)據(jù)轉換并提高準確性，為監(jiān)督和非監(jiān)督學習生成特征。

它涉及各種技術，例如通過編碼、規(guī)范化和標準化來處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)轉換。

特征工程在AI開發(fā)生命周期中至關重要，因為它有助于為模型創(chuàng)建最佳特征，并使數(shù)據(jù)易于被機器理解。

5.模型訓練

準備好訓練數(shù)據(jù)后，迭代訓練AI模型。在此過程中可以測試不同的機器學習算法和數(shù)據(jù)集，并選擇最佳模型并對其進行微調以實現(xiàn)準確的預測性能。

您可以根據(jù)各種參數(shù)和超參數(shù)評估訓練模型的性能，例如學習率、批量大小、隱藏層數(shù)、激活函數(shù)和正則化，這些參數(shù)和超參數(shù)會進行調整以實現(xiàn)最佳結果。

此外，企業(yè)可以從遷移學習中受益，遷移學習涉及使用預訓練模型來解決不同的問題。這可以節(jié)省大量時間和資源，無需從頭開始訓練模型。

6.模型評估

一旦開發(fā)和訓練了AI模型，模型評估就是AI開發(fā)生命周期的下一步。這涉及使用適當?shù)脑u估指標（例如準確性、F1 分數(shù)、對數(shù)損失、精確度和召回率）來評估模型性能，以確定其有效性。

7.模型部署

部署 ML 模型涉及將其集成到生產環(huán)境中以產生對業(yè)務決策有用的輸出。不同的部署類型包括批量推理、內部部署、基于云的部署和邊緣部署。

批量推理——在一批數(shù)據(jù)集上循環(huán)生成預測的過程。

本地部署 ——涉及在組織擁有和維護的本地硬件基礎設施上部署模型。

云部署——涉及在第三方云服務提供商提供的遠程服務器和計算基礎設施上部署模型。

邊緣部署——涉及在本地或“邊緣”設備（例如智能手機、傳感器或物聯(lián)網設備）上部署和運行機器學習模型。

8.模型監(jiān)控

由于數(shù)據(jù)不一致、傾斜和漂移，AI模型性能會隨著時間的推移而降低。模型監(jiān)控對于識別何時發(fā)生至關重要。MLOps（機器學習操作）等主動措施優(yōu)化和簡化機器學習模型在生產中的部署并對其進行維護。

9.模型維護

已部署模型的模型維護對于確保其持續(xù)的可靠性和精度至關重要。模型維護的一種方法是構建模型再訓練管道。這樣的管道可以使用更新的數(shù)據(jù)自動重新訓練模型，以確保它保持相關性和效率。

另一種模型維護方法是強化學習，它涉及訓練模型以通過提供有關其決策的反饋來提高其性能。

通過實施模型維護技術，組織可以確保其部署的模型保持有效。因此，模型提供了與不斷變化的數(shù)據(jù)趨勢和條件相一致的準確預測。

開發(fā)人員在AI開發(fā)生命周期中會面臨哪些挑戰(zhàn)？

隨著AI模型的復雜性不斷增加，AI開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家可能會在AI開發(fā)生命周期的各個階段應對不同的挑戰(zhàn)。其中一些在下面給出。

學習曲線：對學習新的AI技術和有效集成它們的持續(xù)需求可能會分散開發(fā)人員的注意力，使他們無法專注于創(chuàng)建創(chuàng)新應用程序的核心優(yōu)勢。

缺乏面向未來的硬件：這可能會阻礙開發(fā)人員創(chuàng)建符合其當前和未來業(yè)務需求的創(chuàng)新應用程序。

使用復雜的軟件工具：開發(fā)人員在處理復雜且不熟悉的工具時面臨挑戰(zhàn)，導致開發(fā)過程變慢，上市時間增加。

管理大量數(shù)據(jù)：AI開發(fā)人員很難獲得處理大量數(shù)據(jù)以及管理存儲和安全性所需的計算能力。