Karşılaşacağınız Yapay Zeka Geliştirme Sorunlarını Nasıl Çözüyoruz?

Geleneksel, geleneksel yazılım geliştirme ortamının çoğu, analiz, planlama, tasarım, oluşturma, kalite güvencesi ve dağıtımı içeren olağan aşamaları takip eder.

Ancak yapay zekanın gelişim ortamı farklı çalışıyor. Yapay zeka projeleri söz konusu olduğunda, geliştirme, veri kaynağını belirleme ve veri toplama, temizleme ve bunları içgörülere dönüştürme etrafında odaklanır. Böyle bir yaklaşım, farklı bir zihniyet ve beceri setleri gerektirir.

Yapay Zeka projelerine bağlanan bu alışılmamışlık, yapay zeka geliştirme zorluklarının nasıl çözüleceğine dair yepyeni bir dizi sorun ve yanıtla birlikte gelir .

Yapay zeka geliştirme uzmanlarından oluşan ekibimiz, hiçbiri aynı sektöre ait olmayan yaklaşık 7 tam teşekküllü çözüm ve 17'den fazla POC üzerinde çalıştı. İşe maruz kalma, birkaç şeyi bizim için çok net hale getirdi –

1. AI yazılım geliştirme projenizin sonucunun geleneksel bir ürünle aynı olmasını bekleyemezsiniz, çünkü AI ile oyun daha çok isabet ve denemeler üzerine kuruludur.
2. Yapay zeka stratejilerini ve programlarını, yalnızca teknisyenler değil, tüm ekip gemideyken işinizde en iyi şekilde uygulayabileceksiniz.
3. AI olmayan uygulama projelerinde olduğu gibi, AI projelerinde de sınırlamalar bir fikirden diğerine değişir. Ancak , ürünler arasında benzer olan bazı AI geliştirme zorlukları ve çözümleri vardır.

Üçüncü öğrenmede, hangi fikir onları desteklerse desteklesin, ürünler arasında benzer sorunlar vardır. Hangi uygulamayı geliştirirsek geliştirelim, bu sorunlarla karşılaştık ve bunların tekrarlayıcı olduğunu varsaymayı güvenli hale getirdik.

Girişimcilere proaktif bir yaklaşım benimsemek için veya veri mühendisleri, AI geliştirme hizmetlerini benimsemek için yaygın olarak ortaya çıkan sorunları, her bir yapay zeka zorluğuna ve fırsatına karşı içgörüleriyle birlikte listeledi.

AI Gelişimsel Zorluklar ve Çözümler

1. Veri toplama ve yönetim sorunları

Yapay zeka sisteminin yalnızca temel aldığı veriler kadar iyi olduğu ifadesi, yaygın olmakla birlikte, çeşitli doğal sorunlarla birlikte gelir. Bu cephede ortaya çıkan sorunlar, esas olarak veri toplama ve iyileştirme ile ilgilidir. Ama başka zorluklar da var, örneğin -

A. Veri kalitesi ve miktarı

Yukarıda belirtildiği gibi, AI sisteminin kalitesi, sisteme beslenen verilerin miktarına ve kalitesine büyük ölçüde bağlıdır. Kalıpları tanımlamak ve kendisinden beklendiği gibi davranmak için yapay zekanın çok sayıda kaliteli veriye ihtiyacı vardır.

Appinventiv'de , sahip olduğumuz verileri ve modelin çalışması gereken verileri listeleyerek AI stratejilerini ve programlarını uygulama sürecini başlatıyoruz. Bunu yapmak için, modeli eğitmeye yardımcı olan verilere erişmek için hem açık verileri hem de Google'ın veri kümesi aramasını kullanıyoruz.

• Verilerin etiketlenmesi

Birkaç yıl öncesine kadar , verilerin çoğu metinsel ve yapılandırılmıştı. Ancak çok kanallı müşteri deneyimi ve Nesnelerin İnterneti'nin başlamasıyla, iş sisteminde beslenen veri türü büyük ölçüde yapılandırılmamıştır. Sorun, yapay zeka sistemlerinin çoğunluğunun denetimli veri kümeleri etrafında çalışmak üzere eğitilmiş olmasıdır.

Appinventiv'de , AI geliştirme zorluklarının nasıl çözüleceğine yanıt verirken, veri etiketlemeyi ele almak için, büyük ölçüde veri programlama ve sentetik etiketleme, geri bildirim döngüsü sistemi vb. etrafında dönen çoklu yaklaşımlar kullanıyoruz .

• Veri yanlılığı

AI ile ilgili önyargılı hikayeler yaygındır. Soru şu ki, özellikle teknoloji bilinçli olmadığı için bu nasıl oluyor ve bu nedenle kötü niyetli olamaz, değil mi?

Önyargı, yanlış toplanan verilerden beslenir. İşin özü bu. Verinin kaynağı taraflı olduğunda, sistem ayrımcı hale gelir.

Tüm verilere en başından itibaren tarafsız olduklarından emin olarak bakarız . Bu şekilde, AI sistemine girdiklerinde, resimde herhangi bir önyargı kapsamı yoktur.

• Vaka odaklı öğrenme

İnsan zekası, deneyimi bir alandan diğerine uygulamamızı sağlar. AI'nın kolaylıkla halledebileceği bir şey değil.

İş için yapay zeka destekli araçlar uzmanlaşmıştır. Tek elle bir görevi yerine getirmesi gerekiyordu. Temel karmaşıklığına bakacak olursak, yapay zekanın bir projeden elde ettiği deneyimi başka bir projede kullanmak için kullanması çok zor olabilir.

Bir görevi gerçekleştirmek için AI modelini eğittiğimiz ve ardından öğrenmeyi benzer bir aktiviteye uyguladığımız bir Transfer Öğrenme yaklaşımı kullanıyoruz . Bu, A görevi için tasarlanan modelin daha sonra B görevi modeli için başlangıç ​​noktası olarak kullanılabileceği anlamına gelir.

2. İnsan odaklı konular

AI'nın yaygın olarak benimsendiği bir ortamda bile, teknoloji etrafında çalışmaktan rahat olan insan kaynakları sayılır. Bu da, AI tabanlı uygulamalar oluştururken işletmeler için hem kısa hem de uzun vadede bir takım kalıcı zorluklara neden olur .

• Teknik olmayan çalışanlar arasında anlayış eksikliği

Yapay zeka uygulaması, yönetimin yapay zeka teknolojilerini, onların fırsatlarını ve sınırlamalarını vb. anlamasını gerektirir. Teknik bilgi eksikliği, yapay zekanın iş dünyasında, gerçekte bir etkisinin olabileceği yerlerde doğru şekilde benimsenmesini engeller.

• Alan uzmanlarının nadirliği

Yapay zeka endüstrisinin ihtiyaç duyduğu şey, yapay zeka sorunları ve teknikleri için teknik anlayış ve pazar bilgisi karışımına sahip uzmanlardır . Sorun şu ki, her ikisinin karışımına sahip tam zamanlı şirket içi kaynakları bulmak gerçekten zor, özellikle de FAMGA grubu AI yazılım geliştirme için gereken temel becerilere sahip yetenekli kişileri işe alırken.

Bu, işletmelerin yapay zeka çözüm geliştirmelerini , sektörler hakkında derinlemesine bilgi sahibi olan bir uzman ekibinden oluşan bizimki gibi yapay zeka uygulama geliştirme şirketlerine dış kaynak sağlamasının bir numaralı nedenidir .

3. Entegrasyon zorlukları

Mevcut sisteminize Yapay Zeka eklemek veya entegre etmek, tarayıcınıza bir eklenti eklemekten çok daha karmaşık bir işlemdir. İş ihtiyaçlarınızı karşılamak için kurulacak birden fazla öğe ve arayüz vardır.

Veri bilimcilerden oluşan ekibimiz, herhangi bir başlangıç ​​AI uygulaması uygulama zorluğuyla karşılaşmamanız için bireysel veri altyapısı ihtiyaçlarınızı, veri etiketleme, depolama ve sistemdeki veri besleme sürecini dikkate alır . Ayrıca, modeli eğitmek ve AI'nın etkinliğini test etmek için çalışıyoruz, böylece modellerin insanların eylemleri temelinde iyileştirilmesi için bir geri bildirim döngüsü geliştiriyoruz.

4. Altyapı yetenekleri

Verilerin işlenmesi ve hesaplanması, depolanması, ölçeklenmesi, güvenliği, genişletilebilirliği vb., işletmelerin AI çözümlerini dağıtması için gereklidir. Bir yapay zeka çözümü dağıtan bir işletmenin başarısı, altyapı ortamının ne kadar uygun olduğunu ve iş yüklerini ve yapay zeka uygulamalarını ne kadar iyi desteklediğini yanıtlamakla başlar. Cevap, ne yazık ki, aynı zamanda en büyük kurumsal yapay zeka zorluklarından biridir .

İş analistlerimizin çok erken aşamalarda not ettiği birkaç şey var:

• Derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerini desteklemek için yüksek hızlı depolama ve işleme özelliklerinin doğru karışımı.
• Temel donanıma uyacak şekilde optimize edilebilen ve ayarlanabilen en iyi yazılım.
• Hareketli bileşenlerin ve parçaların çoğunu yöneten bir arayüz.
• Optimize edilmiş performans için bulutta veya şirket içi veri merkezinde dağıtılabilen bir altyapı .

5. Çoklu görev yeteneklerinin eksikliği

Derin Öğrenme modelleri son derece eğitilebilir. Eğitim sona erdiğinde, ister nesneleri tanımlamak, ister müşterilerinizin arama geçmişine dayanarak ürün önermek olsun, çözümün görevini en iyi şekilde yerine getireceğinden emin olabilirsiniz.

Sistemin çoklu görev yapmasını istediğinizde bu , AI'daki en büyük sorunlardan biridir . Örneğin, AI'nın bir videodaki kişiyi tanımlamasını ve arka planda çalan şarkının kökenini izlemesini istediğinizde verimlilik kaybolacaktır.

Veri mühendislerimizin belirlediği bu soruna bir çözüm, aşamalı sinir ağlarının kullanılmasıdır . Ayrı derin öğrenme modellerinin bilgi parçalarının kolayca geçebileceği şekilde bağlanması anlamına gelir. Modeli henüz pratikte uygulamamış olsak da, yöntemin robotik silah geliştirmede son derece yararlı olduğu kanıtlanmıştır - öğrenmelerini haftalardan sadece bir güne kadar hızlandırır.

Bu, AI'nın gelişimsel zorluklarını ve çözümlerini ele almamızdı. Ancak AI geliştirme zorluklarının üstesinden gelmek için ipuçları sadece bunlarla bitmiyor. Yapay zeka proje tasarlama ve uygulama dünyasına derinlemesine daldıkça, çözmek ve işe cevaplar sağlamak için yapay zeka sorunlarının uygulanmasının nihayetinde ortak Yapay Zeka geliştirme şirketinizin sahip olduğu beceri setine ve teknik + iş anlayışına bağlı olduğunu göreceksiniz.

6. İnsan düzeyinde etkileşim

Bu muhtemelen AI'daki ana zorluktur ve araştırmacıları kuruluşlarda ve yeni işletmelerde AI hizmetleri için uçta kurtarmıştır. Bu kuruluşlar, %90'ın üzerinde doğrulukla övünebilir, ancak insanlar tüm bu durumlarda gelişebilir. Örneğin, modelimizin resmin bir köpek mi yoksa bir kedi mi olduğunu tahmin etmesine izin verin. İnsan, her zaman hatasız olarak doğru çıktıyı öngörebilir ve %99'un üzerinde şaşırtıcı bir doğruluğu silebilir.

Derin bir öğrenme modelinin benzer bir performans sergilemesi için, sağlam işlem gücü, tren verileri üzerinde sürekli eğitim ve test verileri üzerinde testlerin yanı sıra olağanüstü ince ayar, hiperparametre geliştirme, büyük veri seti ve iyi tanımlanmış ve doğru bir algoritma gerekir. Bu kulağa tonla iş gibi geliyor ve gerçekte göründüğünden çok daha zahmetli.

Tüm zor işleri yapmamaya çalışabileceğiniz tek yönlü bir çözüm, yalnızca uzman bir kuruluş kullanmaktır, çünkü önceden eğitilmiş modelleri kullanarak açık derin öğrenme modelleri hazırlayabilirler. Çok sayıda resim üzerinde eğitildiler ve en yüksek hassasiyet için ayarlandılar.

7. Veri kıtlığı

Google, Facebook ve Apple gibi büyük şirketler, oluşturulan kullanıcı verilerinin etik olmayan kullanımıyla ilgili suçlamalarla karşı karşıya kalırken, Hindistan gibi çeşitli ülkeler akışı kısıtlamak için katı BT kuralları kullanıyor. Bu nedenle, bu şirketler artık dünya için uygulamalar geliştirmek için yerel verileri kullanma sorunuyla karşı karşıyadır ve bu, önyargıya yol açacaktır.

Google, Facebook ve Apple gibi büyük kuruluşlar, oluşturulan kullanıcı verilerinin etik olmayan kullanımına ilişkin iddianamelerle uğraşırken, Hindistan gibi farklı ülkeler veri akışını sınırlamak için ciddi BT kuralları kullanıyor. Bu nedenle, bu kuruluşlar şu anda dünya için uygulamalar oluşturmak için yakındaki yerel bilgileri kullanma konusuyla ilgilenmektedir ve bu, önyargı sonucunu getirecektir.

Veriler, yapay zekanın hayati bir yönüdür ve etiketlenmiş bilgiler, makineleri öğrenmek ve tahminlerde bulunmak üzere eğitmek için kullanılır. Birkaç kuruluş yeni stratejiler icat etmeye çalışıyor ve veri kıtlığından bağımsız olarak kesin sonuçlar verebilen AI modelleri geliştirmeye odaklanıyor. Tek taraflı veri veya taraflı bilgi ile tüm sistem arızalanabilir.

Sonuç Düşünceleri

Uyarlanabilir, güvenli ve benzersiz uygulamalara yönelik sürekli artan taleple birlikte, geliştirme topluluğunda muazzam bir gerilim var. Bu gibi durumlarda, yapay zeka teknolojisini benimsemek, temel çözümler ve inovasyonu beslemek için uygun bir yer sağlayacaktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, şüphesiz programlama ve yazılım geliştirmenin geleceğidir ve bunları benimsemek, kuruluşların yapması gereken en iyi seçimdir.

Uygulama geliştirme süreci, bir dizi faaliyetten ve bunu gerçekleştirecek bir uzmandan oluşur. Geliştirme, fiyatlandırma faktörü, geliştirme, araçlar vb. gibi konuma bağlı olarak AI gelişiminin farklı faktörlerine önemli ölçüde katkıda bulunur. ABD'deki AI geliştirme hizmetlerinden dünyanın diğer bölgelerindeki hizmetlere kadar bir yerden bir yere bağlıdır.

Yapay Zeka Gelişim Zorlukları ve Çözümleri Hakkında SSS

S. Yapay zekayı uygularken şirketler ne gibi zorluklarla karşılaşıyor?

Şirketlerin işlerinde yapay zekayı uygularken karşılaştıkları bir takım sorunlar vardır. İşte bunlardan birkaçı -

• Veri toplama ve iyileştirme
• Beceri seti eksikliği
• Entegrasyon zorlukları
• Altyapı yetenekleri

S. Yapay zeka geliştirme zorlukları nasıl çözülür?

AI gelişim sorunlarına yönelik çözümler, nihayetinde, yetenekli AI uzmanlarından oluşan bir ekiple ortaklığa ve kullanıcıların ve çözümün odaklanacağı pazarın anlaşılmasına bağlıdır.

S. Yapay zeka kullanımıyla ilgili başlıca etik kaygılar nelerdir?

Bunlar, yapay zekayı çevreleyen en belirgin etik kaygılardan bazılarıdır - iş kaybı, önyargı, AI'nın ciddi toplu ölçekli hatalar yapma kapsamı, insanların gizli amaçlarını karşılamak için veri kümelerini kurcalama olasılığı.