Egyedi AI fejlesztés lépésről lépésre – 2. rész: Az AI modell tanítása

AI modell tanítás: 4 kulcsfontosságú fázis kritikus pontjai

1. A modell kiválasztása: A siker alapja

Tegyük fel, hogy meghoztuk azt a döntést, hogy ANN (Artificial Neural Network) modellt fogunk használni, hiszen ezekre a problémákra manapság ez a modern megközelítés. A megfelelő ANN modell kiválasztása kulcsfontosságú. Éppen ezért ez a lépés alapos kutatást és irodalmi forrásokból származó információk gyűjtését igényli a releváns modellekről. Tapasztalt AI mérnökök számára ez rutin feladat, de a legmegfelelőbb modell kiválasztása az adott feladatra komoly tudást és tapasztalatot igényel.

2. Tréningkészlet: Az AI üzemanyaga

Bármely AI modell éltető eleme az az adatkészlet, amivel tanítjuk a modellt. A tanító adatkészlet összeállításakor számos szempontot szem előtt kell tartanunk: 

• Mennyiség: Általában 10-100-1000-szer nagyobb adatra van szükség a tanításhoz, mint a teszteléshez (vagy akár még többre).
• Lehetséges források: Lokálisan elérhető adatok, nyilvános adattárak vagy mesterségesen generált adatkészletek.
• Stratégia: Robusztus tervet kell kidolgoznunk az adatgyűjtésre és -előállításra.

3. A modellválasztás, illesztés és validálás ciklusa

A tréningkészlet elkészítése után következik az az iteratív folyamat, ami az AI modellfejlesztés magját képezi:

1. Válasszunk egy modellt és annak meta paramétereit.
2. Illesszük a modellt a tréningkészlethez (tanítsuk meg a paramétereit).
3. Értékeljük a kész modellt a validációs halmazon, majd indítsuk újra a ciklust a modell javítása érdekében.

4. Tesztelés: Az igazság pillanata

A többszöri iteráción át csiszolt modellünket a végső értékelésnek kell alávetnünk:

• Használjuk a külön tesztkészletet a teljesítmény mérésére.
• Mérjük meg, hogy mennyire értük el a projektcélokat.

Alkalmazási példa: Az almaválogató projekt

Tekintsük meg, hogyan alkalmazhatók ezek a fázisok az előző részben felvázolt minta projektre:

1. Modellválasztás: Kiindulásnak válasszunk egy online elérhető előre betanított modellt, ( például egy CNN típusú ResNet hálózatot), amely hatékony hasonló feladatokban.
2. Tréningkészlet: Hozzunk létre egy 20 000 elemes tanító kászletet a tesztkészlettel megegyező módszerrel.
3. Modell illesztése és validálása: Az előre betanított hálózat teljesítményét megmérjük a validációs halmazon innentől ezt az eredményt tekintjük baseline-nak és ezt próbáljuk megjavítani. Két kísérletet teszünk 
   • az egyikben a letöltött hálózat paratmétereiből indulunk ki, és a tanítási halmazunkon tovább tanítjuk (finomhangolás). 
   • A másik esetben a súlyokat újra inicializáljuk és egész hálózatot újra tanítjuk
4. Tesztelés: Végül mérjük a validációs készleten a legjobban teljesítő hálózatot a tesztkészlettel, és dokumentáljuk az eredményeket.

Időzítés és megvalósítás

• Ez a két modell tanítási ciklus nagyjából 1-2 hetet vesz igénybe.
• Egy komolyabb projekt esetén a tanítás 2-6 hónapot is jelenthet. 
• Abban az esetben, ha nagyon fontos a legjobb megoldás megtalálása, akkor akár évente újra meg újra rászánhatunk 2-4 hetet, amikor egy időközben megjelent,  igéretesebb modellel újra elvégezzük a fenti lépéseket. 

Ez az áttekintés az egyedi AI modellfejlesztés alapvető lépéseit foglalja össze. Azonban a sikeres projekt megvalósításához további szempontokat is figyelembe kell venni:

• Integráció meglévő rendszerekkel: Az új AI megoldásnak zökkenőmentesen kell beilleszkednie a már működő rendszerekbe és adatfolyamatokba. Ez gondos tervezést és előkészítést igényel a kompatibilitás és az adatáramlás biztosítása érdekében.
• Hardver lehetőségek: A hardver kiválasztása jelentősen befolyásolhatja a modell teljesítményét, költségét és energiahatékonyságát. Nagyobb, komplexebb modellekhez dedikált hardver beszerzése válhat szükségessé a kívánt teljesítmény eléréséhez.
• Skálázhatóság: A megoldásnak rugalmasnak kell lennie a jövőbeli igények alapján történő bővítéshez. Fontos mérlegelni a várható adatmennyiséget, a feldolgozási sebességet és a tárolási kapacitást a skálázható infrastruktúra megtervezésekor.
• Folyamatos tanulás és kísérletezés: Az AI modellek folyamatos fejlesztést és finomhangolást igényelnek az optimális teljesítmény fenntartása érdekében. Újabb adatokkal történő betanítás, alternatív modellek kipróbálása és a meta paraméterek optimalizálása mind fontos szerepet játszik a modell hatékonyságának javításában.
• Felelősségteljes AI: Fontos megjegyezni, hogy az AI modelleknek etikus és felelős módon kell működniük. A modellek elfogultságának és diszkriminatív hatásainak minimalizálása, valamint az átláthatóság és az ellenőrizhetőség biztosítása elengedhetetlen a felelős AI gyakorlathoz.

Összefoglalva, az egyedi AI modellfejlesztés egy összetett folyamat, amely alapos tervezést, szakszerű kivitelezést és folyamatos tanulást igényel. 

A fent említett szempontok figyelembevételével hatékony és felelős AI megoldásokat hozhat létre, amelyek valódi értéket teremtenek minden vállalat számára.