6 desafios comuns do treinamento de modelos de IA

Quando se trata de projetos de IA, cada processo de treinamento de modelo é diferente. O escopo, o público, os recursos técnicos, as restrições financeiras e até mesmo a velocidade e a habilidade dos desenvolvedores influenciam a equação, criando uma ampla gama de desafios.

Embora cada conjunto de dificuldades no treinamento dos modelos possa ser único, existem alguns temas em comum. Este artigo analisa seis dos problemas mais comuns encontrados durante o treinamento de modelos de IA e oferece soluções e alternativas para a equipe de desenvolvimento e para a organização como um todo.

O que torna o treinamento de modelos de IA tão difícil?

Apesar da rápida expansão dos recursos relacionados à IA, o processo de treinamento do modelo ainda é um desafio. Algumas questões criam um conjunto crescente de problemas: à medida que os recursos se tornam mais poderosos e disponíveis, os modelos de IA aumentam em complexidade. São precisos? São escaláveis?

Principais conclusões

• Os desafios no treinamento de modelos de IA podem abranger uma série de fatores em toda a organização e ir além de questões técnicas.
• Os desafios técnicos muitas vezes podem ser resolvidos aumentando os conjuntos de dados de treinamento ou adicionando recursos de nuvem externos para obter mais poder de computação.
• Superar esses desafios requer uma combinação de conhecimento técnico, processos flexíveis e uma cultura de colaboração entre as partes interessadas

6 desafios comuns do treinamento de modelos de IA

Desde a definição do escopo inicial do projeto até a implementação final, o treinamento do modelo de IA abrange muitos departamentos diferentes. Do ponto de vista técnico, os departamentos de TI precisam entender os requisitos da infraestrutura de hardware, os cientistas de dados devem considerar o fornecimento de conjuntos de dados e os desenvolvedores devem considerar investimentos em outros softwares e sistemas.

Do ponto de vista organizacional, o tipo de projeto de IA define os departamentos operacionais afetados pelo projeto: marketing, vendas, RH e outras equipes podem contribuir acerca do propósito, do escopo ou dos objetivos do projeto.

Isso resulta em um excesso de participantes no processo de treinamento de modelos de IA. E quanto mais participantes, mais restrições e variáveis, o que aumenta os desafios no âmbito organizacional. A lista a seguir se aprofunda em seis dos desafios mais comuns enfrentados durante o treinamento de modelos de IA:

Esta imagem mostra 6 desafios de treinamento de modelos de IA:

• Hardware e software: Limitações de recursos/capacidades de hardware e software incompatíveis
• Algoritmos: Seleção do tipo de modelo, overfitting ou underfitting
• Conjuntos de dados: Dados insuficientes, desequilibrados ou de baixa qualidade
• Pool de talentos: Um mercado de trabalho aquecido e competição por trabalhadores qualificados em IA
• Gerenciamento de projetos: Falhas de comunicação e expectativas problemáticas entre departamentos
• Gerenciamento de dados: Preocupações com segurança, privacidade, acesso e propriedade em toda a organização

1. Desafios relacionados ao conjunto de dados

Os conjuntos de dados de treinamento são a base de qualquer modelo de IA. Isso significa que a qualidade e a amplitude dos conjuntos de dados de treinamento determinam a precisão – ou a falta dela – dos que é produzido pela IA. Os problemas relacionados aos dados podem incluir:

• Dados desequilibrados: Criam um viés no modelo de treinamento de IA. Por exemplo, se um modelo de IA de um varejista de roupas usar apenas dados de calçados, o modelo não poderá levar em consideração variáveis criadas exclusivamente pelo tamanho de camisas ou vestidos.
• Dados insuficientes: Quando os modelos de treinamento de IA funcionam apenas com um pequeno volume de dados, a capacidade do modelo de prever com precisão torna-se extremamente limitada. Os projetos exigem dados suficientes para refinar totalmente os resultados e evitar vieses. Caso contrário, é como dirigir até um destino apenas com parte do mapa.
• Dados de baixa qualidade: Embora dados desequilibrados criem distorções nas previsões e nos resultados, dados de baixa qualidade levam a uma imprecisão geral. Verificar a qualidade das fontes é um primeiro passo essencial.

2. Desafios relacionados aos algoritmos

Se os conjuntos de dados de treinamento são a base do modelo de IA, o algoritmo representa a estrutura principal. Para obter resultados precisos de forma consistente, os desenvolvedores devem elaborar e treinar cuidadosamente o algoritmo para garantir o ajuste certo às necessidades do projeto.

• Escolhendo o algoritmo certo: Qual é o melhor algoritmo para o seu projeto? Uma variedade de algoritmos de IA estão disponíveis como pontos de partida, e cada um tem seus pontos fortes e fracos. Por exemplo, algoritmos de regressão logística podem avançar rapidamente nos projetos, mas fornecem apenas resultados binários. O equilíbrio certo entre escopo, resultados e uso de recursos influencia a melhor escolha para o seu projeto.
• Overfitting: Isso ocorre quando um modelo de IA fica muito sintonizado com um resultado específico, fazendo com que ele perca outros resultados que deveriam estar dentro do escopo. Essas situações ocorrem por vários motivos, incluindo poucos conjuntos de dados de treinamento, conjuntos homogêneos e modelos excessivamente complexos que levam a mal-entendidos e “ruídos”.
• Underfitting: Ocorre quando um modelo de IA requer treinamento adicional e fornece resultados precisos apenas em circunstâncias extremamente limitadas. Um exemplo comum de underfitting é quando o modelo funciona bem com conjuntos de dados de treinamento inicial, mas falha tanto com validação adicional quanto com dados reais. O underfitting geralmente acontece quando o modelo é muito simples para os objetivos do projeto ou as equipes não conseguem limpar adequadamente os dados de treinamento antes do uso.

3. Desafios de hardware e software

Os departamentos de TI enfrentam desafios relacionados a hardware e software ao oferecer suporte ao treinamento de modelos de IA. Os possíveis obstáculos incluem ter poder computacional e capacidade de armazenamento suficientes, recursos de dados e ferramentas de compatibilidade e integração para ver um projeto de IA até a conclusão.

No geral, o sucesso do treinamento de modelos de IA envolve o gerenciamento de conjuntos de dados muito grandes. Isso significa que os departamentos de TI precisam garantir que os treinadores tenham armazenamento de dados suficiente, o acesso necessário, um sistema de gerenciamento de dados e ferramentas e estruturas de software compatíveis.

• Recursos de hardware: Para lidar com o processamento e a análise de grandes conjuntos de dados, especialmente para modelos muito complexos, como os de pesquisa médica, a TI deve proteger os servidores e sistemas de armazenamento de alto desempenho. O treinamento do modelo de IA requer um poder computacional significativo, por isso as organizações precisam garantir que o escopo de um projeto esteja alinhado com os recursos disponíveis.
• Considerações sobre software: Os projetos de treinamento de IA precisam integrar uma série de ferramentas, estruturas e sistemas de software especializados, tanto upstream quanto downstream. Isso torna a verificação de compatibilidade uma parte fundamental do trabalho inicial de um projeto, porque a integração de ferramentas especializadas com sistemas de TI existentes pode ser uma tarefa bastante complexa.

4. Desafios na contratação de talentos qualificados

São necessárias pessoas com habilidades especializadas em diferentes disciplinas técnicas para desenvolver, gerenciar e iterar o treinamento do modelo de IA. A falta de experiência em qualquer área pode facilmente inviabilizar o processo de formação, levando, em última análise, ao reinício completo do projeto.

• Demanda por talentos na área de IA: Para montar uma excelente equipe de desenvolvedores e cientistas de dados, você precisará contratar com sabedoria. No entanto, profissionais com experiência em IA e machine learning são muito procurados, o que significa que contratar as pessoas certas pode forçar as organizações a um processo altamente competitivo. Assim, os empregadores devem agir rapidamente ao identificar uma pessoa qualificada e manter-se a par do mercado de trabalho. Para atrair os melhores talentos, mostre seu compromisso com a tecnologia, por exemplo, lançando um centro de excelência em IA.
• Falta de profissionais de IA capacitados: Se uma organização inicia um projeto de IA com uma equipe de desenvolvimento reduzida, a iniciativa pode acabar cronicamente imprecisa ou tendenciosa, caso seja concluída. Seguir em frente com a falta de profissionais qualificados é uma perda de tempo e recursos, então, esteja preparado para investir tanto em talento quanto em tecnologia.

5. Desafios no gerenciamento de projetos de IA

Os projetos empresariais de IA podem ser empreendimentos dispendiosos e que consomem muitos recursos. Além das preocupações imediatas de desenvolvimento de modelos, curadoria de fontes de dados e treinamento da IA, o gerenciamento requer um equilíbrio preciso entre supervisão financeira, tecnológica e de programação.

• Lacunas de comunicação: O gerenciamento eficaz de projetos para qualquer setor requer uma comunicação sólida, mas os gerentes de projetos de IA devem interagir com muitas equipes, incluindo as de TI, jurídica e financeira, juntamente com os usuários finais do projeto. Essa comunicação ineficiente podem levar a problemas que têm efeitos em cascata e custam à organização precisão, tempo, recursos ou tudo isso.
• Expectativas desalinhadas: A cultura popular estabeleceu grandes expectativas sobre o que a IA pode fazer. Trazer essas expectativas à realidade requer uma comunicação eficaz dos líderes da equipe sobre o propósito, os objetivos e as capacidades do projeto de IA. Sem isso, os usuários podem não compreender os aspectos práticos ou as limitações do projeto.

6. Desafios no gerenciamento de dados

No contexto do treinamento de IA, aplicam-se diferentes elementos de segurança de dados em cada fase. Coletivamente, isso cria uma série de desafios que o gerenciamento de dados engloba.

• Acesso e propriedade dos dados: Quem tem acesso aos dados de treinamento? Quem pode ver os resultados do treinamento? Quem faz a curadoria, arquiva e gerencia o processo? Todas essas questões devem ser consideradas. Sem estratégias sólidas de gerenciamento de dados, como o uso de acesso baseado em funções, a logística do projeto pode ficar presa nas menores etapas, e esses contratempos podem abrir a porta para problemas de segurança.
• Privacidade e segurança de dados: Conjuntos de treinamento podem conter dados confidenciais, incluindo informações de identificação pessoal, detalhes financeiros e planos corporativos sensíveis. Garantir a privacidade pode exigir criptografia e/ou limpeza nos dados de treinamento e de saída. Além disso, as preocupações normais acerca da cibersegurança se aplicam ao modelo de IA durante o treinamento e a implementação, especialmente quando o projeto envolve recursos públicos ou externos.

Superando desafios de treinamento de modelos de IA

Durante o processo de treinamento do modelo de IA, os desafios podem vir de todos os lados. Questões técnicas envolvendo recursos de hardware, aspectos práticos de algoritmos ou conjuntos de dados podem fazer os desenvolvedores se perguntarem: “Como vamos realmente fazer isso?”

Superar esses desafios requer planejamento, uso inteligente de recursos e – talvez o mais importante – comunicação frequente, completa e inclusiva.

O uso inteligente da tecnologia também pode ajudar.

Soluções técnicas

Problemas técnicos no treinamento de modelos de IA podem ter várias causas. Em alguns casos, o tipo de modelo exige mais recursos do que a organização pode fornecer. Em outros, o conjunto de dados de treinamento não está preparado adequadamente ou o modelo pode precisar de mais dados do que os disponíveis. As três técnicas a seguir podem ajudar a superar desafios técnicos comuns.

• Aumento de dados: Se o seu modelo de IA precisar de mais conjuntos de dados de treinamento ou de uma diversidade mais ampla neles, mas ainda assim outros recursos permanecerem inacessíveis, as equipes poderão gerar os seus próprios conjuntos. O aumento de dados refere-se ao processo de ampliar manualmente os conjuntos de dados para fornecer treinamento adicional ao modelo, às vezes com um objetivo específico em mente.
• Regularização: O overfitting é um dos problemas mais comuns encontrados durante o treinamento de modelos de IA. A regularização oferece técnicas para compensar isso em um conjunto de dados de treinamento. Por meio dela, os modelos são calibrados para compensar o overfitting através de diversas otimizações que geram resultados mais simples e precisos. As técnicas comuns de regularização incluem regressão de crista e de laço e rede elástica.
• Aprendizado por transferência: Permite que os desenvolvedores pulem várias etapas usando um algoritmo existente como ponto de partida. Um aprendizado por transferência bem-sucedido depende de vários fatores. Primeiro, deve existir um modelo viável que demonstre um processo semelhante bem-sucedido e ao mesmo tempo seja flexível o suficiente para se adaptar ao contexto de um novo projeto. Em segundo lugar, o âmbito e os objetivos do projeto devem ser capazes de se adaptar ao trabalho existente.

Soluções organizacionais

Em qualquer organização, bons modelos de IA exigem mais do que conhecimento técnico. Como diversas partes interessadas podem se envolver durante o processo de treinamento, inclusive em questões não técnicas, como finanças e metas, o sucesso do projeto muitas vezes depende do envolvimento de toda a organização. Assim, criar uma frente unificada é um desafio em si.

Aqui estão algumas maneiras práticas de alcançar um processo organizacional mais tranquilo.

• Estabeleça canais de comunicação claros: Os projetos de IA podem exigir diversos conjuntos de habilidades entre equipes diferentes. Podem surgir problemas quando essas equipes não trabalham juntas. Dessa forma, uma comunicação aberta e clara sobre os objetivos, o âmbito e a cadência de trabalho de um projeto cria unidade e limita a confusão que pode levar a trabalho duplicado ou erros.
• Promova uma cultura de colaboração: Projetos de IA bem-sucedidos envolvem muitas partes diferentes com pontos de vista variados. Reunir todas essas pessoas em uma unidade de trabalho coesa requer uma cultura de colaboração. Para soluções criativas, garanta que as opiniões individuais possam ser expressas e debatidas de forma construtiva e respeitosa.
• Incentive o aprendizado contínuo: Os recursos de IA evoluíram significativamente nos últimos 10 anos, com o poder da computação e a acessibilidade à nuvem crescendo rapidamente. Novas possibilidades, habilidades e estratégias estão surgindo, e manter-se atualizado exige aprendizado contínuo. As equipes devem ficar de olho no futuro, mesmo enquanto avançam nos projetos atuais.

Supere seus desafios de treinamento de modelos de IA com a Oracle

Os desafios de treinamento do modelo de IA podem variar de técnicos a organizacionais; felizmente, a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) pode fazer parte da solução para quase todos eles. Recursos escalonáveis de computação e armazenamento podem potencializar o treinamento mesmo com grandes conjuntos de dados e modelos complexos, enquanto ferramentas de segurança e governança ajudam a atender aos mais recentes requisitos de privacidade e segurança.

A OCI também agiliza a colaboração e a comunicação entre departamentos, permitindo o compartilhamento de dados e conectando fontes, tudo para fornecer mais transparência durante o desenvolvimento. Com cobertura abrangente de computação, armazenamento, rede, banco de dados e serviços de plataforma, a OCI oferece uma vantagem flexível e poderosa para treinamento de modelos de IA, ao mesmo tempo que reduz custos organizacionais e relacionados ao projeto.

Para as organizações que persistem e superam os desafios inerentes ao treinamento de modelos de IA, as recompensas podem incluir níveis aprimorados de automação e vantagens competitivas, até mesmo produtos e serviços inteiramente novos, baseados em insights que não seriam detectáveis sem a IA.

As equipes de TI, os gerentes de projeto e a liderança executiva têm as ferramentas para superar esses desafios e outros que envolvem treinamento de modelos de IA específicos para cada caso. Basta um pouco de pensamento criativo.

Perguntas frequentes sobre desafios do treinamento de modelos de IA

Como a aprendizagem por transferência pode ser usada para melhorar a precisão dos modelos de IA?

A aprendizagem por transferência em modelos de IA refere-se ao processo de usar um modelo existente como ponto de partida para um novo projeto. Isso dá aos projetos uma vantagem inicial, embora haja limitações. A aprendizagem por transferência funciona melhor quando o modelo existente aborda uma situação geral, com o novo projeto se aprofundando em detalhes mais específicos. À medida que as capacidades de IA se tornam mais sofisticadas, a latitude dos pontos de início/fim da aprendizagem por transferência deve aumentar cada vez mais.

Como as organizações podem promover uma cultura de colaboração entre os membros da equipe envolvidos no treinamento do modelo de IA?

As empresas muitas vezes precisam da colaboração entre equipes com conjuntos de habilidades diversas para concluir projetos de IA com sucesso. Para encorajar a cooperação, os líderes devem encorajar linhas abertas de comunicação, contribuições e discussões construtivas entre todas as partes interessadas, além de uma filosofia de aprendizagem contínua. Ao enfatizar o como e o porquê de “estarmos todos juntos nisso”, ao mesmo tempo que olha para as possibilidades futuras, uma organização pode avançar em direção a uma maior coesão e comunicação global dentro das suas várias equipes.

Como as organizações podem superar as limitações de hardware e software durante o treinamento do modelo de IA?

Muitas soluções diferentes podem ajudar a superar as limitações de hardware e software. Algumas podem ser alcançadas dentro da organização, como a alocação de pessoal interno com mais experiência para avaliar e refinar o modelo específico. Outro exemplo pode estar nos próprios conjuntos de dados de treinamento. Eles podem precisar de limpeza e preparação adequadas para limitar seu impacto nos recursos. Em outras situações, o uso de recursos externos, como uma plataforma de infraestrutura baseada em nuvem, pode permitir que as equipes sejam dimensionadas com mais facilidade e com maior flexibilidade para lidar com as demandas de computação.