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

因此，實現AI優勢需要一種結構化和嚴格的AI開發方法，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開發生命周期的不同階段，并討論AI開發人員面臨的各種挑戰。

構建成功的AI開發生命周期的 9 個階段

開發和部署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開發生命周期的九個階段。

1. 業務目標用例

AI開發生命周期的第一步是確定AI可以解決的業務目標或問題，并制定AI戰略。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有效的人工智能模型至關重要。

2. 數據收集與探索

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

合成數據是人工生成的信息，在不同場景下都有幫助，例如在現實世界數據稀缺時訓練模型、填補訓練數據的空白以及加快模型開發。

收集數據后，下一步就是執行探索性數據分析和可視化。這些技術有助于了解數據中有哪些信息可用，以及為模型訓練準備數據需要哪些過程。

3. 數據預處理

完成數據收集和探索后，數據將進入下一階段，即數據預處理，這有助于準備原始數據并使其適用于模型構建。這個階段涉及不同的步驟，包括數據清理、規范化和擴充。

數據清理——包括識別和糾正數據中的任何錯誤或不一致。

數據規范化——涉及將數據轉換為通用比例。

數據增強——涉及通過對現有數據應用各種轉換來創建新的數據樣本。

4.特征工程

特征工程涉及從可用數據創建新變量以增強模型的性能。該過程旨在簡化數據轉換并提高準確性，為監督和非監督學習生成特征。

它涉及各種技術，例如通過編碼、規范化和標準化來處理缺失值、異常值和數據轉換。

特征工程在AI開發生命周期中至關重要，因為它有助于為模型創建最佳特征，并使數據易于被機器理解。

5.模型訓練

準備好訓練數據后，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據集，并選擇最佳模型并對其進行微調以實現準確的預測性能。

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

此外，企業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

一旦開發和訓練了AI模型，模型評估就是AI開發生命周期的下一步。這涉及使用適當的評估指標（例如準確性、F1 分數、對數損失、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境中以產生對業務決策有用的輸出。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——在一批數據集上循環生成預測的過程。

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、傳感器或物聯網設備）上部署和運行機器學習模型。

8.模型監控

由于數據不一致、傾斜和漂移，AI模型性能會隨著時間的推移而降低。模型監控對于識別何時發生至關重要。MLOps（機器學習操作）等主動措施優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據自動重新訓練模型，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據趨勢和條件相一致的準確預測。

開發人員在AI開發生命周期中會面臨哪些挑戰？

隨著AI模型的復雜性不斷增加，AI開發人員和數據科學家可能會在AI開發生命周期的各個階段應對不同的挑戰。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需求可能會分散開發人員的注意力，使他們無法專注于創建創新應用程序的核心優勢。

缺乏面向未來的硬件：這可能會阻礙開發人員創建符合其當前和未來業務需求的創新應用程序。

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

管理大量數據：AI開發人員很難獲得處理大量數據以及管理存儲和安全性所需的計算能力。