Yapay Zeka Projeleri Nasıl Yönetilir: POV'den Yürütmeye Hazır Çözüme

Yapay zekanın şirketlerin süreçlerini düzene koymalarına ve proaktif çözümler sunmalarına yardımcı olup olmadığı sorusu , dijital dünya tarafından yanıtlandı ve toz haline getirildi.

Bugün dünyada yapay zekanın beraberinde getirdiği yüksek gelir ve değer sunma potansiyelinden habersiz olan neredeyse hiçbir endüstri çalışanı yok. 2020 ve sonrası için gelecek vaat eden yapay zeka teknolojisi trendlerinden açıkça görülen bildirimsel bir gerçek .

Bu hızlı benimseme, bir yandan hem işletmeler hem de son kullanıcılar için pek çok fayda sağlarken, diğer yandan oldukça doğal bir aşamadadır. Yani, işletmeler henüz somut kullanım örnekleri ve geri dönüş etkinliği bulamıyor. Bu gelişme ve fayda kombinasyonu, yapay zeka projelerinizi nasıl yöneteceğiniz konusunda bir dizi soruyu doğurdu .

Yapay zeka proje yönetimi çözümlerinin merkezinde karmaşıklığın ne kadar yattığını görünce, yapay zeka projelerini yönetmenin inceliklerini anlamak önemlidir .

Bu makalede, Appinventiv'de yapay zeka proje yönetimini nasıl gerçekleştirdiğimizi ve bir Değer Kanıtı'nı (POV) verimli yapay zeka çözümü ve hizmetlerine başarılı bir şekilde dönüştürmek için izlediğimiz adımları çevreleyen her soruyu ve öğeyi yanıtlıyoruz .

İçerik tablosu

1. Bir Yapay Zeka Projesi Geleneksel Projelerden Nasıl Farklıdır?
2. Yapay Zekayı İki Farklı Kategoriye Bölmek
3. Hafif Bir Sapma: Yapay Zeka Projesi Başarısının Temellerini Anlamak
4. Yapay Zeka Proje Geliştirmenin Zorlukları: Yapay Zeka Projeleri Neden Başarısız?
5. Saatin Sorusunu Cevaplamak: Yapay Zeka Projelerinizi Nasıl Yönetirsiniz
6. AI Proje Yönetiminin Adımları Hakkında SSS

Bir Yapay Zeka Projesi Geleneksel Projelerden Nasıl Farklıdır?

Yapay zeka proje yönetimi , bunlar ile geleneksel mobil uygulama proje yönetimi arasında paralellikler kurulduğunda farklı bir yaklaşım gerektirir. Yani yapay zeka projeleri ile geleneksel BT projeleri arasındaki farklar çok çeşitlidir.

Geleneksel mobil uygulama geliştirme süreci belirtilen bir çözümdür. Bir çözüm belirtmek zorlaştığında, sonuçlar belirsiz ve riskli hale gelir. Bu geliştirme türü, yukarıdan aşağıya programlama kapsamına girer.

Buna karşılık, AI projelerinin Değer Kanıtı (POV) olması durumunda aşağıdan yukarıya bir yaklaşım izlenir. Bu durumda, AI, kapsamlı bir veri seti ile çalışma kurallarından ve süreçlerinden sonuçlar çıkarır.

AI geliştirme ortamı, döngü olgunlaştıkça çeşitli fırsatlar da açma eğilimindedir. Yani, bir projenin tamamlanmış sayılması için, birkaç keşif, isabet ve deneme aşamasını geçmesi gerekir. Yaklaşımın sonucu neredeyse her zaman yüksek gelir dostu olsa da, genellikle yüksek geliştirme maliyetine ve uzatılmış geliştirme zaman çizelgelerine yol açar.

AI projelerinizi nasıl yöneteceğinizle ilgili sorunun son kısmı, değişiklik yönetimini Çevik sürecin ayrılmaz bir parçası haline getirmektir. AI program yöneticilerinin genel olarak üzerinde çalıştığı ilke, hızlı bir şekilde keşfetmektir ve buradaki fikir, geliştirme sürecinin sonraki bir aşamasında yerine yanlış bir yaklaşımın başlangıcında hızla keşfetmek ve başarısız olmaktır.

Yapay Zekayı İki Farklı Kategoriye Bölmek

AI projenizi planlamanın ilk kısmı, ekibimizin ait olduğu kategoriyi anlamasıyla başlar. Birinci kategori, bir dili başka bir dile çevirmek veya görüntüleri kelimelere dönüştürmek gibi doğada yaygın olan projelerle ilgilenir. İkinci kategori daha karmaşıktır. Kalp atışını algılama veya uykuyu izleme gibi görevleri yerine getirir.

İki kategori, mevcut bir yapay zekanın dahil edilmesi veya özel yapay zeka proje yönetimi çözümlerinin oluşturulması olmak üzere iki farklı çözüm gerektirir .

Mevcut Yapay Zeka Çözümleri

AI'nın dahil edilmesinin yaygın ve ana akım haline geldiği bir dizi olay var. Yani, mühendislerimizin yalnızca yapay zekayı uygulamalara entegre etmesi gereken hazır araçlar var . Ekibimizin genel olarak kullandığı platformlardan birkaçı Microsoft Azure AI, Google AI Platform ve Amazon Machine Learning vb. içerir.

Özel Yapay Zeka Çözümleri

Elimizde karmaşık bir proje olması durumunda, yakın zamanda yaptığımız gibi , kullanıcılara seslerine dayalı olarak sağlıkları hakkında bilgi veren bir sinir ağı odaklı sağlık uygulaması yaptık, özel AI çözüm geliştirmeye başvurmamız gerekiyor. Süreci kolaylaştırmak için Android 11, Machine Learning uygulamalarınızın cihazlarda sorunsuz çalışmasını sağlamak amacıyla yeni Neural Networks API 1.3'ü kullanacak.

Hafif Bir Sapma: Yapay Zeka Projesi Başarısının Temellerini Anlamak

Yapay Zeka ile yolculuğumuz 2019'da başladı. Bir AI proje başarısının sırrının iki sütunda - insanlar ve verilerde - olduğunu anlamamız uzun bir teslim zaman çizelgesi aldı. Yapay zeka, yalnızca iki sütunun varlığında müşteri deneyimini bütünüyle iyileştirebilir .

Teknik uzmanlığa sahip olup olmadıklarına bakılmaksızın, uygulamanın bağlı olduğu farklı bölümlerden uzmanları bir araya getirerek başladık. AI sistemini verimli ve tarafsız hale getirmek için alana özgü verileri algoritmaya beslemek gerekiyordu.

Sonraki kısım – ikinci sütun – verilerdi. Veriler, doğru bir şekilde saklanmadıklarında veya bütünüyle kullanılmadıklarında tamamen yararsızdır. Şimdi, bir işletmenin çıkardığı iki tür veri vardır - yapılandırılmış (doğum tarihi, adres vb.) ve yapılandırılmamış veriler (faturalar, ses kayıtları, e-postalar vb.). AI proje yönetimi sürecinde, her iki veri türünü de göz önünde bulundurmalısınız.

Bir verinin derin öğrenme veya Yapay Zeka için kullanılabilecek bir veri haline gelmesi için geçmesi gereken belirli adımlar vardır. Ölçek büyütme ve kurumsal istemciler için Yapay Zeka (AI) çözümleri geliştirirken veri mühendislerinden oluşan ekibimizin üzerinde çalıştıkları .

Maslow'un Hiyerarşi ihtiyaçlarını temel alan bu piramitte veriler ne kadar hızlı yer bulursa, AI projeniz o kadar hızlı çalkalanmaya başlayacak ve mühendislerin veri filtrelemeye odaklanmak yerine modelleme üzerinde çalışma olasılığı o kadar yüksek olacaktır.

Keşif yolculuğumuzun sonucu, neyin değerli bir yapay zeka çözümü oluşturduğunu cevaplarken karşılaşılan farklı sorunların anlaşılmasıydı . Yapay Zeka projelerini Değer Kanıtlarının (POV) son sisteme yansıtacağı şekilde yönetmenin aşamalarında size yol göstermeden önce bu sorunları çözelim.

Yapay Zeka Proje Geliştirmenin Zorlukları: Yapay Zeka Projeleri Neden Başarısız?

Şirketlerin AI uygularken ne gibi zorluklarla karşılaştıklarının bir listesini yapmak için oturursak , liste çok geniş olacaktır. Ancak Değer Kanıtı'nın başarısız olmasının temelinde iki ana neden yatmaktadır: yanlış hizalanmış beklentiler ve yetersiz veri yönetimi yetenekleri. İşletmeleri yapay zekadan para kazanmaktan alıkoyan nedenler .

Yanlış hizalanmış beklentiler

Çoğu zaman, AI projelerinin çoğu, beklentilerdeki ekli yanlış hizalama nedeniyle gün ışığını görmez. Yapay zekanın iş dünyasında karşılaştığı zorlukların temel nedeni, genellikle, doğası gereği uzun vadeli bir modda çalışan bir teknolojiden kısa vadeli beklentilerin artması nedeniyle ortaya çıkar.

Yapay zeka tabanlı çözümlerinin farklı kullanıcı algılarını karşılayacak kadar doğru olacağını varsayan işletmelerde yanlış hizalanmış beklentilerin bir sonraki örneği görülebilir. Örneğin, bir müzik akışı uygulaması söz konusu olduğunda, AI'nızın önerdiği "sonraki şarkının" kullanıcının tam olarak türe ait olduğuna inandığı şey olduğunu varsayarsak bir sorun alanıdır. İşletmelerin, kullanıcılarının ilgilenebileceği ürün veya hizmetleri sergilerken sıklıkla 'may' kelimesini kullanmalarının nedeni budur.

Verimsiz Veri Yönetimi

AI, yanlış veri kümeleri temelinde yanlış kararlar verme eğilimindedir. Yapay zeka proje yönetimi çözümlerindeki sorun , veriler yanlış veya eksik olduğunda, kısacası yapay zeka modeline uymaya hazır olmadığında ortaya çıkar.

Bir yapay zeka sisteminin beklendiği gibi çalışması için, sistemin kalıpları öğrenmek ve analiz etmek için kullanabileceği rafine verilere sahip olması gerekir. Yapay zekaya hazır bir veri seti oluşturduğumuzda , öncelikle modern veri toplama stratejisini izleyerek yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgileri bölmeye odaklanıyoruz .

Saatin Sorusunu Cevaplamak: Yapay Zeka Projelerinizi Nasıl Yönetirsiniz

1. Problemi Tanımlama

Yapay zeka projelerini yönetmeye gelince bizim için ilk adım sorunu belirlemektir. Ortaklarımıza iki soru sorarak başlıyoruz: "Çözmek istediğiniz şey nedir?" ve “sizin için istenen sonuç nedir?”

Bir problem ifadesine karar verirken, yapay zekanın kendi başına bir çözüm değil, ihtiyacı karşılamak için bir araç/araç olduğunu anlamak önemlidir. Bunu dikkate alarak, yapay zeka yardımıyla üzerine inşa edilebilecek ve ona bağımlı olmayan birden fazla çözüm seçiyoruz.

2. Problem Çözüm Uyumunun Test Edilmesi

Bu aşama, ideal olarak bir AI projesinin nasıl başlatılacağına cevap verir . AI proje geliştirme sürecini başlatmadan önce, test etmek ve insanların inşa ettiğiniz şey için ödeme yapmaya istekli olduğundan emin olmak önemlidir.

Geleneksel yalın yaklaşım ve Ürün Tasarımı Sprint gibi bir dizi teknikle problem-çözüm uyumunu test ediyoruz .

Yapay zeka teknolojisiyle ilgili en iyi şeylerden biri, gerçek insanlar veya MVP kullanarak bir çözümün temel düzeyde bir sürümünü oluşturmanın oldukça kolay olmasıdır. Bunun yararı, yalnızca bir çözümün kolay analizi değil, aynı zamanda zaman içinde ürünün gerçekten bir AI çözümüne ihtiyacı olduğunu garanti etmesidir.

3. Verileri Hazırlama ve Yönetme

Çözümünüz için bir müşteri tabanı olduğunu bildiğimiz ve yapay zekanın oluşturulabileceğine güvendiğiniz noktaya ulaştıktan sonra, veri toplayarak ve bunların yönetimini ele alarak makine öğrenimi projelerini yönetmeye başlıyoruz.

Mevcut verileri yapılandırılmış ve yapılandırılmamış formlara bölerek başlıyoruz. Birden fazla veriye sahip olmayan bir girişim veya şirketle çalışırken aşama oldukça kolay olsa da, kurumsal için birden çok uygulamalı AI çözümü oluşturmak zor olan şeydir. Genel olarak, büyük firmaların yapay zeka için hazır olabilecek devasa tescilli veritabanı verileri vardır ve bunu daha da zorlaştıran şey, verilerin silolarda saklanabilmesidir.

Veri mühendislerimiz, prensipte kronolojik bir sıra tanımladıkları ve gerektiğinde etiketler ekledikleri verileri düzenlemek ve temizlemekle başlar.

4. Doğru Algoritmayı Seçme

Her ne kadar makalenin özünü korumak için burada yapay zeka algoritmalarının teknik özelliklerinden bahsetmeyecek olsak da, bilmeniz gereken önemli olan şey, yaptığınız öğrenmeye göre değişen farklı türde algoritmalar olduğudur.

• Denetimli Öğrenme

Özünde, sınıflandırma bir etiketi tahmin eder ve gerileme miktarı tahmin eder. Bir olayın meydana gelme olasılığını, örneğin yarınki yağış olasılığını anlamak istediğimizde, genellikle sınıflandırma algoritmalarını seçeriz.

Öte yandan, senaryoyu nicelleştirmemiz gerektiğinde, örneğin bir alanın boğulma olasılığını bilmek istediğimizde, regresyon algoritmalarıyla gideriz.

Mühendislerimizin proje gereksinimlerine bağlı olarak seçtikleri başka algoritmalar da vardır – saf Bayes sınıflandırması, rastgele orman, lojistik regresyon ve destek vektör makinesi.

• Denetimsiz Öğrenme

Algoritma seçimi, veriler organize edilmediği veya belirli bir türü takip etmediği için burada çok farklı olacaktır. Nesneleri bir arada gruplamak için kümeleme algoritmalarını veya farklı nesneler arasındaki bağlantıları vb. bulurken ilişkilendirme algoritmalarını kullanabiliriz.

5. Algoritmaların Eğitimi

Algoritmayı seçtikten sonra, model doğruluğunun önemini göz önünde bulundurarak, modele veri girdiğimiz modeli eğitmeye geçiyoruz.

Mühendislerden oluşan ekibimiz, kabul edilebilir minimum eşiği belirlemenin ve istatistiksel disiplini uygulamanın, daha sonra minimum ince ayar gerektirecek şekilde yapay zekanın gelişimini hızlandırmak için temel adımlar olduğunu anlıyor.

Algoritmaları eğitmek ve sonraki gelişim adımlarını atmak için Python, R, Java ve C++ konusunda uzman teknoloji uzmanları istihdam ediyoruz. Proje ihtiyaçlarına bağlı olarak, makine öğrenimi uygulama geliştirme için en iyi dil olan Julia'yı anlayan uzmanları da dahil ediyoruz .

6. Projenin Uygulanması

Genellikle ortaklarımıza, ürün lansmanı ve dağıtım ihtiyaçları için Hizmet Olarak Makine Öğrenimi gibi hazır platformları kullanmalarını tavsiye ederiz. Bu platformlar, Yapay Zekayı basitleştirmek ve kolaylaştırmak ve bir AI projesinin dağıtım aşamasına yardımcı olmak için geliştirilmiştir . Ayrıca, farklı diller ve algoritmalar eklemek için kullanılabilecek bulut tabanlı gelişmiş analitik sağlarlar.

[Ayrıca Okuyun: Ustalıklı Bir Proje Planı Yazmak İçin Önemli Adımları Düşünün]

AI Proje Yönetiminin Adımları Hakkında SSS

S. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Nasıl Başlanır?

AI proje yönetimi sürecinde kapsanan altı adım vardır: Problemin belirlenmesi, problem çözümünün uygunluğunun test edilmesi, veri yönetimi, doğru algoritmanın seçilmesi, algoritmanın eğitilmesi ve ürünün doğru platformda konuşlandırılması.

S. Bir yapay zeka projesi için iyi bir fikir nedir?

AI, bir dizi endüstride bir kapsam kazandı. Gerekli olan, üretilen verilerin organize edildiği ve eyleme geçirilebilir analize dönüştürüldüğü bir şekilde teknolojiyi içeren bir kullanım senaryosu bulmaktır. Yapay zeka çözümlerinden beklentileriniz konusunda gerçekçi olmak, onu bir hizmet haline getirmek yerine hizmetinizin ilerlemesine yardımcı olan bir araç olarak görmek açısından önemlidir.

S. Yapay zeka projeleri geleneksel BT projelerinden daha mı iyi?

Durumdan duruma bağlıdır. Gerçekten de, AI'nın dahil edilmesiyle daha iyi sonuç veren bazı projeler varken, teknolojinin entegrasyonu ile gereksiz yere karmaşık hale gelen başka uygulamalar da var. Sonuçta, kullanım durumuna ve yapay zeka ile ne kadar değerli olacağına bağlıdır.