Wie wir Probleme bei der KI-Entwicklung lösen, auf die Sie zwangsläufig stoßen werden

Der Großteil der traditionellen, konventionellen Softwareentwicklungsumgebung folgt den üblichen Phasen, die Analyse, Planung, Design, Erstellung, Qualitätssicherung und Bereitstellung umfassen.

Das Umfeld der Entwicklung künstlicher Intelligenz funktioniert jedoch anders. Bei KI-Projekten konzentriert sich die Entwicklung darauf, die Datenquelle zu identifizieren und Daten zu sammeln, zu bereinigen und in Erkenntnisse umzuwandeln. Ein solcher Ansatz erfordert eine andere Denkweise und Fähigkeiten.

Dieser Unkonventionalismus, der in Projekte der künstlichen Intelligenz vernetzt ist, bringt eine ganze Reihe neuer Fragen und Antworten zur Lösung von Herausforderungen bei der KI-Entwicklung mit sich .

Unser Team von Spezialisten für die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat an rund 7 vollwertigen Lösungen und mehr als 17 POCs gearbeitet, von denen keine zwei derselben Branche angehören. Die Arbeitsbelastung hat uns einiges sehr deutlich gemacht –

1. Sie können nicht erwarten, dass das Ergebnis Ihres KI-Softwareentwicklungsprojekts dem eines herkömmlichen Produkts entspricht, denn bei KI dreht sich das Spiel mehr um Treffer und Prüfungen.
2. Sie können KI-Strategien und -Programme am besten in Ihrem Unternehmen implementieren, wenn das gesamte Team an Bord ist und nicht nur die Technikfreaks.
3. Wie bei Nicht-KI-App-Projekten variieren die Einschränkungen auch bei KI-Projekten von einer Idee zur anderen. Es gibt jedoch einige KI-Entwicklungsherausforderungen und -lösungen , die produktübergreifend ähnlich sind.

Wenn wir uns die dritte Erkenntnis ansehen, gibt es Probleme, die bei allen Produkten ähnlich sind, egal welche Idee dahinter steckt. Unabhängig davon, welche Anwendung wir entwickelt haben, sind wir auf diese Probleme gestoßen, sodass davon ausgegangen werden kann, dass sie immer wieder auftreten.

Um Unternehmern einen proaktiven Ansatz zu vermitteln, haben Dateningenieure die häufig auftretenden Probleme bei der Einführung von KI-Entwicklungsdiensten zusammen mit ihren Erkenntnissen zu den Schwierigkeiten und Chancen jeder einzelnen künstlichen Intelligenz aufgelistet.

KI-Entwicklungsherausforderungen und -lösungen

1. Probleme bei der Datenerfassung und -verwaltung

Die Aussage, dass das KI-System nur so gut ist wie die Daten, auf denen es basiert, ist zwar weit verbreitet, bringt jedoch mehrere inhärente Probleme mit sich. Die Probleme, die an dieser Front auftreten, beziehen sich hauptsächlich auf die Datenerfassung und deren Verfeinerung. Aber es gibt auch andere Herausforderungen, wie –

A. Datenqualität und -quantität

Wie oben erwähnt, hängt die Qualität des KI-Systems stark von der Quantität und Qualität der Daten ab, die in das System eingespeist werden. Um Muster zu erkennen und sich so zu verhalten, wie es von ihr erwartet wird, benötigt KI viele hochwertige Daten.

Bei Appinventiv beginnen wir den Prozess zur Implementierung von KI-Strategien und -Programmen, indem wir die Daten auflisten, die wir haben, und die Daten, die das Modell zum Betrieb benötigt. Dazu verwenden wir sowohl offene Daten als auch die Datensatzsuche von Google, um Zugriff auf die Daten zu erhalten, die beim Trainieren des Modells helfen.

• Kennzeichnung von Daten

Bis vor wenigen Jahren waren die meisten Daten textuell und strukturiert. Aber mit der Einführung des Omnichannel-Kundenerlebnisses und des Internets der Dinge ist der Datentyp, der in das Geschäftssystem eingespeist wird, weitgehend unstrukturiert. Das Problem ist, dass die meisten KI-Systeme darauf trainiert sind, überwachte Datensätze zu umgehen.

Bei Appinventiv verwenden wir mehrere Ansätze zur Handhabung der Datenkennzeichnung, die sich hauptsächlich um Datenprogrammierung und synthetische Kennzeichnung, Rückkopplungsschleifensysteme usw. drehen, wenn wir Antworten darauf geben , wie Herausforderungen bei der KI-Entwicklung gelöst werden können .

• Datenverzerrung

Die Geschichten über die Voreingenommenheit von KI sind weit verbreitet. Die Frage ist, wie das passiert, zumal die Technologie nicht bewusst ist und daher keine bösen Absichten haben kann, oder?

Voreingenommenheit fördert durch falsch erhobene Daten. Dies ist die Quintessenz. Wenn die Quelle der Daten voreingenommen ist, wird das System diskriminierend.

Wir sehen uns alle Daten an und stellen sicher, dass sie von Anfang an unvoreingenommen sind. Auf diese Weise gibt es beim Eintritt in das KI-System keine Verzerrungen im Bild.

• Fallorientiertes Lernen

Die menschliche Intelligenz ermöglicht es uns, Erfahrungen aus einem Bereich auf einen anderen anzuwenden. Es ist nicht etwas, das KI mit Leichtigkeit bewältigen kann.

KI-gestützte Tools für Unternehmen sind spezialisiert. Es soll eine Einhandaufgabe erfüllen. Aufgrund ihrer Kernkomplexität kann es für KI sehr schwierig sein, die Erfahrung, die sie aus einem Projekt gewonnen hat, für ein anderes Projekt zu nutzen.

Wir verwenden einen Transfer-Learning-Ansatz, bei dem wir das KI-Modell trainieren, um eine Aufgabe auszuführen, und das Gelernte dann auf eine ähnliche Aktivität anwenden. Dies bedeutet, dass das für Aufgabe A entwickelte Modell später als Ausgangspunkt für das Modell von Aufgabe B verwendet werden kann.

2. Menschenzentrierte Probleme

Selbst inmitten der weit verbreiteten Einführung von KI werden die Mitarbeiter gezählt, die mit der Arbeit rund um die Technologie vertraut sind. Dies wiederum führt kurz- und langfristig zu einer Reihe hartnäckiger Herausforderungen für Unternehmen, wenn sie KI-basierte Anwendungen erstellen .

• Mangelndes Verständnis bei nicht-technischen Mitarbeitern

Die KI-Implementierung erfordert, dass das Management KI-Technologien, ihre Möglichkeiten und Grenzen usw. versteht. Das Fehlen von Know-how behindert die richtige Einführung von KI in Unternehmen, dort, wo sie tatsächlich Auswirkungen haben kann.

• Seltenheit von Feldspezialisten

Was die KI-Branche braucht, sind Experten, die über die Mischung aus technischem Verständnis und Markt-Know-how für KI-Probleme und -Techniken verfügen . Das Problem ist, dass es wirklich schwierig ist, interne Vollzeit-Ressourcen zu finden, die die Mischung aus beidem haben, insbesondere wenn die FAMGA-Gruppe Talente einstellt, die über die Kernkompetenzen verfügen, die für die KI-Softwareentwicklung erforderlich sind.

Dies ist der Hauptgrund, warum Unternehmen ihre KI-Lösungsentwicklung oft an KI-App-Entwicklungsunternehmen wie unseres auslagern, die aus einem Expertenteam bestehen, das auch über fundierte Branchenkenntnisse verfügt.

3. Integrationsherausforderungen

Das Hinzufügen oder Integrieren von künstlicher Intelligenz in Ihr aktuelles System ist viel komplizierter als das Hinzufügen eines Plugins in Ihrem Browser. Es gibt mehrere Elemente und Schnittstellen, die eingerichtet werden müssen, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Unser Team von Datenwissenschaftlern berücksichtigt Ihre individuellen Anforderungen an die Dateninfrastruktur, die Datenkennzeichnung, die Speicherung und den Prozess der Dateneingabe in das System, sodass Sie sich keinen Herausforderungen bei der Implementierung von KI -Apps stellen müssen . Wir arbeiten auch daran, das Modell zu trainieren und die Wirksamkeit der KI zu testen, um so eine Feedback-Schleife zur Verbesserung der Modelle auf der Grundlage der Handlungen der Menschen zu entwickeln.

4. Infrastrukturfähigkeiten

Der Umgang mit Daten und deren Berechnung, Speicherung, Skalierung, Sicherheit, Erweiterbarkeit usw. ist für Unternehmen erforderlich, um KI-Lösungen einzusetzen. Der Erfolg eines Unternehmens beim Einsatz einer KI-Lösung beginnt mit der Frage, wie geeignet seine Infrastrukturumgebung ist und wie gut sie die Workloads und KI-Anwendungen unterstützt. Die Antwort ist leider auch eine der größten KI-Herausforderungen für Unternehmen .

Es gibt ein paar Dinge, die unsere Business Analysten in den sehr frühen Phasen beachten:

• Die richtige Mischung aus Hochgeschwindigkeitsspeicher- und Verarbeitungsfunktionen zur Unterstützung von Modellen für Deep Learning und maschinelles Lernen.
• Die beste Software, die für die Anpassung an die zugrunde liegende Hardware optimiert und abgestimmt werden kann.
• Eine Schnittstelle, die die meisten beweglichen Komponenten und Teile verwaltet.
• Eine Infrastruktur, die für optimierte Leistung in der Cloud oder im Rechenzentrum vor Ort bereitgestellt werden kann.

5. Fehlende Multitasking-Fähigkeiten

Deep-Learning-Modelle sind extrem trainierbar. Nach Abschluss der Schulung können Sie sicher sein, dass die Lösung ihre jeweilige Aufgabe optimal erfüllt, sei es das Identifizieren von Objekten oder das Empfehlen von Produkten auf Basis der Suchhistorie Ihrer Kunden.

Dies ist eines der größten Probleme in der KI, wenn das System Multitasking betreiben soll. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass die KI die Person in einem Video identifiziert und die Ursprünge des im Hintergrund abgespielten Liedes verfolgt, geht die Effizienz verloren.

Eine Lösung für dieses Problem, die unsere Dateningenieure identifiziert haben, ist die Verwendung progressiver neuronaler Netze . Es bedeutet, separate Deep-Learning-Modelle so zu verbinden, dass die Informationen leicht weitergegeben werden können. Obwohl wir das Modell noch in der Praxis anwenden müssen, hat sich die Methode als äußerst nützlich bei der Entwicklung von Roboterarmen erwiesen – sie beschleunigt ihr Lernen von Wochen auf nur einen Tag.

Dies war unsere Sicht auf die Herausforderungen und Lösungen bei der KI-Entwicklung. Aber die Tipps zur Überwindung von KI-Entwicklungsschwierigkeiten enden nicht nur mit diesen. Wenn Sie tief in die Welt der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Projekten eintauchen, werden Sie feststellen, dass die Implementierung von KI-Problemen zur Lösung und Bereitstellung von Antworten für Unternehmen letztendlich auf die Fähigkeiten und das technische + geschäftliche Verständnis Ihres Partnerunternehmens für die Entwicklung künstlicher Intelligenz hinausläuft.

6. Interaktion auf menschlicher Ebene

Dies ist möglicherweise die größte Herausforderung in der KI, eine, die Forscher für KI-Dienste in Organisationen und neuen Unternehmen nervös gemacht hat. Diese Organisationen können sich einer Genauigkeit von über 90 % rühmen, aber Menschen können sich in all diesen Situationen verbessern. Lassen Sie unser Modell beispielsweise vorhersagen, ob das Bild einen Hund oder eine Katze zeigt. Der Mensch kann die richtige Ausgabe jedes Mal fehlerfrei vorhersehen und eine erstaunliche Genauigkeit von über 99 % erzielen.

Damit ein profundes Lernmodell eine ähnliche Leistung erbringen kann, wären eine bemerkenswerte Feinabstimmung, eine Weiterentwicklung der Hyperparameter, ein riesiger Datensatz und ein gut definierter und genauer Algorithmus neben einer robusten Verarbeitungsleistung, kontinuierlichem Training mit Zugdaten und Tests mit Testdaten erforderlich. Das klingt nach einer Menge Arbeit und ist in Wirklichkeit um ein Vielfaches mühsamer, als es scheint.

Eine einseitige Lösung, mit der Sie versuchen können, die ganze schwierige Arbeit zu vermeiden, besteht darin, einfach eine spezialisierte Organisation zu beauftragen, da diese explizite Deep-Learning-Modelle unter Verwendung vortrainierter Modelle erstellen kann. Sie werden an einer Vielzahl von Bildern trainiert und auf höchste Präzision getrimmt.

7. Datenknappheit

Da große Unternehmen wie Google, Facebook und Apple wegen unethischer Nutzung der generierten Benutzerdaten angeklagt sind, wenden verschiedene Länder wie Indien strenge IT-Regeln an, um den Datenfluss einzuschränken. Daher stehen diese Unternehmen nun vor dem Problem, lokale Daten für die Entwicklung von Anwendungen für die ganze Welt zu verwenden, was zu Voreingenommenheit führen würde.

Da sich große Organisationen wie Google, Facebook und Apple mit Anklagen wegen unethischer Nutzung von generierten Benutzerdaten befassen, wenden verschiedene Nationen wie Indien strenge IT-Regeln an, um den Datenfluss einzuschränken. Daher befassen sich diese Organisationen derzeit mit dem Problem der Verwendung nahe gelegener lokaler Informationen zum Erstellen von Anwendungen für die Welt, und dies würde zu Verzerrungen führen.

Die Daten sind ein wesentlicher Aspekt der KI, und die gekennzeichneten Informationen werden verwendet, um Maschinen zu trainieren, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Einige Organisationen versuchen, neue Strategien zu erfinden, und konzentrieren sich auf die Entwicklung von KI-Modellen, die unabhängig von der Datenknappheit präzise Ergebnisse liefern können. Bei einseitigen Daten oder voreingenommenen Informationen könnte das ganze System defekt werden.

Abschließende Gedanken

Mit einer ständig wachsenden Nachfrage nach anpassungsfähigen, sicheren und einzigartigen Anwendungen gibt es enorme Spannungen in der Entwicklergemeinschaft. In solchen Fällen bietet die Einführung von KI-Technologie grundlegende Lösungen und einen günstigen Ort für Innovationen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind ohne Zweifel die Zukunft der Programmierung und Softwareentwicklung, und sie anzunehmen, ist die beste Wahl für Unternehmen.

Der App-Entwicklungsprozess umfasst eine Reihe von Aktivitäten und einen Experten, der sie durchführt. Die Entwicklung trägt erheblich zu den verschiedenen Faktoren der KI-Entwicklung je nach Standort bei, wie z. B. Preisfaktor, Entwicklung, Tools usw., die von Ort zu Ort von KI-Entwicklungsdiensten in den USA bis zu Diensten in anderen Teilen der Welt abhängen.

FAQs zu KI-Entwicklungsherausforderungen und -lösungen

F. Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Implementierung von KI?

Es gibt eine Reihe von Problemen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie KI in ihrem Unternehmen implementieren. Hier sind einige davon –

• Datenerhebung und -veredelung
• Mangel an Fähigkeiten
• Herausforderungen der Integration
• Infrastrukturfähigkeiten

F. Wie lassen sich Herausforderungen bei der KI-Entwicklung lösen?

Die Lösungen für KI-Entwicklungsprobleme hängen letztendlich von der Partnerschaft mit einem Team erfahrener KI-Experten und dem Verständnis der Benutzer und des Marktes ab, auf den sich die Lösung konzentrieren wird.

F. Was sind die wichtigsten ethischen Bedenken bei der Verwendung von KI?

Dies sind einige der prominentesten ethischen Bedenken im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz – Verlust von Arbeitsplätzen, Voreingenommenheit, das Ausmaß der KI, das schwerwiegende Massenfehler macht, die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen die Datensätze manipulieren, um ihren Hintergedanken nachzukommen.