6 אתגרים נפוצים באימון מודלים של בינה מלאכותית

כשמדובר בפרויקטים של בינה מלאכותית, לכל מודל תהליך אימון שונה. ההיקף, קהל היעד, המשאבים הטכניים, האילוצים הכספיים ואפילו הזריזות והמיומנות של המפתחים – כולם גורמים שמשפיעים על התהליך ויוצרים מגוון אתגרים.

למרות שכל מערך קשיים של אימון מודל הוא ייחודי, קיימים כמה נושאים משותפים. במאמר זה נסקור שש מהבעיות הנפוצות ביותר שמתעוררות במהלך אימון מודלים של בינה מלאכותית, ונציע פתרונות חלופיים עבור צוות הפיתוח והארגון בכללותו.

מדוע כל כך קשה לאמן מודלים של בינה מלאכותית?

למרות ההתרחבות המהירה של משאבים הקשורים לבינה מלאכותית, תהליך אימון המודלים עדיין מלא באתגרים. סוגיות מסוימות יוצרות בעיות הולכות וגדלות: ככל שהמשאבים נעשים חזקים וזמינים יותר, כך המודלים של בינה מלאכותית נעשים מורכבים יותר. האם הם מדויקים מספיק? האם הם ניתנים להרחבה?

תובנות מרכזיות

• האתגרים הכרוכים באימון מודלים של בינה מלאכותית משתרעים על פני טווח רחב של גורמים בארגון כולו, והם לא מסתכמים בבעיות טכניות בלבד.
• לעתים קרובות אפשר לפתור את האתגרים הטכניים על ידי הגדלת סל נתוני האימון או הוספת משאבי ענן חיצוניים להשגת עוצמת מחשוב גבוהה יותר.
• ההתגברות על אתגרים אלו דורשת שילוב של מומחיות טכנית, תהליכים גמישים ותרבות של שיתוף פעולה בין בעלי העניין בחברה.

6 אתגרים נפוצים באימון מודלים של בינה מלאכותית

אימון מודלים של בינה מלאכותית הוא תהליך שמערב מחלקות רבות, מההגדרה הראשונית של היקף הפרויקט ועד לפריסה הסופית בפועל. מנקודת מבט טכנית, מחלקות ה-IT צריכות להבין את דרישות תשתית החומרה, מדעני הנתונים חייבים לשקול את המקורות של סל נתוני האימון והמפתחים נדרשים לקחת בחשבון השקעות בתוכנות ובמערכות אחרות.

מנקודת מבט ארגונית, סוג פרויקט הבינה מלאכותית מגדיר גם את המחלקות התפעוליות שמושפעות ממנו: ייתכן שגם לצוותי השיווק, המכירות, משאבי האנוש ואחרים תהיה השפעה על המטרה, ההיקף או היעדים של הפרויקט.

במקרה של אימון מודלים של בינה מלאכותית, ריבוי ידיים עובדות רק מוסיף אילוצים ומשתנים שיוצרים אתגרים חדשים לארגון. ריבוי הידיים ב'מטבח' רק מוסיף אילוצים ומשתנים שיוצרים אתגרים חדשים עבור הארגון. ברשימה הבאה פירטנו לעומק שישה אתגרים נפוצים בהם נתקלים במהלך אימון מודלים של בינה מלאכותית:

התמונה מציגה שישה אתגרים באימון מודלים של בינה מלאכותית:

• חומרה ותוכנה: מגבלות משאבי ויכולות חומרה; תוכנה לא תואמת
• אלגוריתמים: בחירת סוג המודל, התאמת-יתר או תת-התאמה
• סלי נתונים: נתונים לא מספיקים, לא מאוזנים או באיכות נמוכה
• מאגר טאלנטים: שוק עבודה תחרותי ומחסור בעובדי AI מיומנים
• ניהול פרויקטים: פערי תקשורת וציפיות בעייתיות בקרב המחלקות
• ניהול נתונים: בעיות אבטחה, פרטיות, גישה ובעלות ברחבי הארגון

1. אתגרים הקשורים לסלי נתונים

סלי נתוני האימון הם הבסיס של כל מודל לאימון בינה מלאכותית. פירוש הדבר הוא שהאיכות וההיקף של סלי נתוני אימון מכתיבים את הדיוק, או היעדר הדיוק, של נתונים שהופקו באמצעות בינה מלאכותית. בעיות נתונים יכולות לכלול

• נתונים לא מאוזנים: נתונים לא מאוזנים יוצרים הטיה במודל אימון הבינה מלאכותית. לדוגמה, אם מודל בינה מלאכותית לחנויות בגדים מתבסס רק על נתוני נעליים, הוא לא יצליח לחשב משתנים הקשורים למידות של חולצות או שמלות.
• נתונים לא מספיקים: כאשר מודלים לאימון בינה מלאכותית עובדים עם נתונים בהיקף קטן מדי, היכולת של המודל לבצע חיזוי מדויק הופכת למוגבלת מאוד. הפרויקטים דורשים כמות מספקת של נתוני אימון כדי למקד את התוצאות ולהסיר הטיות. אחרת, הדבר דומה ליציאה למסע כשבידכם רק חלק מהמפה אל היעד.
• נתונים באיכות ירודה: בעוד נתונים לא מאוזנים יוצרים הטיות בתחזיות ובתוצאות, נתונים באיכות ירודה מובילים לחוסר-דיוק כללי. בחינה יסודית של איכות המקורות היא צעד ראשון חשוב.

2. אתגרים הקשורים לאלגוריתמים

סל נתוני אימון הוא היסוד של מודל הבינה מלאכותית, עליו בונים אלגוריתם. על מנת לקבל ממודל הבינה מלאכותית תוצאות מדויקות באופן עקבי, המפתחים חייבים לעצב ולאמן בזהירות את האלגוריתם כדי להבטיח שהוא מתאים לצורכי הפרויקט.

• בחירת האלגוריתם הנכון: איזה אלגוריתם מתאים לפרויקט שלכם? אפשר לבחור מבין אלגוריתמים רבים כנקודות התחלה, ולכל אחד מהם יש יתרונות וחסרונות משלו. לדוגמה, אלגוריתמים של רגרסיה לוגיסטית יכולים לקדם פרויקטים במהירות, אך מספקים תוצאות בינאריות בלבד. כדי לבחור את האלגוריתם הטוב ביותר עבור הפרויקט שלכם, יש למצוא את האיזון הנכון בין היקף, תוצאות ושימוש.
• התאמת-יתר: התאמת-יתר היא מצב שבו המודל נעשה מכוונן מדי לתוצאה ספציפית, מה שגורם לו לפספס תוצאות אחרות שגם הן אמורות להתאים. מצב זה עלול להתרחש מסיבות שונות, כולל סלי נתוני אימון מעטים מדי, סלים הומוגניים מדי ומודלים מורכבים שמובילים לאי-הבנות ול'רעש' חסר היגיון.
• תת-התאמה: תת-התאמה נוצרת כאשר מודלים של בינה מלאכותית דורשים אימון נוסף ומספקים תוצאות מדויקות רק בנסיבות מוגבלות ביותר. דוגמה נפוצה של תת-התאמה היא כאשר המודל עובד היטב עם סלי נתוני אימון ראשוניים, אך נכשל בבדיקת תקינות נוספת ובנתונים מהעולם האמיתי. תת-התאמה יכולה לקרות כשהמודל פשוט מדי כדי לעמוד במטרת הפרויקט, או כשסלי נתוני האימון לא נוקו כראוי לפני השימוש.

3. אתגרי חומרה ותוכנה

התמיכה באימון מודלים של בינה מלאכותית מציבה בפני מחלקות IT אתגרי חומרה ותוכנה. הקשיים הפוטנציאליים כוללים צורך בכמות מספקת של כוח מחשוב וקיבולת אחסון, משאבי נתונים וכלי תאימות ואינטגרציה שיאפשרו לבצע את פרויקט הבינה המלאכותית מתחילתו ועד סופו.

תהליך האימון של מודלי בינה מלאכותית מצריך ניהול של סלי נתונים גדולים במיוחד. לכן, מחלקות IT צריכות לוודא שלמאמנים יש גישה לנפח גדול מספיק לאחסון נתונים, הרשאות מתאימות, מערכת לניהול נתונים וכלי תוכנה ומסגרות עבודה תואמים.

• משאבי חומרה: על מנת לעבד ולנתח סלי נתונים גדולים – במיוחד במודלים מורכבים מאוד, כמו כאלה המיועדים למחקר רפואי – מחלקת ה-IT חייבת לשריין מספיק שרתים ומערכות אחסון בעלי ביצועים גבוהים. אימון מודלים של בינה מלאכותית דורש כוח חישוב משמעותי, ולכן ארגונים צריכים לוודא שהיקף הפרויקט מתאים למשאבים הזמינים.
• שיקולי תוכנה: פרויקטים לאימון בינה מלאכותית צריכים לשלב מספר כלי תוכנה, מסגרות ומערכות ייעודיים, הן במעלה הזרם והן במורד הזרם. משום כך, בדיקת התאימות היא חלק מרכזי בהנחת היסודות לפרויקט, כיוון ששילוב כלים ייעודיים עם מערכות IT קיימות עשוי להיות משימה מורכבת.

4. אתגרים בגיוס עובדים מיומנים

פיתוח, ניהול ואיטרציה של תהליכים לאימון מודלים של בינה מלאכותית דורשים אנשים עם פרופיל מיומנויות מיוחד וידע בדיסציפלינות טכניות שונות. חוסר-ניסיון בתחום כלשהו עלול לשבש את תהליך האימון ובסופו של דבר להוביל להתחלה מחדש של הפרויקט כולו.

• ביקוש גבוה לטאלנטים בתחום הבינה המלאכותית: כדי להרכיב צוות של מפתחים ומדעני נתונים בעלי כישרון, חשוב לבחור מועמדים בחוכמה. עם זאת, למיומנויות בינה מלאכותית ולמידת מכונה יש ביקוש גבוה, מה שאומר שגיוס העובדים הנכונים עלול להיות תהליך תחרותי ביותר. לכן, מעסיקים חייבים להגיב במהירות כשהם מזהים מועמדים מוכשרים ולהישאר עם האצבע על הדופק כדי להבין את מצב הביקוש בשוק. כדי למשוך את הכישרונות הטובים ביותר, עליכם להפגין מחויבות עליונה לטכנולוגיה – למשל, על ידי הקמת מרכז מצוינות לבינה מלאכותית.
• מחסור באנשי מקצוע מאומנים בתחום הבינה המלאכותית: אם הארגון מחליט להשיק פרויקט עם צוות פיתוח בלתי-מיומן, היוזמה עלולה להוביל לתוצאות לא מדויקות או מוטות באופן גורף, גם אם מטרת הפרויקט הושגה לכאורה. קידום פרויקטים כשיש בארגון מחסור באנשי מקצוע מיומנים גורם לבזבוז זמן וכסף, ועל כן התכוננו להשקיע בטאלנטים לפחות כמו שאתם משקיעים בטכנולוגיה.

5. אתגרים בניהול פרויקטים של בינה מלאכותית

פרויקטים ארגוניים לאימון בינה מלאכותית יכולים להיות יקרים ותובעניים. מעבר לדאגות המיידיות של פיתוח מודלים, אצירת מקורות נתונים ואימון מודלים, ניהול הפרויקט דורש איזון עדין בין ההיבטים הכספיים והטכנולוגיים ובקרה צמודה על לוחות הזמנים.

• פערי תקשורת: ניהול פרויקטים יעיל דורש תקשורת איתנה בכל תעשייה, אך מנהלי פרויקטים של בינה מלאכותית במיוחד חייבים לתאם בין צוותים רבים, כולל IT, המחלקה המשפטית ומחלקת הכספים, וכן משתמשי הקצה של הפרויקט. פערים בתקשורת עשויים לגרום לבעיות מרחיקות לכת שיעלו לארגון כסף, יבזבזו זמן יקר או יפגעו ברמת הדיוק – או כל אלה יחד.
• ציפיות לא מציאותיות: התרבות הפופולרית יצרה ציפיות לא מציאותיות לגבי היכולות של הבינה המלאכותית. מנהלי הצוותים חייבים לשים את הציפיות האלה בפרופורציה ולשדר מסרים ברורים לגבי מטרת הפרויקט, יעדיו ויכולותיו. אחרת, המשתמשים עשויים שלא להבין את השימושים המיועדים או את המגבלות של הפרויקט.

6. אתגרים בניהול נתונים

כשמדובר באימון בינה מלאכותית, לכל שלב בתהליך יש דרישות אבטחת נתונים משלו. בראייה רחבה, הדבר יוצר סדרה של אתגרים הקשורים לניהול נתונים.

• גישה לנתונים ובעלות: למי יש גישה לנתוני האימון? מי יכול לראות את תוצאות האימון? מי אחראי לאצירת הנתונים והעברתם לארכיון? אלה שאלות שחשוב לקחת בחשבון. ללא אסטרטגיות מקפיות לניהול נתונים, כגון הרשאות גישה מבוססות-תפקיד, הרצת הפרויקט יכולה ליפול על הפרטים הקטנים ביותר, והתקלות האלה עלולות לפתוח פתח לבעיות אבטחה.
• פרטיות ואבטחת נתונים: סלי נתוני האימון עשויים להכיל נתונים רגישים, כולל מידע אישי מזהה, פרטים פיננסיים ותוכניות ארגוניות רגישות. כדי להבטיח שמירה על פרטיות, ייתכן שיהיה צורך להצפין ו/או לנקות גם את נתוני האימון וגם את נתוני הפלט. בנוסף לכך חלים כל חששות האבטחה הרגילים על מודלים של בינה מלאכותית במהלך האימון והפריסה – במיוחד אם הפרויקט מסתמך על משאבים ציבוריים או חיצוניים.

דרכי התמודדות עם האתגרים שבאימון מודלים

כשמדובר באימון מודלים של בינה מלאכותית, האתגרים יכולים לצוץ מכל כיוון. בעיות טכניות הכרוכות במשאבי חומרה, שימוש באלגוריתמים או סלי נתונים עשויות לגרום למפתחים לתהות אם הם בכלל יצליחו לסיים את הפרויקט.

ההתמודדות עם אתגרים אלה דורשת תכנון, שימוש חכם במשאבים, ואולי החשוב מכול – תקשורת תדירה, מקיפה וכוללנית.

שימוש חכם בטכנולוגיה גם יכול לעזור.

פתרונות טכניים

תקלות טכניות באימון מודלים של בינה מלאכותית עשויות לנבוע מסיבות רבות. במקרים מסוימים, סוג המודל דורש יותר משאבים ממה שהארגון יכול לספק. במקרים אחרים, סל נתוני האימון לא הוכן כראוי, או שהמודל זקוק לסלי נתונים נוספים. שלוש הטכניקות הבאות יכולות לעזור לארגון להתגבר על אתגרים טכניים נפוצים.

• הגדלת נתונים: אם מודל הבינה המלאכותית שלכם זקוק לסלי נתונים נוספים או מגוונים יותר אך לארגון אין גישה למשאבים נוספים, הצוותים יכולים ליצור סלי נתונים בעצמם. הגדלת נתונים מתייחסת להגדלה הידנית של סלי נתונים כדי לספק למודל אימון נוסף, לעיתים לשם מטרה ספציפית.
• רגולריזציה: התאמת-יתר היא אחת הבעיות הנפוצות ביותר באימון מודלים של בינה מלאכותית. רגולריזציה מאפשרת לפצות על כך בתוך סל נתוני אימון. באמצעות רגולריזציה, אפשר לכוונן את המודל כדי לפצות על התאמת-יתר באמצעות תהליכי אופטימיזציה שונים שיוצרים פלט פשוט ומדויק יותר. טכניקות רגולריזציה נפוצות כוללות רגרסיה מסוג ridge, רגרסיה מסוג lasso ורגרסיה מסוג elastic net.
• למידת העברה: למידת העברה מאפשרת למפתחים לדלג על מספר שלבים על ידי שימוש באלגוריתם קיים כנקודת התחלה. ההצלחה של שיטה זו תלויה במספר גורמים. ראשית, יש צורך במודל שמיש, כזה שמבצע תהליך דומה בהצלחה, ושהוא גמיש מספיק כדי להסתגל להקשר של פרויקט חדש. שנית, היקף הפרויקט ויעדיו חייבים להסתגל לעבודה הקיימת.

פתרונות ברמת הארגון

בכל ארגון, מודלים מוצלחים של בינה מלאכותית דורשים יותר מאשר רק מומחיות טכנית. מכיוון שבעלי עניין שונים עשויים להיות מעורבים בתהליך האימון – כולל בהיבטים לא טכניים, כמו ניהול כספים וקביעת יעדים – הצלחת הפרויקט תלויה במעורבות של הארגון כולו. לכן, יצירת חזית מאוחדת היא אתגר בפני עצמו.

הנה כמה דרכים מעשיות להשגת תהליך ארגוני יעיל וחלק יותר.

• הקמת ערוצי תקשורת ברורים: פרויקטים של בינה מלאכותית עשויים לדרוש מיומנויות שונות בצוותים שונים. אם צוותים אלה לא רגילים לעבוד ביחד, ייתכן שהדבר יוביל לאתגרים. תקשורת פתוחה וברורה בנוגע ליעדים, ההיקף וקצב העבודה של הפרויקט תיצור אחדות ותפחית בלבול שעשוי לגרום לעבודה כפולה או לדילוג על שלבים.
• קידום תרבות של שיתוף פעולה: פרויקטים של בינה מלאכותית מערבים בעלי עניין שונים בעלי נקודות מבט מגוונות. החיבור בין כל האנשים האלה ליחידת עבודה מלוכדת דורש תרבות של שיתוף פעולה. אפשרו לחברי הצוות לבטא את דעותיהן האישיות וליצור דיון חיובי ומכבד שמקדם פתרונות יצירתיים.
• עודדו למידה מתמשכת: יכולות הבינה המלאכותית התפתחו באופן משמעותי בעשר השנים האחרונות, וכוח המחשוב והגישה לענן הולכים ומתרחבים במהירות מסחררת. אפשרויות, מיומנויות ואסטרטגיות חדשות מתפתחות ללא הרף, והצורך להישאר מעודכנים בחידושים דורש למידה מתמדת. צוותי העבודה חייבים לחשוב על העתיד גם כשהם עובדים על הפרויקטים הנוכחיים שלהם.

עמדו באתגרי אימון הבינה מלאכותית עם Oracle

האתגרים באימון מודלים של בינה מלאכותית נוגעים לתחומים רבים, מהפיתוח הטכני ועד לניהול הארגוני; למרבה המזל, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) יכולה לעזור לכם לפתור כמעט את כולם. משאבי מחשוב ואחסון סקלביליים יכולים להריץ תהליכי אימון אפילו עם סלי נתונים גדולים ומודלים מורכבים, בעוד כלי אבטחה וממשל מעמיקים עוזרים לעמוד בדרישות הפרטיות והאבטחה העדכניות ביותר.

OCI גם מאיצה את שיתוף הפעולה והתקשורת בין מחלקות בעזרת יכולות שיתוף נתונים וחיבור בין מקורות נתונים – מה שמספק שקיפות גבוהה יותר בתהליך הפיתוח. עם יכולות מחשוב, אחסון ורישות מקיפות, מסד הנתונים ושירותי הפלטפורמה, OCI מציעה יתרון גמיש ועוצמתי לאימון מודלים של בינה מלאכותית תוך הפחתת העלויות עבור הפרויקט והארגון כולו.

עבור ארגונים שבוחרים להתמיד ולהתגבר על האתגרים הגלומים באימון מודלים של בינה מלאכותית, התמורה עשויה לכלול אוטומציה מתקדמת ויתרונות תחרותיים רבים – ואפילו מוצרים ושירותים חדשים לחלוטין המתבססים על תובנות שלא היו מתגלות ללא בינה מלאכותית.

לצוותי ה-IT, למנהלי הפרויקטים ולהנהלה הבכירה יש את הכלים להתגבר על אתגרים אלה ואחרים הכרוכים באימון מודלים של בינה מלאכותית. כל שדרוש הוא מעט חשיבה יצירתית.

שאלות נפוצות על האתגרים שבאימון בינה מלאכותית

איך אפשר להשתמש בלמידת העברה כדי לשפר את דיוק המודלים?

למידת העברה במודלים של בינה מלאכותית מתייחסת לשימוש במודל קיים כנקודת התחלה לפרויקט חדש. התהליך מעניק לפרויקטים יתרון התחלתי, אך יש לו מגבלות משלו. למידת העברה היא הכי יעילה כשהמודל הקיים מתייחס למצב כללי, והפרויקט החדש מיועד לתרחישים ספציפיים יותר. ככל שיכולות הבינה מלאכותית הולכות ונעשות מתוחכמות יותר, הגמישות של נקודות ההתחלה והסיום בלמידת העברה גדלה בהתאם.

כיצד ארגונים יכולים לקדם תרבות של שיתוף פעולה בין חברי הצוות בפרויקטים לאימון מודלים של בינה מלאכותית?

כדי לבצע פרויקטים של בינה מלאכותית בהצלחה, ארגונים רבים זקוקים לשיתוף פעולה בין צוותים בעלי מיומנויות שונות ומגוונות. המנהיגים בארגון צריכים לעודד תקשורת פתוחה, שיתוף רעיונות ודיון פתוח ובונה בין כל בעלי העניין, וכך לטפח תרבות של שיתוף פעולה ולמידה תמידית. חשוב להסביר בדיוק איך ולמה "כולנו באותה סירה", ובמקביל גם לבחון אפשרויות עתידיות. כך הארגון יוכל להתקדם לעבר לכידות גבוהה ותקשורת פתוחה יותר במחלקות השונות.

כיצד ארגונים יכולים להתגבר על מגבלות החומרה והתוכנה במהלך אימון מודלים של בינה מלאכותית?

ישנם פתרונות שונים שעוזרים להתגבר על מגבלות חומרה ותוכנה. חלקם ניתנים להשגה בתוך הארגון, כמו למשל על ידי הקצאת צוות פנימי מנוסה שיעריך וימקד את המודל המסוים. דוגמה נוספת היא ניקוי וסידור של סלי נתוני האימון עצמם כדי להגביל את צריכת המשאבים שלהם. במצבים אחרים, אפשר להשתמש במשאבים חיצוניים, כמו פלטפורמת תשתית מבוססת-ענן, כדי לעזור לצוותים להרחיב את הפעילות בקלות ובגמישות ולעמוד בדרישות המחשוב.