6 veelvoorkomende uitdagingen bij het trainen van AI-modellen

Bij AI-projecten is elk modeltrainingsproces anders. Reikwijdte, doelgroep, technische middelen, financiële beperkingen en zelfs de snelheid en vaardigheid van ontwikkelaars spelen allemaal een rol in de vergelijking, waardoor een breed scala aan uitdagingen ontstaat.

Hoewel elke reeks problemen met modeltraining uniek kan zijn, zijn er toch een aantal thema's. Dit artikel bespreekt zes van de meest voorkomende problemen die tijdens het trainen van AI-modellen voorkomen en biedt oplossingen en workarounds voor zowel het ontwikkelteam als de organisatie als geheel.

Wat maakt het trainen van AI-modellen zo moeilijk?

Ondanks de snelle uitbreiding van AI-gerelateerde hulpbronnen is het trainingsproces voor AI-modellen nog steeds een uitdaging. Sommige problemen veroorzaken een spiraal van problemen: naarmate resources krachtiger en meer beschikbaar worden, neemt de complexiteit van AI-modellen toe. Zijn ze accuraat? Zijn ze schaalbaar?

Voornaamste conclusies

• Uitdagingen voor het trainen van AI-modellen kunnen op vele manieren in een hele organisatie van toepassing zijn en gaan verder dan technische kwesties.
• Technische uitdagingen kunnen vaak worden opgelost door sets met trainingsgegevens uit te breiden of externe cloudresources toe te voegen voor meer rekenkracht.
• Het overwinnen van deze uitdagingen vereist een combinatie van technische expertise, flexibele processen en een cultuur van samenwerking tussen belanghebbenden.

6 veelvoorkomende uitdagingen bij het trainen van AI-modellen

Van het eerste projectbereik tot de uiteindelijke ingebruikname, heeft de training van AI-modellen betrekking op veel verschillende afdelingen. Vanuit een technisch perspectief moeten IT-afdelingen inzicht krijgen in de vereisten voor de hardware-infrastructuur, moeten datawetenschappers trainingsdatasets verzamelen en moeten ontwikkelaars investeringen in andere software en systemen afwegen.

Vanuit organisatorisch perspectief bepaalt het type AI-project op welke operationele afdelingen het project invloed heeft: Marketing, verkoop, HR en andere teams kunnen input hebben voor het doel, het bereik of de doelen van het project.

Dat betekent dat er heel wat koks in de keuken van de AI-modeltraining staan. En hoe meer koks, hoe meer beperkingen en variabelen, die allemaal de organisatorische uitdagingen vergroten. De volgende lijst gaat dieper in op zes van de meest voorkomende uitdagingen tijdens het trainen van AI-modellen:

In deze afbeelding worden 6 uitdagingen voor het trainen van AI-modellen getoond:

• Hardware en software: beperkingen van de hardwarebronnen/capaciteit en incompatibele software
• Algoritmen: modelselectie, 'overfitting' of 'underfitting'
• Gegevenssets: onvoldoende, onevenwichtige of slechte kwaliteit gegevens
• Talentpool: een oververhitte arbeidsmarkt en concurrentie onder geschoolde AI-medewerkers
• Projectbeheer: communicatiehiaten en problematische verwachtingen tussen afdelingen
• Gegevensbeheer: zorgen over beveiliging, privacy, toegang en eigendom in de hele organisatie

1. Uitdagingen met betrekking tot gegevenssets

Het trainen van gegevenssets is de basis van elk AI-model. Dat betekent dat de kwaliteit en breedte van de getrainde gegevenssets bepalend zijn voor de nauwkeurigheid, of het gebrek daaraan, van de gegevens die de AI produceert. Gegevensproblemen zijn onder meer

• Ongebalanceerde gegevens: onevenwichtige gegevens creëren een vertekend AI-trainingsmodel. Als een AI-model voor kledingverkopers bijvoorbeeld alleen gegevens over schoenen gebruikt, neemt het model mogelijk geen variabelen op die uitsluitend worden gecreëerd door de maatvoering voor overhemden of jurken.
• Onvoldoende gegevens: Wanneer AI-trainingsmodellen met slechts een kleine hoeveelheid gegevens werken, wordt het vermogen van het model om nauwkeurig te voorspellen zeer beperkt. Projecten vereisen voldoende trainingsgegevens om resultaten volledig te verfijnen en vertekening te verwijderen. Anders is het alsof je naar een bestemming rijdt waarvan slechts een deel van de stappen is uitgestippeld.
• Gegevens van slechte kwaliteit: hoewel onevenwichtige gegevens leiden tot vertekeningen in voorspellingen en resultaten, leiden gegevens van slechte kwaliteit tot algehele onnauwkeurigheid. Het controleren van bronnen op kwaliteit is een belangrijke eerste stap.

2. Uitdagingen met betrekking tot algoritmen

Als trainingsgegevenssets de basis vormen van het AI-model, dan vormt het algoritme de hoofdstructuur. Om consistent nauwkeurige resultaten te krijgen van het AI-model, moeten ontwikkelaars het algoritme zorgvuldig ontwikkelen en trainen om ervoor te zorgen dat het bij de behoeften van het project past.

• Het juiste algoritme kiezen: welk algoritme is geschikt voor uw project? Er zijn verschillende AI-algoritmen beschikbaar als startpunt en elk heeft zijn eigen sterke en zwakke punten. Een project kan bijvoorbeeld snel vooruitgang boeken met logistische regressiealgoritmen, maar die leveren alleen binaire resultaten op. De juiste balans tussen reikwijdte, resultaten en het gebruik van middelen bepaalt de beste keuze voor uw project.
• Overfitting: Er is sprake van overfitting wanneer een AI-model te veel gericht is op een specifieke uitkomst, waardoor het andere resultaten mist die binnen het bereik zouden moeten liggen. Deze situaties doen zich om verschillende redenen voor, waaronder te weinig sets met trainingsgegevens, homogene sets met trainingsgegevens en te complexe modellen die tot misverstanden en 'dataruis' leiden.
• Underfitting: Er is sprake van underfitting wanneer een AI-model verdere training nodig heeft en alleen in extreem beperkte omstandigheden nauwkeurige resultaten levert. Een veelvoorkomend voorbeeld van underfitting is wanneer het model goed werkt met initiële sets trainingsgegevens, maar faalt met zowel verdere validatie als echte gegevens. Underfitting treedt vaak op wanneer het model te eenvoudig is voor de doelstellingen van het project of wanneer teams de trainingsgegevenssets niet goed opschonen voordat ze worden gebruikt.

3. Hardware- en software-uitdagingen

IT-afdelingen worden geconfronteerd met hardware- en software-uitdagingen bij het ondersteunen van de training van AI-modellen. Potentiële obstakels zijn onder andere voldoende rekenkracht en opslagcapaciteit, databronnen en compatibiliteits- en integratiehulpmiddelen om een AI-project tot een goed einde te brengen..

Het succes van AI-modeltraining hangt meestal af van het omgaan met zeer grote datasets. Dit houdt in dat IT-afdelingen de trainers moeten voorzien van genoeg gegevensopslag, de juiste toegangsrechten, een databeheersysteem en softwaretools en -raamwerken die goed samenwerken.

• Hardwarebronnen: Om de verwerking en analyse van grote gegevenssets aan te kunnen - vooral voor zeer complexe modellen, zoals die voor medisch onderzoek - moet IT over voldoende krachtige servers en opslagsystemen beschikken. AI-modellen trainen kost veel rekenkracht, dus organisaties moeten de omvang van een project afstemmen op de resources die ze hebben.
• Overwegingen met betrekking tot software: AI-trainingsprojecten moeten een aantal gespecialiseerde softwaretools, raamwerken en systemen integreren, zowel upstream als downstream. Daarom is het controleren van compatibiliteit een belangrijk onderdeel van het eerste voorbereidende werk van een project, omdat het integreren van gespecialiseerde tools met bestaande IT-systemen een complexe taak kan zijn.

4. Uitdagingen bij het vinden van geschikt talent

AI-modeltraining vereist mensen met gespecialiseerde vaardigheden in verschillende technische disciplines om deze te ontwikkelen, beheren en herhalen. Een gebrek aan ervaring op welk gebied dan ook kan het trainingsproces gemakkelijk doen ontsporen, wat uiteindelijk kan leiden tot een gehele herstart van een project.

• Vraag naar AI-talent: Om een team van uitmuntende ontwikkelaars en datawetenschappers te vormen, moet u bekwaam personeel werven. Er is echter veel vraag naar vaardigheden op het gebied van AI en machine learning. Dit houdt in dat organisaties die de juiste mensen willen aantrekken, te maken kunnen krijgen met een zeer competitief wervingsproces. Een gekwalificeerd persoon is een schaars goed op de arbeidsmarkt. Werkgevers die zo iemand vinden, moeten daarom snel handelen en de marktvraag goed in de gaten houden. Een manier om het beste talent aan te trekken, is door uw betrokkenheid bij de technologie te laten zien. U kunt dit doen door bijvoorbeeld een centrum voor AI-expertise op te zetten.
• Gebrek aan getrainde AI-professionals: als een organisatie een AI-project begint met een beperkt ontwikkelingsteam, kan het initiatief chronisch onnauwkeurig of vertekend worden - als het al wordt voltooid. Als u doorgaat zonder voldoende opgeleide professionals, zult u tijd en geld verspillen, dus zorg ervoor dat u bereid bent om te investeren in zowel talent als technologie.

5. Uitdagingen bij het beheren van AI-projecten

AI-projecten kunnen veel kosten en veel middelen vergen voor bedrijven. Naast de directe zorg over de ontwikkeling van modellen, het beheer van gegevensbronnen en de training van AI-modellen, vereist het beheer een goede balans tussen financieel, technologisch en planningstoezicht.

• Communicatieproblemen: voor elk soort project is goede communicatie essentieel, maar AI-projectmanagers moeten met veel verschillende teams samenwerken, zoals IT, juridisch en financieel, en ook met de eindgebruikers van het project. Hiaten in de communicatie kunnen leiden tot problemen die een domino-effect hebben en de organisatie nauwkeurigheid, tijd, geld of al deze kosten.
• Verkeerde verwachtingen: de populaire cultuur heeft hooggespannen verwachtingen over wat AI kan doen. Om de verwachtingen realistisch te houden, is het belangrijk dat teamleiders effectief communiceren over het doel, de doelstellingen en de haalbaarheid van het AI-project. Zonder deze kunnen gebruikers de praktische aspecten of de beperkingen van het project niet begrijpen.

6. Uitdagingen bij het beheren van gegevens

Verschillende elementen van gegevensbeveiliging spelen een rol in elke fase van AI-training. Dit leidt tot een reeks uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer.

• Gegevenstoegang en eigendom: wie kan de trainingsgegevens inzien? Wie kan de trainingsresultaten zien? Wie beheert, archiveert en beheert het proces? Al deze vragen verdienen aandacht. Zonder een goede strategie voor gegevensbeheer, bijvoorbeeld met op rollen gebaseerde toegang, kan de projectlogistiek in de kleinste details vastlopen - en deze verstoringen kunnen leiden tot beveiligingsrisico's.
• Gegevensprivacy en -beveiliging: trainingsgegevenssets kunnen gevoelige informatie bevatten, zoals persoonsgegevens, financiële gegevens en vertrouwelijke bedrijfsplannen. Om de privacy te beschermen, kan het nodig zijn om zowel de trainings- als de outputgegevens te versleutelen en/of te wissen. Daarnaast gelden de gebruikelijke cyberbeveiligingsproblemen voor het AI-model, zowel tijdens de training als de uitvoering, vooral als het project gebruikmaakt van openbare of externe bronnen.

Uitdagingen bij het trainen van AI-modellen overwinnen

Tijdens het AI-modeltrainingsproces kunnen uitdagingen van alle kanten komen. Technische problemen met hardwaremiddelen, algoritmepraktijken of gegevenssets kunnen ervoor zorgen dat ontwikkelaars zich gaan afvragen: "Hoe krijgen we dit eigenlijk voor elkaar?"

Om deze uitdagingen aan te gaan, is het nodig om te plannen, de middelen slim in te zetten en - misschien wel het meest essentieel - regelmatig, volledig en inclusief te communiceren.

Slim gebruik van technologie kan ook helpen.

Technische oplossingen

Technische problemen bij het trainen van AI-modellen kunnen vele oorzaken hebben. In sommige gevallen vraagt het modeltype meer middelen dan de organisatie kan leveren. In andere gevallen is de trainingsgegevensset niet goed voorbereid of heeft het model mogelijk meer trainingsgegevenssets nodig dan beschikbaar is. De volgende drie technieken kunnen helpen om veelvoorkomende technische uitdagingen te overwinnen.

• Gegevensuitbreiding: Als uw AI-model meer trainingsgegevensets of een bredere diversiteit in die gegevenssets nodig heeft, maar verdere bronnen ontoegankelijk blijven, kunnen teams misschien hun eigen gegevens genereren. Gegevensuitbreiding verwijst naar het handmatig aanvullen van trainingsgegevenssets voor verdere modeltraining, soms met een specifiek doel voor ogen.
• Regularisatie: Overfitting is een van de meest voorkomende problemen tijdens het trainen van AI-modellen. Regularisatie biedt technieken om dat binnen een trainingsgegevensset te compenseren. Met regularisatie kalibreren modellen om overfitting te compenseren door middel van verschillende optimalisaties die een eenvoudigere, nauwkeurigere output creëren. Gangbare regularisatietechnieken zijn onder andere nokregressie, lassoregressie en elastisch net.
• Transfer learning: Met transfer learning kunnen ontwikkelaars een aantal stappen vooruit door een bestaand algoritme als startpunt te gebruiken. Een succesvolle transfer learning hangt af van verschillende factoren. Ten eerste moet er een levensvatbaar model zijn dat een succesvol vergelijkbaar proces laat zien en tegelijkertijd flexibel genoeg is om zich aan de context van een nieuw project aan te passen. Ten tweede moeten de reikwijdte en de doelstellingen van het project aan de bestaande werkzaamheden kunnen worden aangepast.

Organisatorische oplossingen

In elke organisatie vereisen succesvolle AI-modellen meer dan technische expertise. Omdat tijdens het trainingsproces verschillende belanghebbenden betrokken kunnen raken, ook bij niet-technische kwesties zoals financiën en doelstellingen, hangt het succes van een project vaak af van de betrokkenheid van de hele organisatie. Een verenigd front vormen is dus al een uitdaging op zich.

Hier zijn enkele praktische manieren om een soepeler organisatieproces tot stand te brengen.

• Duidelijke communicatiekanalen opstellen: AI-projecten kunnen verschillende vaardigheden van verschillende teams vereisen. Er kunnen uitdagingen ontstaan wanneer deze teams normaal gesproken niet samenwerken. Open en duidelijke communicatie over de doelen, reikwijdte en werkvolgorde van een project bouwt dus eenheid op en beperkt verwarring die kan leiden tot dubbel werk of gemiste stappen.
• Een samenwerkingscultuur aanmoedigen: bij succesvolle AI-projecten zijn veel verschillende belanghebbenden met verschillende standpunten betrokken. Om al deze mensen samen te brengen in een hechte werkeenheid is een cultuur van samenwerking nodig. Zorg er voor creatieve oplossingen voor dat individuele meningen op een constructieve en respectvolle manier kunnen worden geuit en besproken.
• Continu leren stimuleren: AI-mogelijkheden zijn in de afgelopen 10 jaar aanzienlijk geëvolueerd, waarbij rekenkracht en cloudtoegankelijkheid bijzonder snel zijn gegroeid. Er ontstaan nieuwe mogelijkheden, vaardigheden en strategieën, en om op de hoogte te blijven van de ontwikkelingen is continu leren vereist. Teams moeten zich op de toekomst blijven richten, zelfs tijdens lopende projecten.

Overwin met Oracle uw uitdagingen bij het trainen van AI-modellen.

Uitdagingen bij het trainen van AI-modellen kunnen uiteenlopen van technisch tot organisatorisch. Gelukkig kan Oracle Cloud Infrastructure (OCI) voor bijna allemaal een deel van de oplossing zijn. Schaalbare reken- en opslagresources kunnen zelfs trainingen met grote gegevenssets en complexe modellen mogelijk maken, terwijl diepgaande tools voor beveiliging en governance helpen te voldoen aan de nieuwste privacy- en beveiligingseisen.

OCI bevordert de samenwerking en communicatie tussen afdelingen door het delen en koppelen van gegevensbronnen, wat zorgt voor meer transparantie tijdens het ontwikkelingsproces. OCI biedt een flexibel en krachtig voordeel voor het trainen van AI-modellen met uitgebreide services voor rekenen, opslag, netwerk, database en platform. Dit verlaagt de kosten voor projecten en organisaties.

Organisaties die de uitdagingen aangaan en overwinnen die gepaard gaan met het trainen van AI-modellen, kunnen profiteren van een hoger niveau van automatisering en concurrentievoordeel, of zelfs nieuwe producten en diensten creëren, gebaseerd op inzichten die zonder AI onmogelijk te vinden zouden zijn.

IT-teams, projectmanagers en leidinggevenden kunnen deze en andere uitdagingen aanpakken met behulp van AI-modeltraining die is afgestemd op elke situatie. Het vergt alleen wat creatief denkwerk.

Veelgestelde vragen over de uitdagingen bij het trainen van AI-modellen

Hoe kan transfer learning worden gebruikt om de nauwkeurigheid van AI-modellen te verbeteren?

Transfer learning in AI-modellen houdt in dat een bestaand model wordt gebruikt als basis voor een nieuw project. Dit biedt projecten een voordeel, maar het brengt ook beperkingen met zich mee. Transfer learning is het meest effectief als het bestaande model een brede toepassing heeft, en het nieuwe project zich richt op specifiekere aspecten. Naarmate de AI-technologie zich verder ontwikkelt, moeten de start- en eindpunten voor transfer learning steeds breder worden.

Hoe kunnen organisaties een samenwerkingscultuur stimuleren onder teamleden die betrokken zijn bij het trainen van AI-modellen?

Om AI-projecten succesvol af te ronden, moeten organisaties vaak teams met verschillende vaardigheden laten samenwerken. Om een goede samenwerking te bevorderen, moeten leidinggevenden zorgen voor open communicatie, actieve inbreng en positieve dialoog tussen alle betrokkenen, en een cultuur van voortdurend leren stimuleren. Een organisatie kan de cohesie en communicatie tussen de verschillende teams verbeteren door te focussen op het hoe en waarom van "we doen dit allemaal samen" en tegelijkertijd naar toekomstige mogelijkheden te kijken.

Hoe kunnen organisaties hardware- en softwarebeperkingen overwinnen tijdens het trainen van AI-modellen?

Er zijn veel verschillende oplossingen die hardware- en softwarebeperkingen kunnen overwinnen. Sommige kunnen binnen de organisatie worden toegepast, bijvoorbeeld door intern personeel met meer ervaring in te zetten om een bepaald model te beoordelen en te verfijnen. Een ander voorbeeld kunnen de trainingsdatasets zelf zijn. Ze moeten mogelijk goed opgeschoond en voorbereid worden om hun invloed op resources te beperken. In andere situaties kan het gebruik van externe bronnen, zoals een cloudgebaseerd infrastructuurplatform, ervoor zorgen dat teams met een grotere flexibiliteit eenvoudiger kunnen schalen om rekenkrachtvereisten aan te kunnen.