Jak stworzyć model AI: przewodnik krok po kroku dla początkujących

Modele AI mają wiele zastosowań, od rozpoznawania obrazów po przetwarzanie języka naturalnego. Proces ten polega na rozbiciu złożonych problemów na mniejsze, łatwiejsze do opanowania części. Takie podejście pozwala na szkolenie specjalistycznych modeli, które mogą skutecznie wykonywać określone zadania.

Rozpoczęcie pracy z AI nie zawsze wymaga zaawansowanych umiejętności kodowania. Obecnie istnieją platformy, które oferują wizualne interfejsy do tworzenia modeli AI. Narzędzia te ułatwiają nowicjuszom eksperymentowanie z rozwojem AI i naukę podstaw uczenia maszynowego. AI Gateway firmy TrueFoundry jeszcze bardziej upraszcza ten proces, usprawniając wdrażanie modeli i umożliwiając użytkownikom łatwe przekształcanie prototypów w usługi gotowe do produkcji.

Najważniejsze informacje:

• Tworzenie modelu AI obejmuje gromadzenie danych, wybór algorytmu i iteracyjne szkolenie
• Można tworzyć specjalistyczne modele, aby skutecznie rozwiązywać konkretne problemy
• Przyjazne dla użytkownika narzędzia sprawiają, że tworzenie sztucznej inteligencji staje się bardziej dostępne dla początkujących

Budowa modelu uczenia maszynowego – jak wygląda w praktyce?

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) są często wymieniane razem, ale nie są tym samym. AI to szeroka dziedzina skupiająca się na tworzeniu systemów, które mogą myśleć, rozumować lub działać jak ludzie. W ramach tej dziedziny istnieją różne rodzaje AI — niektóre zaprojektowane do przestrzegania prostych zasad, inne zdolne do samodzielnego uczenia się, adaptacji lub podejmowania decyzji.

Uczenie maszynowe jest jednym z najczęściej stosowanych podejść w AI. Pozwala ono komputerom uczyć się na podstawie danych i doskonalić się z biegiem czasu bez konieczności wyraźnego programowania. AI można traktować jako ogólny obraz — tworzenie inteligentnych zachowań — a ML jako jedno z głównych narzędzi pomagających to osiągnąć.

Nie wszystkie systemy sztucznej inteligencji opierają się na uczeniu maszynowym, a nie wszystkie projekty uczenia maszynowego mają na celu stworzenie pełnych systemów sztucznej inteligencji. Zrozumienie tej różnicy, a także różnych rodzajów sztucznej inteligencji, pomaga zrozumieć, jak faktycznie działają dzisiejsze inteligentne technologie.

Etapy tworzenia modelu uczenia maszynowego

Zastanawiasz się, jak stworzyć model sztucznej inteligencji? Zanim do tego przejdziemy, musisz zrozumieć podstawy. Otóż AI ma na celu tworzenie systemów, które mogą wykonywać zadania wymagające inteligencji podobnej do ludzkiej. Wykorzystuje algorytmy i dane do naśladowania funkcji poznawczych, takich jak uczenie się i rozwiązywanie problemów.

Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem sztucznej inteligencji. Pozwala komputerom poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu zadań dzięki zdobytemu doświadczeniu.

Istnieją trzy główne rodzaje uczenia maszynowego:

• Uczenie nadzorowane: model uczy się na podstawie oznaczonych danych, w których podane są prawidłowe odpowiedzi.
• Uczenie się bez nadzoru: model znajduje wzorce w danych bez oznaczonych wyników.
• Uczenie się przez wzmocnienie: model uczy się metodą prób i błędów, otrzymując nagrody lub kary w zależności od swoich działań.

Nowoczesne systemy sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, często przechodzą wiele etapów szkolenia, które łączą te techniki. Na przykład ChatGPT jest najpierw szkolony przy użyciu samokontrolowanego uczenia się na dużych ilościach tekstu (forma uczenia się bez nadzoru, w której model przewiduje części danych na podstawie innych części). Następnie jest on dostrajany przy użyciu uczenia się nadzorowanego i uczenia się przez wzmocnienie z wykorzystaniem informacji zwrotnych od ludzi (RLHF), aby dostosować jego zachowanie do ludzkich oczekiwań.

Dzięki połączeniu tych różnych metod uczenia się systemy sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości informacji, dostosowywać się w miarę upływu czasu i odkrywać wzorce, które ludzie mogą przeoczyć. Jak widzisz – budowa modelu uczenia maszynowego jest czasochłonna, natomiast bardzo wartościowa.

Różne klasy sztucznej inteligencji

Sztuczną inteligencję można podzielić na trzy główne kategorie w oparciu o jej możliwości:

1. Sztuczna inteligencja wąska (ANI): Jest to obecnie najpopularniejszy rodzaj sztucznej inteligencji. ANI doskonale radzi sobie z konkretnymi zadaniami, ale nie może wykonywać czynności wykraczających poza obszar, w którym została przeszkolona.
2. Sztuczna inteligencja ogólna (AGI): AGI odnosi się do sztucznej inteligencji, która może dorównać ludzkiej inteligencji w szerokim zakresie zadań. Nie istnieje ona jeszcze, ale jest głównym celem badań nad sztuczną inteligencją.

Sztuczna superinteligencja (ASI): ASI przewyższałaby ludzką inteligencję we wszystkich obszarach. Pozostaje ona w sferze teorii i rodzi wiele pytań etycznych.

Obecne modele sztucznej inteligencji należą głównie do kategorii ANI. Potrafią one bardzo dobrze wykonywać określone zadania, ale nie posiadają ogólnej inteligencji charakterystycznej dla ludzi. Przygotowanie do budowy modelu sztucznej inteligencji

Przygotowanie do budowy modelu sztucznej inteligencji

Przygotowanie do budowy modelu sztucznej inteligencji wymaga starannego planowania i konfiguracji. W Netguru stosujemy w tym celu specjalną listę kontrolną. Kluczem do sukcesu są odpowiednie dane, narzędzia i umiejętności.

Gromadzenie danych

Zbieranie wysokiej jakości danych ma znaczenie dla rozwoju modelu AI. Zespoły muszą gromadzić dane, które odpowiadają celom ich projektu. Mogą to być teksty, obrazy lub odczyty czujników.

Dobre dane mają następujące cechy:

• Są istotne dla danego problemu
• Wystarczająco duża wielkość próby
• Różnorodność i reprezentatywność
• Są dokładnie oznaczone (w przypadku uczenia nadzorowanego)

Zespoły mogą pozyskiwać dane z publicznych zbiorów danych, interfejsów API, scrapingu stron internetowych lub tworzyć własne. Ilość potrzebnych danych zależy od złożoności modelu. Proste modele mogą wymagać jedynie tysięcy próbek. Złożone modele głębokiego uczenia się często wymagają milionów.

Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych

Surowe dane rzadko są gotowe do użycia. Najpierw trzeba je oczyścić i przygotować. Ten krok sprawia, że dane są spójne i nadają się do szkolenia.

Typowe zadania związane z przetwarzaniem wstępnym obejmującym trenowanie modelu uczenia maszynowego:

• Usuwanie zduplikowanych wpisów
• Naprawianie błędów i literówek
• Obsługa brakujących wartości
• Skalowanie cech numerycznych
• Kodowanie zmiennych kategorycznych

Czyste dane poprawiają dokładność modelu i szybkość szkolenia. Pomagają również wcześnie wykrywać problemy. Zespoły powinny przeznaczyć dużo czasu na ten ważny etap.

Wybór odpowiednich narzędzi i frameworków

Wybór odpowiednich narzędzi AI pozwala zaoszczędzić czas i wysiłek. Wybór zależy od rodzaju projektu AI — czy pracujesz z klasycznym uczeniem maszynowym, czy z głębokim uczeniem.

Popularne narzędzia do głębokiego uczenia się to między innymi:

• TensorFlow – biblioteka open source firmy Google służąca do tworzenia i szkolenia głębokich sieci neuronowych
• PyTorch – elastyczna platforma głębokiego uczenia opracowana przez Facebooka
• Keras – wysokopoziomowy interfejs API działający w oparciu o TensorFlow, przydatny do szybkiego prototypowania

W przypadku klasycznych algorytmów uczenia maszynowego (takich jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych lub regresja liniowa) popularnym wyborem jest:

• Scikit-learn – biblioteka Python zaprojektowana specjalnie dla tradycyjnych metod ML

Ponadto platformy chmurowe, takie jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, oferują gotowe usługi i infrastrukturę AI. Mogą one być pomocne w przyspieszeniu rozwoju, zwłaszcza dla zespołów, które nie dysponują rozbudowanymi zasobami wewnętrznymi.

Wybór odpowiedniego języka programowania

Python jest najczęściej wybieranym językiem programowania do tworzenia sztucznej inteligencji — i to nie bez powodu. Większość popularnych bibliotek AI i ML, takich jak TensorFlow, PyTorch, Keras i Scikit-learn, została stworzona specjalnie dla języka Python. Chociaż istnieją pewne alternatywy, takie jak TensorFlow.js (wersja JavaScript), są one znacznie mniej popularne i często trudniejsze w efektywnym użyciu. Jeśli pracujesz z popularnymi narzędziami AI, Python jest zasadniczo domyślną opcją.

W pokrewnych dziedzinach czasami używa się innych języków programowania:

• R – doskonały do nauki o danych i analizy statystycznej, ale zazwyczaj nie jest używany do tworzenia systemów AI
• Java – często używany w środowiskach korporacyjnych, zwłaszcza do integracji modeli AI z aplikacjami na dużą skalę
• C++ – zazwyczaj nie jest używany do pisania modeli AI, ale odgrywa rolę „pod maską”. Wiele bibliotek AI ma podstawowe komponenty napisane w C++ dla zapewnienia wydajności. Jest również przydatny w takich scenariuszach, jak robotyka, systemy wbudowane i wdrażanie na obrzeżach sieci

Dla początkujących najlepszym wyborem jest Python. Charakteryzuje się łagodną krzywą uczenia się, doskonałym wsparciem społeczności oraz narzędziami takimi jak Jupyter Notebook, które ułatwiają testowanie pomysłów i wizualizację danych.

Proces budowania modelu AI pod kątem projektowanie algorytmów – jak do tego podejść?

Tworzenie skutecznych algorytmów AI ma znaczenie dla budowania udanych modeli. W Netguru zawsze dbamy o to, aby przed rozpoczęciem pracy wybrać odpowiedni algorytm AI. Właściwy wybór algorytmu i jego optymalizacja mogą mieć ogromny wpływ na wydajność.

Rodzaje algorytmów uczenia się

Uczenie nadzorowane wykorzystuje oznaczone dane do szkolenia modeli. Doskonale nadaje się do zadań takich jak klasyfikacja obrazów lub wykrywanie spamu. Algorytm uczy się mapować dane wejściowe na znane dane wyjściowe.

Uczenie bez nadzoru wyszukuje wzorce w danych nieoznaczonych. Jest przydatne do klastrowania lub redukcji wymiarowości. Algorytmy te odkrywają ukryte struktury bez wcześniej zdefiniowanych kategorii.

Uczenie się przez wzmocnienie trenuje agentów za pomocą sygnałów nagrody. Sprawdzi się w grach, robotyce i zadaniach związanych z podejmowaniem decyzji. Agent uczy się optymalnych działań poprzez interakcję z otoczeniem.

Optymalizacja algorytmów

Aby modele sztucznej inteligencji były dokładniejsze i wydajniejsze, programiści stosują różne techniki w celu poprawy działania algorytmów. Proces ten nazywa się optymalizacją, po której następuje walidacja modelu AI (o tym nieco później).

Jednym z powszechnych podejść jest dostosowanie ustawień modelu, zwanych hiperparametrami, w celu znalezienia najlepszej kombinacji, która zapewnia dobre wyniki. Innym podejściem jest staranne wybranie i przygotowanie cech danych, na podstawie których uczy się model — pomaga to algorytmowi skupić się na najbardziej przydatnych informacjach.

W tle często stosowana jest technika zwana gradientowym spadkiem. Polega ona na delikatnym popychaniu modelu we właściwym kierunku, aby z każdym krokiem uczył się lepiej.

Aby upewnić się, że model nie tylko zapamiętuje dane (problem zwany nadmiernym dopasowaniem), programiści testują go na nowych, nieznanych danych. Nazywa się to walidacją krzyżową i pomaga sprawdzić, czy model można uogólnić na rzeczywiste sytuacje. Czasami szkolenie jest nawet przerywane przedwcześnie, jeśli wyniki zaczynają się pogarszać — zapobiega to nadmiernemu uczeniu się modelu.

Chociaż kroki te mogą być dość techniczne, stanowią one istotną część tworzenia sztucznej inteligencji, która dobrze działa w rzeczywistym świecie.

Trenowanie modelu uczenia maszynowego – wygląd całego procesu

Szkolenie modeli AI obejmuje konfigurację procesów i ocenę wydajności. Kroki te mają znaczenie dla opracowania skutecznych modeli.

Konfigurowanie procesów szkolenia – czyli wybór algorytmu uczenia maszynowego

Szkolenie modelu sztucznej inteligencji rozpoczyna się od przygotowania wysokiej jakości danych. Dane te muszą być adekwatne do zamierzonego celu modelu. Należy oczyścić i przetworzyć dane, aby usunąć błędy i niespójności. Jest to wstępna walidacja modelu AI.

Następnie należy wybrać algorytm odpowiedni do zadania. Typowe opcje obejmują sieci neuronowe, drzewa decyzyjne lub maszyny wektorów nośnych. Wybór zależy od rodzaju problemu i dostępnych danych.

Skonfiguruj środowisko szkoleniowe. Może to wymagać wykorzystania zasobów chmury obliczeniowej lub dedykowanego sprzętu. Zainstaluj niezbędne biblioteki oprogramowania i frameworki.

Zdefiniuj hiperparametry, takie jak tempo uczenia się i rozmiar partii. Ustawienia te wpływają na sposób, w jaki model uczy się na podstawie danych. Wypróbuj różne wartości, aby znaleźć najlepszą konfigurację.

Wskaźniki wydajności

Pomiar wydajności modelu ma znaczenie dla jego ulepszania. Należy stosować wskaźniki odpowiednie dla konkretnego zadania. W przypadku problemów związanych z klasyfikacją należy wziąć pod uwagę dokładność, precyzję i przypomnienie.

W przypadku zadań regresji przydatne są wartości średniego błędu kwadratowego lub R-kwadratowego. Modele szeregów czasowych mogą wykorzystywać wskaźniki takie jak średni błąd bezwzględny.

Monitoruj te wskaźniki podczas szkolenia. Pomaga to wcześnie wykrywać problemy, takie jak nadmierne dopasowanie lub niedopasowanie. W razie potrzeby dostosuj model lub proces szkolenia na podstawie tych wyników.

Przetestuj model na oddzielnym zbiorze danych, który nie był używany podczas szkolenia. Dzięki temu uzyskasz dokładniejszy obraz rzeczywistej wydajności. Porównaj wyniki z modelami bazowymi lub standardami branżowymi.

Wdrożenie modelu Machine Learning pod kątem implementacji sieci neuronowych

Sieci neuronowe stanowią podstawę wielu modeli sztucznej inteligencji. Przetwarzają one dane poprzez połączone ze sobą węzły w celu rozpoznawania wzorców i tworzenia prognoz.

Architektura sieci neuronowej

Sieci neuronowe składają się z warstw neuronów. Warstwa wejściowa odbiera dane, warstwy ukryte przetwarzają je, a warstwa wyjściowa generuje wyniki. Każdy neuron łączy się z innymi poprzez ważone połączenia.

Funkcje aktywacyjne określają, czy neurony są aktywowane. Do popularnych funkcji należą ReLU, sigmoid i tanh. Funkcje te dodają nieliniowość, umożliwiając sieciom uczenie się złożonych wzorców.

Budowa sieci neuronowej obejmuje:

• Zdefiniowanie struktury
• Inicjalizację wag i odchyleń
• Wdrożenie propagacji do przodu
• Obliczanie straty
• Wykonanie propagacji wstecznej

Popularne frameworki, takie jak PyTorch i TensorFlow, upraszczają ten proces. Zapewniają one narzędzia do szybkiego tworzenia i trenowania sieci. To coś w stylu data science dla początkujących – każdy może się tego nauczyć.

Techniki głębokiego uczenia umożliwiające przygotowanie danych do uczenia maszynowego

Głębokie uczenie się wykorzystuje sieci neuronowe z wieloma warstwami. Dzięki temu modele mogą uczyć się hierarchicznych cech na podstawie danych. Konwolucyjne sieci neuronowe doskonale sprawdzają się w przetwarzaniu obrazów. Wykorzystują filtry do wykrywania krawędzi, kształtów i innych elementów wizualnych.

Sieci neuronowe rekurencyjne dobrze radzą sobie z danymi sekwencyjnymi. Posiadają pętle, które pozwalają na zachowanie informacji, dzięki czemu idealnie nadają się do zadań takich jak przetwarzanie języka naturalnego.

Uczenie transferowe przyspiesza rozwój modeli. Wykorzystuje ono wstępnie wytrenowane sieci jako punkt wyjścia dla nowych zadań. Podejście to często daje lepsze wyniki przy mniejszej ilości danych i krótszym czasie szkolenia.

Wdrożenie modeli głębokiego uczenia wymaga:

• Dużych zbiorów danych
• Wydajnego sprzętu (często procesorów graficznych)
• Starannego dostrojenia hiperparametrów
• Techniki regularyzacji, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu

Specjalistyczne techniki uczenia sztucznej inteligencji – data science dla początkujących

Modele sztucznej inteligencji można dostosować do konkretnych zadań przy użyciu zaawansowanych technik. Metody te pozwalają sztucznej inteligencji rozumieć język ludzki, interpretować dane wizualne i rozpoznawać wzorce mowy.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia sztucznej inteligencji rozumienie i generowanie języka ludzkiego. Jest ono wykorzystywane w chatbotach, usługach tłumaczeniowych i analizie tekstu.

Modele NLP przetwarzają dane tekstowe poprzez tokenizację, która dzieli zdania na słowa lub części słów. Następnie wykorzystują techniki takie jak osadzanie słów, aby przedstawić słowa jako wektory numeryczne.

Typowe zadania NLP obejmują:

• Analiza nastrojów
• Rozpoznawanie nazwanych encji
• Klasyfikację tekstu

Duże modele językowe, takie jak GPT, wykorzystują architekturę transformatorową do obsługi złożonych zadań językowych. Modele te mogą pisać treści, odpowiadać na pytania, a nawet kodować.

NLP zajmuje się również takimi wyzwaniami, jak wykrywanie sarkazmu i rozumienie kontekstu. Naukowcy pracują nad tym, aby modele były bardziej dokładne i mniej stronnicze w interpretacji języka.

Wizja komputerowa

Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom interpretowanie i analizowanie informacji wizualnych, takich jak zdjęcia lub filmy, podobnie jak robią to ludzie. Stanowi ona podstawę codziennych technologii, takich jak rozpoznawanie twarzy, samochody autonomiczne i analiza obrazów medycznych.

Aby to osiągnąć, modele sztucznej inteligencji są szkolone do wykonywania określonych zadań, takich jak:

• Wykrywanie obiektów – identyfikowanie i lokalizowanie obiektów na obrazie
• Klasyfikacja obrazów – rozpoznawanie zawartości obrazu i przypisywanie etykiet
• Segmentacja obrazu – dzielenie obrazu na części w celu zrozumienia jego struktury (np. oddzielanie tła od obiektów)
• Rozpoznawanie tekstu (OCR) – odczytywanie tekstu drukowanego lub odręcznego z obrazów

Zadania te są często realizowane przez architektury głębokiego uczenia, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). Sieci CNN szczególnie dobrze radzą sobie z przetwarzaniem danych obrazowych, wykorzystując warstwy filtrów do wykrywania wzorów, krawędzi i kształtów.

W tle modele wizji komputerowej wykonują ekstrakcję cech, co oznacza, że rozkładają obraz na znaczące punkty danych – takie jak kolory, tekstury i kształty – aby uzyskać głębsze zrozumienie.

Modele te zazwyczaj wymagają dużych zbiorów danych oznaczonych obrazów do szkolenia. Im więcej przykładów widzą, tym lepiej rozpoznają wzorce w nowych treściach wizualnych.

Rozpoznawanie mowy

Technologia rozpoznawania mowy przekształca język mówiony na tekst. Wykorzystują ją takie aplikacje, jak asystenci głosowi, usługi transkrypcji i urządzenia sterowane głosem.

Aby zrozumieć mowę, system najpierw dzieli dźwięk na krótkie segmenty i analizuje ich właściwości akustyczne, takie jak wysokość, intensywność i częstotliwość. Cechy te są wykorzystywane do identyfikacji fonemów, podstawowych jednostek dźwiękowych, które są następnie łączone w słowa i zdania.

W przeszłości wiele systemów łączyło ukryte modele Markowa (HMM) z sieciami neuronowymi w celu modelowania struktury czasowej mowy. Modele HMM pomagały przedstawić zmiany dźwięków w czasie, podczas gdy sieci neuronowe przewidywały prawdopodobieństwo wystąpienia określonych dźwięków. Chociaż te hybrydowe systemy są nadal używane w niektórych zastosowaniach przemysłowych, są one stopniowo zastępowane przez bardziej zaawansowane metody głębokiego uczenia się.

Nowoczesne modele rozpoznawania mowy często opierają się na sieciach neuronowych typu RNN (Recurrent Neural Networks) i ich ulepszonych wersjach, takich jak LSTM, które dobrze nadają się do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak audio. Architektury te przetwarzają mowę jako ciągły strumień i znacznie poprawiły dokładność rozpoznawania.

W ostatnim czasie popularność zyskały modele głębokiego uczenia typu end-to-end. Systemy te pomijają etapy pośrednie, bezpośrednio przekształcając dane audio na tekst. Takie podejście upraszcza architekturę modelu i może poprawić zarówno szybkość, jak i dokładność podczas szkolenia na dużych zbiorach danych.

Pomimo postępów nadal istnieją wyzwania, takie jak obsługa różnych akcentów, filtrowanie szumów tła i dokładne rozpoznawanie ciągłej, naturalnej mowy. Niemniej jednak postępy w architekturze modeli i technikach szkolenia nadal przyczyniają się do rozwoju tej dziedziny.

Walidacja modelu AI – jak wygląda w praktyce?

Modele AI wymagają starannego testowania i dostosowywania, aby działały prawidłowo. Proces ten pomaga poprawić ich dokładność i użyteczność. Dwa istotne kroki to sprawdzenie działania modelu i wprowadzenie niewielkich zmian w celu jego ulepszenia.

Metody walidacji krzyżowej

Walidacja krzyżowa pomaga w testowaniu modeli AI. Wykorzystuje ona różne części danych do szkolenia i testowania modelu. Daje to lepszy obraz tego, jak dobrze działa model.

Jedną z popularnych metod jest walidacja krzyżowa k-krotna. Polega ona na podzieleniu danych na k części. Model jest szkolony na k-1 częściach, a testowany na ostatniej części. Proces ten powtarza się k razy.

Inną metodą jest walidacja krzyżowa typu „leave-one-out” (LOOCV). W tym przypadku model jest trenowany przy użyciu wszystkich punktów danych z wyjątkiem jednego. Następnie jest testowany na tym jednym wykluczonym punkcie. Model przewiduje następnie pominięty punkt. Czynność ta jest powtarzana dla wszystkich punktów danych.

Metody te pomagają sprawdzić, czy model może dobrze przewidywać nowe dane. Pokazują również, czy model uczy się zbyt wiele na podstawie danych szkoleniowych.

Dostrajanie i optymalizacja

Dostrajanie sprawia, że modele AI działają lepiej. Polega ono na zmianie ustawień zwanych hiperparametrami. Kontrolują one sposób trenowania modelu uczenia maszynowego.

Jednym ze sposobów dostrajania jest wyszukiwanie siatkowe. Wypróbowuje ono wiele kombinacji ustawień. Inną metodą jest wyszukiwanie losowe. Testuje ono losowe zestawy hiperparametrów.

Optymalizacja bayesowska jest inteligentnym podejściem. Wykorzystuje ona wyniki z przeszłości do wyboru nowych ustawień do wypróbowania. Pozwala to szybciej znaleźć dobre opcje.

Dostrajanie może poprawić wiele rzeczy. Może sprawić, że model będzie dokładniejszy. Może też pomóc modelowi działać szybciej. Celem jest uzyskanie najlepszej wydajności dla danego zadania.

Ważne są również regularne aktualizacje. W miarę napływania nowych danych model może wymagać ponownego szkolenia. Dzięki temu jego prognozy są aktualne i dokładne.

Wdrażanie modeli AI

Wdrażanie modeli AI polega na umieszczeniu przeszkolonych modeli w środowiskach produkcyjnych. Ten krok ma znaczenie dla udostępnienia modeli użytkownikom i zintegrowania ich z aplikacjami.

Strategie wdrażania

Platformy chmurowe oferują łatwe sposoby wdrażania modeli AI. Zapewniają skalowalną infrastrukturę i narzędzia do zarządzania wersjami modeli.

Wdrożenie lokalne zapewnia większą kontrolę pod kątem przygotowania danych do uczenia maszynowego, ale wymaga więcej konfiguracji. Jest odpowiednie w przypadku danych wrażliwych lub specyficznych wymagań sprzętowych.

Technologie kontenerowe, takie jak Docker, pomagają pakować modele wraz z zależnościami. Dzięki temu wdrażanie jest spójne w różnych środowiskach.

Wdrożenie brzegowe umieszcza modele na urządzeniach takich jak telefony lub czujniki IoT. Zmniejsza opóźnienia i działa w trybie offline, ale ma ograniczone zasoby.

Wdrażanie bezserwerowe wykorzystuje funkcje chmury. Skaluje się automatycznie, ale może powodować problemy z zimnym startem.

Integracja interfejsów API

Interfejsy API umożliwiają łatwy dostęp do wdrożonych modeli. Interfejsy API RESTful są powszechnie stosowane w aplikacjach internetowych i mobilnych.

gRPC jest szybszy w przypadku żądań o dużej objętości. Nadaje się do usług wewnętrznych.

GraphQL oferuje elastyczne zapytania. Jest przydatny, gdy klienci potrzebują różnych danych z modelu.

WebSockets umożliwiają interakcje z modelami w czasie rzeczywistym. Sprawdzają się dobrze w przypadku strumieniowego przesyłania prognoz.

Integracja SDK upraszcza korzystanie z interfejsów API w określonych językach programowania. Obsługuje uwierzytelnianie i formatowanie danych.

Mobilne SDK pomagają zintegrować modele z aplikacjami na iOS i Androida. Często obsługują one wnioskowanie na urządzeniu.