Pri produkcii AI sa môžete stretnúť s mnohými problémami, napríklad ako aplikovať váš model AI na proces alebo ľudí, ako stabilizovať údaje a modely, ako udržať váš model presný v meniacom sa prostredí a v priebehu času, škálovať a ako rásť. alebo rozšírte možnosti svojho modelu AI.
Vkladanie AI
Spustenie úspešného strojového učenia Proof of Concept (PoC) s novým algoritmom predstavuje iba 10 % úsilia potrebného na jeho výrobu a získanie skutočnej hodnoty. Zvyšných 90 % možno rozdeliť na veci, ktoré musíte urobiť, aby ste vytvorili použiteľný produkt, a veci, ktoré musíte urobiť, aby ste vytvorili užitočný produkt.
Aby bol produkt použiteľný, musíte si priblížiť technickú implementáciu sprístupnenia produktu vašim používateľom. Aby to bolo užitočné, mali by ste sa pozrieť na vloženie produktu do procesu pre používateľov. Po prvé, aký je presne rozdiel medzi PoC a použiteľným produktom?
Po prvé, PoC nie sú určené na výrobu. Produkty musia fungovať stále, kedykoľvek a za meniacich sa okolností. Počas vášho PoC nájdete údaje, ktoré hľadáte, vytvoríte kópiu a začnete ich čistiť a analyzovať. Pri výrobe musí byť váš zdroj údajov pripojený k dátovej platforme v reálnom čase, bezpečne a bezpečne; s dátovým tokom sa musí manipulovať automaticky a musí sa porovnávať/kombinovať s inými zdrojmi dát.
Počas vášho PoC máte buď ten luxus, že sa môžete rozprávať so svojimi budúcimi používateľmi a spolupracovať s nimi na návrhu riešenia, alebo nemáte žiadnych používateľov a navrhujete technické riešenie. V prípade produktu máte používateľov, ktorí musia tomuto riešeniu porozumieť, a ľudí zodpovedných za udržiavanie technického riešenia v prevádzke. Produkt teda vyžaduje školenie, často kladené otázky a/alebo linky podpory, aby bol použiteľný. Okrem toho si len vytvoríte novú verziu pre váš prípad použitia v PoC. Produkty vyžadujú aktualizácie a keď ste svoj produkt zaviedli pre viacerých zákazníkov, potrebujete spôsob, ako otestovať a nasadiť svoj kód pre produkciu (CI/CD potrubia).
„V Itility sme vyvinuli naše Itility Data Factory a AI Factory, ktoré pokrývajú stavebné bloky a základnú platformu pre ktorýkoľvek z našich projektov. To znamená, že od začiatku máme pokrytý použiteľný uhol, aby sme sa mohli zamerať na užitočný uhol (ktorý viac závisí od zákazníka a prípadu použitia),“ uviedla spoločnosť.
Aplikácia na detekciu škodcov – od PoC po použiteľný produkt
„Fáza Proof of Concept našej aplikácie na detekciu škodcov pozostávala z modelu, ktorý dokáže vykonávať úzku úlohu klasifikácie a počítania múch na lepiacej pasci na základe snímok vytvorených členmi skleníkového tímu. V prípade, že zmeškali obrázok alebo sa niečo pokazilo, mohli sa vrátiť a nasnímať ďalší alebo ho priamo opraviť na palubnej doske. Bolo potrebných niekoľko manuálnych kontrol.
„Náš svet PoC bol jednoduchý, založený na jednom zariadení, jednom používateľovi a jednom zákazníkovi. Na to, aby sme z neho urobili použiteľný produkt, sme však potrebovali škálovať a podporovať viacerých zákazníkov. Potom vyvstáva otázka, ako uchovávať údaje oddelené a bezpečné. Navyše, každý jednotlivý zákazník/stroj vyžaduje nastavenie a predvolenú konfiguráciu. Ako teda nakonfigurovať/nastaviť 20 nových zákazníkov? Ako viete, kedy vytvoriť administrátorské rozhranie a automatizovať registráciu? Pri 2 zákazníkoch, 20 alebo 200?
Samozrejme, môžete mať otázky, ako napríklad „ako pomáha počítanie múch môjmu zákazníkovi? Ako vytvoriť hodnotu z týchto informácií? Ako odporúčať rozhodnutia a konať? Ako táto aplikácia AI zapadá do obchodného procesu?“. Prvým krokom je zmeniť váš referenčný rámec z technického/údajového hľadiska na perspektívu koncového používateľa. To znamená pokračovať v konverzácii so zákazníkom a vidieť, ako osvedčené PoC zapadá do každodenných procesov.
„Musíte tiež pozorne sledovať proces dlhší čas, musíte sa zapojiť do operačných a taktických stretnutí, aby ste skutočne pochopili, aké akcie sa vykonávajú každý deň na základe akých informácií, koľko času sa venuje tomu, čo robíte, a zdôvodnenia. za určitými činmi. Bez toho, aby ste pochopili, ako sa informácie z vášho modelu používajú na vytváranie obchodnej hodnoty, sa nedostanete k užitočnému produktu.
„V našom prípade sme zistili, aké informácie boli použité pri rozhodovaní. Napríklad sme zistili, že pre niektorých škodcov bolo dôležitejšie sledovať týždenný trend (pre ktorý nepotrebujete super vysokú presnosť), zatiaľ čo iní vyžadujú akciu pri prvom náznaku škodcu (čo znamená, že je lepšie mať pár falošne pozitívnych, než mať čo i len jeden falošne negatívny).
„Okrem toho sme zistili, že náš zákazník mal predtým „zlú“ skúsenosť s podobným nástrojom, ktorý tvrdil, že má presnosť, ktorú v praxi nedokáže poskytnúť. Prečo by verili našim? Tento problém s dôverou sme zobrali priamo a spravili sme z presnosti a transparentnosti kľúčovú vlastnosť produktu. Tieto informácie sme využili na to, aby bol náš produkt užitočný prispôsobením aplikácie pracovným metódam koncového používateľa a zvýšením transparentnosti interakcie, čím sme používateľovi poskytli väčšiu kontrolu nad aplikáciou,“ pokračuje spoločnosť.
Čo je najväčšou výzvou?
„V našom scenári počítania múch môžeme o našom skóre presnosti hovoriť všetko, čo chceme. Na to, aby bol užitočný, však používateľ (špecialista na skleníky) potrebuje viac ako percentá. Čo je potrebné, je zažiť to a naučiť sa tomu dôverovať. Najhoršia vec, ktorá sa môže stať, je, keď vaši používatelia porovnávajú vaše výsledky so svojimi vlastnými manuálnymi výsledkami a existuje (veľká) nezrovnalosť. Vaša povesť je zničená a nie je priestor na opätovné získanie dôvery. Proti tomu sme sa postavili pridaním softvéru do produktu, ktorý nabáda používateľa, aby tieto nezrovnalosti hľadal a opravoval.
„Náš prístup je teda urobiť z používateľa súčasť riešenia AI namiesto toho, aby sme ho prezentovali ako systém, ktorý nahradí špecialistu. Zo špecialistu robíme operátora. Umelá inteligencia zvyšuje ich schopnosti a špecialisti majú stále všetko pod kontrolou tým, že neustále učia a usmerňujú AI, aby sa naučila viac a vykonala opravy, keď sa prostredie alebo iné premenné menia. Ako operátor je špecialista neoddeliteľnou súčasťou riešenia – výučba a školenie AI so špecifickými činnosťami.“
kliknite tu a pozrite si video s ďalšími podrobnosťami o prístupe zameranom na operátora.