Előző bejegyzésünkben (Egyedi AI fejlesztés lépésről lépésre – 1. rész :: Hogyan mérjük a hatékonyságát?) az egyedi AI projekt megkezdése előtti kritikus döntéseket vizsgáltuk meg.
Most mélyebbre ásunk az AI modell tanításának alapvető lépéseiben.
Az AI modell tanítása: 4 kulcsfontosságú fázis
- Modellválasztás: A siker alapja
- Tanítókészlet: Az AI motor üzemanyaga
- A modellválasztás, illesztés és validáció ciklusa
- Tesztelés: Az igazság pillanata
AI modell tanítás: 4 kulcsfontosságú fázis kritikus pontjai
- 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.
- 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.
- A modellválasztás, illesztés és validálás ciklusa
A tréningkészlet elkészítése után következik az az iteratív folyamat, ami az AI modellfejlesztés magját képezi:
- Válasszunk egy modellt és annak meta paramétereit.
- Illesszük a modellt a tréningkészlethez (tanítsuk meg a paramétereit).
- Értékeljük a kész modellt a validációs halmazon, majd indítsuk újra a ciklust a modell javítása érdekében.
- 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:
- Modellválasztás: Kiindulásnak válasszunk egy online elérhető előre betanított modellt, ( például egy CNN típusú ResNet hálózatot), amely hatékony hasonló feladatokban.
- Tréningkészlet: Hozzunk létre egy 20 000 elemes tanító kászletet a tesztkészlettel megegyező módszerrel.
- 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
- 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.