Сделайте шаг назад и посмотрите на свою инфраструктуру ИИ. Можете ли вы с уверенностью сказать, что настроены на успех ИИ? И когда вы слышите о генеративном ИИ, ваша организация и ваша инфраструктура готовы выдержать ветер перемен.
На нашем вебинаре по запросу Создание эффективной инфраструктуры искусственного интеллекта, трое наших технических экспертов ведут дискуссию, чтобы ответить на ваши самые насущные вопросы о вашей инфраструктуре. Что делает инфраструктуру ИИ успешной? Какие типичные ошибки совершают организации при построении своей инфраструктуры? Какие показатели следует использовать для измерения успеха?
Инфраструктура ИИ означает включение всех вещей
Инфраструктура ИИ — это не просто одно решение, и вы не можете просто настроить сеть и покончить с этим. Скорее, он должен включать все системы и процессы, охватывающие весь сквозной жизненный цикл проектов ИИ. Это означает возможность экспериментировать с новыми вариантами использования, подготавливать наборы данных и функции, а также обучать модели и развертывать их в рабочей среде, а также отслеживать производительность и точность моделей. Установив эти движущиеся части, вы заложите основу для успеха.
Как построить эффективную инфраструктуру?
Создание эффективной инфраструктуры — это балансирование, состоящее из трех основных элементов: быстрое экспериментирование, надежное производство и адаптируемость к развивающейся экосистеме.
Эксперимент
Когда дело доходит до быстрого экспериментирования с моделями, ключевым моментом является время. Вы хотите иметь возможность двигаться быстро, и вы хотите, чтобы ваш рост был органичным. Вы также хотите упростить доступ к данным для ключевых людей в вашей команде. Как только вы поймете, какое влияние на бизнес вы ищете, вы сможете разработать свою политику доступа к данным.
Чтобы избежать замедления производства и дорогостоящих ошибок, очень важно отделить эксперименты от производства. Это позволяет выполнять итерации намного быстрее, не прерывая производственных операций. Вы также должны задать несколько центральных вопросов: Является ли это допустимым вариантом использования? Каждый шаг документирован? Он готов к производству?
Имейте в виду, что некоторые инструменты лучше других и могут сэкономить время и деньги. Ищите повторяемость в экспериментах, чтобы обеспечить целостность процесса разработки вашей модели.
Производство
Машинное обучение в производственной среде будет исходить из предположения, что данные, используемые для вывода, аналогичны данным, на которых оно было обучено. Следует ожидать, что это предположение будет нарушено либо из-за изменения данных, внешних условий, либо из-за того, что изменились исходные программные системы. Вы можете защитить производственный конвейер с помощью таких возможностей мониторинга, как дрейф данных, дрейф модели и точность.
Сотрудничество внутри вашей организации также важно для реализации ценности в масштабе производства, поэтому вам следует инвестировать в инструменты и технологии, которые помогают облегчить это межфункциональное сотрудничество. Вместо того, чтобы специалисты по данным просто перебрасывали кучу кода через забор инженерам машинного обучения, убедитесь, что все понимают бизнес-цель, которую вы пытаетесь достичь. Затем, когда все изменится — а это неизбежно, — вы можете положиться на это сотрудничество, чтобы продвинуть свой проект ИИ вперед и гораздо быстрее перевести ваш вариант использования в производство.
Адаптивность
Вещи меняются. Мир меняется, данные быстро устаревают, а модели начинают дрейфовать. Когда это произойдет, вам нужно будет быстро адаптироваться. Один из способов сделать это — не ждать совершенства на стадии экспериментов. Слишком много команд ждут, пока они доведут модель до совершенства, прежде чем запускать ее в производство, но этот процесс может заблокировать их на год или дольше. Если вам требуется год, чтобы запустить ваши модели в производство, это слишком долго. Если вы сосредоточитесь на том, чтобы получить «достаточно хорошие» модели менее чем за три месяца, вы будете работать гораздо быстрее.
Сосредоточьтесь на сценарии использования. Подумайте о рентабельности инвестиций, которую вы хотите достичь, что поможет вам определить, куда сделать более целенаправленные инвестиции. Кроме того, сосредоточив внимание на небольших вариантах использования и быстро повторяя их, вы можете построить свою инфраструктуру так, чтобы ваш процесс от экспериментов до производства был воспроизводимым.
Каждый раз, когда вы внедряете новую технологию, вы должны делать вскрытие и спрашивать, что нас замедлило? Это поможет вам оценить вашу инфраструктуру и повысить эффективность.
Хотите узнать больше?
Послушайте наш вебинар по запросу, чтобы узнать больше советов и рекомендаций от наших экспертов по науке о данных о создании наиболее эффективной инфраструктуры искусственного интеллекта.
Об авторе
Мэй Масуд — специалист по обработке и анализу данных, сторонник ИИ и идейный лидер, обученный классической статистике и современному машинному обучению. В DataRobot она разрабатывает рыночную стратегию для платформы ИИ DataRobot, помогая глобальным организациям получать измеримую отдачу от инвестиций в ИИ, сохраняя при этом корпоративное управление и этику.
Мэй разработала свою техническую базу, получив степень в области статистики и экономики, а затем степень магистра бизнес-аналитики в Школе бизнеса им. Шулиха. Этот коктейль технического и бизнес-опыта сформировал Мэя как специалиста по искусственному интеллекту и идейного лидера. Мэй проводит основные доклады и семинары по этичному ИИ и демократизации ИИ для деловых и академических сообществ.
Познакомьтесь с Мэй Масуд