5 nejčastějších chyb při jeho zavádění

Společnosti ve srovnání s minulostí zpracovávají enormní množství dat. To je důvod, proč technologie jako AI a strojové učení získávají stále větší význam ve všech oblastech podnikání.

Podle studie provedené společností IDC bude odvětví umělé inteligence související se strojovým učením generovat do konce roku 2023 příjmy ve výši více než 500 000 milionů dolarů.

„V digitalizovaném kontextu, kdy se kultura založená na datech stává stále důležitější ve společnostech jakékoli velikosti nebo rozsahu, čelíme výzvě, jak je řídit tak, aby přispěly ke zvýšení produktivity a snížení nákladů,“ komentuje José Luis Rodríguez Andreu, konzultant AI ve společnosti knowmad mood.

Jak správně implementovat strojové učení

V neustále se vyvíjejícím prostředí, kde nové technologie hrají v podnikání stále důležitější roli, je klíčové vyvarovat se řady běžných chyb při zavádění těchto technologií.

V tomto smyslu společnost knowmad mood identifikovala některé z nejčastějších chyb, které je třeba vzít v úvahu při implementaci úspěšné strategie strojového učení:

• Infrastruktura, příjem a předzpracování dat. Před zahájením implementace řešení Machine Learning ve firmě je nutné mít uspořádanou a standardizovanou infrastrukturu datových úložišť, aby byla po příchodu nových dat automaticky začleněna do trénovací datové sady a s co nejmenší lidskou interakcí. . Prvním krokem před návrhem řešení založeného na strojovém učení je začít se solidní datovou architekturou. Stejně tak je důležité provést adekvátní předzpracování dat, aby mohla být správně přiváděna do algoritmů. To zahrnuje manipulaci s několika faktory, jako jsou odlehlé hodnoty, kódování kategorických proměnných, zpracování chybějících dat nebo normalizace dat, abychom jmenovali alespoň některé. Je nezbytné všechny tyto chyby eliminovat, abychom se vyhnuli trénování modelů s daty, která neodrážejí realitu, a předešli tak chybám v modelu.

Při implementaci strojového učení ve společnosti je třeba vzít v úvahu některé důležité faktory související s daty, modelem AI a samotným procesem

• Objem dat a výběr proměnných: Strojové učení obecně vyžaduje velké objemy dat pro trénování a ověřování modelů. Mnohokrát se však stává, že firmám chybí dostatečné množství dat, nebo ani to není reprezentativní či nevyvážené. Je také důležité vzít v úvahu, že ne všechny dostupné proměnné mohou být důležité pro odvození cílové proměnné a že zahrnutím velkého počtu proměnných nebude mít model lepší výkon, takže je důležité provést dobrý výběr. proměnných pomocí různých statistických metod a analýzy dat
• Zvažování modelu a interpretace metrik. Nejen, že je nezbytné dobře vybrat data, aby model mohl správně odvodit, ale bude také nezbytné vybrat vhodný algoritmus pro řešení řešeného problému. Existuje mnoho různých algoritmů, z nichž každý má své silné a slabé stránky, a v každém případě bude nutné vybrat ten, který je pro cíl společnosti nejvhodnější. Důležité je také správně vyhodnotit fungování modelu, správně zvolit metodiku hodnocení, dbát na vhodné metriky podle typu řešeného problému a vědět, jak porovnávat různé experimenty, aby se minimalizovalo selhání. V opačném případě riskujeme, že neidentifikujeme model, který přeplňuje data, se kterými byl trénován, a má špatný výkon ve výrobě.
• Údržba modelu. Soubor dat použitý k sestavení modelů se může v průběhu času měnit a vlastnosti jeho proměnných se mohou měnit. Proto modely strojového učení po uvedení do provozu vyžadují monitorování a údržbu. To nám umožní pomocí definovaných metrik identifikovat, kdy je model degradující a vyžaduje školení.
• Spolupráce během procesu: V procesu implementace jakékoli aplikace založené na strojovém učení je nezbytná efektivní spolupráce mezi různými týmy, které se na něm podílejí, ať už se jedná o datové vědce, inženýry, odborníky v konkrétních oblastech nebo pracovníky IT. Nedostatek spolupráce a komunikace mezi těmito týmy profesionálů tak může bránit správnému vývoji řešení založeného na strojovém učení.