Sex vanliga utmaningar vid träning av AI-modeller

När det gäller AI, innebär varje projekt unika träningsutmaningar. Omfattning, målgrupp, tekniska resurser, ekonomiska begränsningar samt utvecklarnas snabbhet och skicklighet är viktiga delar av ekvationen, vilket leder till en mängd olika utmaningar.

Även om varje specifik utmaning kan vara unik, finns det vissa återkommande teman. Den här artikeln granskar sex av de vanligaste problemen som du kan stöta på vid AI-träning och tar fram lösningar och alternativ för både utvecklingsteamet och organisationen som helhet.

Vad är det som gör det så utmanande att träna AI-modeller?

Trots den snabba expansionen av AI-relaterade resurser innebär processerna för AI-modellträning fortfarande stora utmaningar. Vissa utmaningar skapar i sin tur ytterligare problem: När resurserna blir mer kraftfulla och tillgängliga, ökar också AI-modellernas komplexitet. Är de korrekta? Är de skalbara?

Viktiga lärdomar

• Utmaningarna kan innehålla ett brett spektrum av faktorer inom hela organisationen, inte bara rent tekniska problem.
• Tekniska utmaningar kan ofta lösas genom att utöka mängden träningsdata eller lägga till externa molnresurser för mer beräkningskraft.
• Dessa utmaningar kräver en kombination av teknisk expertis, flexibla processer och en kultur av samarbete.

Sex vanliga utmaningar vid träning av AI-modeller

Träning av AI-modeller berör flera olika avdelningar, från den inledande planeringen av omfattningen till slutlig implementering. IT-avdelningarna behöver förstå infrastrukturkraven för maskinvaran, dataexperterna måste tänka på var de skaffar utbildningsdata ifrån och utvecklarna måste väga in investeringar i andra programvaror och system.

Ur ett organisationsperspektiv definierar typen av AI-projekt vilka avdelningar som påverkas av projektet: Marknadsföring, försäljning, HR och andra team kan påverka projektets syfte, omfattning eller mål.

Resultatet blir lite för många kockar i AI-köket. Och ju fler som ska komma med input, desto fler begränsningar och variabler blir det, vilket leder till större utmaningar. Följande lista går djupare in på sex av de vanligaste utmaningarna med träning av AI-modeller:

Den här bilden visar sex utmaningar med träning av AI-modeller:

• Maskinvara och programvara: Begränsade maskinvaruresurser och inkompatibel programvara
• Algoritmer: Val av modelltyp, över- eller underanpassning
• Datamängder: Otillräckliga, obalanserade eller datainnehåll av låg kvalitet
• Talangpool: En het arbetsmarknad med hög konkurrens om kompetenta AI-talanger
• Projektledning: Kommunikationsluckor och orealistiska förväntningar från avdelningarna
• Datahantering: Frågor om säkerhet, integritet, åtkomst och ägande inom organisationen som helhet

1. Datamängdsrelaterade utmaningar

Träningsdata är själva grunden till alla AI-modeller. Det innebär att kvaliteten och bredden på träningsdata också avgör noggrannheten – eller bristen på denna – hos de data som sedan produceras av AI-modellen. Problem med datamängder kan bestå av

• Obalanserade data: Obalanserade data skapar ett systemfel i den tränade AI-modellen. Om en AI-modell för en klädbutik till exempel bara använder data för skor, kan modellen inte hantera variabler som är specifika för storlekar på skjortor eller klänningar.
• Otillräckliga data: Om AI-modeller endast tränas med en liten mängd data, blir modellens precision extremt begränsad. Alla projekt kräver tillräckliga utbildningsdata för att förfina resultat och ta bort systemfel. Annars är det som att köra bil mot ett mål med bara ett fåtal punkter på kartan.
• Data av dålig kvalitet: Om obalanserade data skapar systemfel i resultatet leder data av dålig kvalitet i största allmänhet till felaktigheter. Ett viktigt första steg är att kontrollera källornas kvalitet.

2. Algoritmrelaterade utmaningar

Om träningsdatamängden är grunden för AI-modellen, utgör algoritmen konstruktionen. För att konsekvent få exakta resultat från AI-modellen måste utvecklarna noga utforma och träna algoritmen för att säkerställa att den fyller projektets behov.

• Välja rätt algoritm: Vilken algoritm är rätt för just ditt projekt? Det finns en rad olika AI-algoritmer att använda som utgångspunkt, och var och en har sina egna styrkor och svagheter. Till exempel kan logistiska regressionsalgoritmer hjälpa projektet framåt snabbt men endast innehålla två värden ("binära" resultat). Rätt balans mellan omfattning, resultat och resursanvändning är viktigt för att ge ditt projekt bästa möjliga förutsättningar.
• Överanpassning: Överanpassning är när en AI-modell blir för anpassad till ett specifikt resultat, vilket gör att den missar andra tänkbara resultat. Detta kan uppkomma av olika skäl, t.ex. för lite träningsdata, homogena träningsdata eller för komplicerade modeller som leder till missförstånd och "databrus".
• Underanpassning: Underanpassning är när en AI-modell kräver ytterligare träning och endast ger korrekta resultat vid extremt begränsade omständigheter. Ett vanligt exempel på underanpassning är när modellen fungerar bra med de initiala träningsdatamängderna men misslyckas med både ytterligare validering och verkliga data. Underanpassning sker ofta när modellen är för enkel för projektets mål eller när teamen inte rensar träningsdatamängderna ordentligt före användning.

3. Utmaningar med maskin- och programvara

IT-avdelningar står inför flera utmaningar med maskin- och programvara när det kommer till träning av AI-modeller. Möjliga hinder kan vara att ha tillgång till tillräckligt med beräkningskraft och lagringskapacitet, dataresurser samt kompatibilitets- och integreringsverktyg för att slutföra AI-projektet.

Generellt innebär träning av AI-modeller hantering av mycket stora datamängder. Det innebär att IT-avdelningarna måste se till att teamen har tillräckligt med datalagring, nödvändig åtkomst, ett fungerande datahanteringssystem samt kompatibla programvaruverktyg och ramverk.

• Maskinvaruresurser: För att kunna bearbeta och analysera stora datamängder, särskilt för mycket komplexa modeller, till exempel för medicinsk forskning, måste IT-avdelningen säkra tillgång till tillräckligt med högpresterande servrar och lagringssystem. Träning av AI-modeller kräver betydande beräkningskraft, så organisationer måste se till att projektets omfattning anpassas efter tillgängliga resurser.
• Programvaror: Projekt för AI-träning måste kunna integrera ett antal specialiserade programvaruverktyg, ramverk och system, både uppströms och nedströms. Det innebär att kompatibilitetskontroll är en viktig del av projektets grundarbete, eftersom det kan vara en komplicerad uppgift att integrera specialiserade verktyg med befintliga IT-system.

4. Utmaningar vid rekrytering av medarbetare med rätt kompetens

Utveckla, hantera och iterera AI-modellträning kräver personer med specialkompetens inom olika tekniska discipliner. En brist på erfarenhet inom något område kan enkelt leda till problem med hela träningsprocessen, vilket i slutändan leder till en fullständig omstart av projektet.

• Behovet av AI-kompetens: För att kunna sätta ihop ett välfungerande team av utvecklare och dataexperter måste du se till att anställa personer med rätt kompetens. Men kompetens inom AI och maskininlärning innebär också hög efterfrågan, vilket innebär att det råder hård konkurrens mellan organisationer för att hitta rätt personal. Arbetsgivarna måste därför agera snabbt när de identifierar en kvalificerad person och hålla sig à jour med marknadsefterfrågan. Visa ditt engagemang för tekniken för att locka de bästa talangerna. Till exempel genom att starta ett AI-kompetenscenter.
• Brist på utbildade AI-proffs: Om en organisation startar ett AI-projekt med ett utvecklingsteam utan rätt kompetenser kan initiativet sluta med omfattande fel eller partiska resultat – om det över huvud taget når målet. Att gå vidare utan rätt medarbetare är ett slöseri med både tid och pengar, så var beredd att investera i både talang och teknik.

5. Utmaningar med att hantera AI-projekt

AI-projekt på företagsnivå kan vara både kostsamma och resurskrävande. Utöver de direkta problemen med modellutveckling, kurering av datakällor och träning av AI-modeller, krävs en fin balansgång mellan ekonomi, teknik och schemaläggning.

• Kommunikationsluckor: En effektiv projekthantering kräver solida kommunikationer, oavsett bransch, men ledare för AI-projekt måste kunna kommunicera med många olika team, inklusive IT, juridik och ekonomi, och såklart med projektets slutanvändare. Kommunikationsluckor kan leda till problem som kan sprida sig vidare och kosta organisationen både noggrannhet, tid, pengar eller alla dessa.
• Felriktade förväntningar: Populärkulturen har lett till höga förväntningar på vad AI kan göra. Att överföra dessa förväntningar till verklighetsförankrade resultat kräver effektiv kommunikation från teamledare om AI-projektets syfte, mål och förmågor. Utan dessa kanske användarna inte förstår projektets praktiska egenskaper eller begränsningar.

6. Utmaningar med datahantering

Inom ramen för AI-träning kräver varje del sin variant av datasäkerhet. Sammantaget skapar detta en rad utmaningar som hamnar under datahantering.

• Dataåtkomst och ägande: Vem har åtkomst till träningsdata? Vem kan se träningsresultaten? Vem förvaltar, arkiverar och hanterar processen? Alla dessa frågor måste tas upp. Utan sunda strategier för datahantering, som t.ex. rollbaserad åtkomst, kan projektlogistiken haka upp sig vid även de minsta utmaningarna – och detta kan innebära säkerhetsproblem.
• Datasekretess och datasäkerhet: Träningsdatamängder kan innehålla känsliga uppgifter, inklusive personligt identifierbar information, ekonomisk information och känsliga företagsplaner. Det kan krävas kryptering och/eller rensning av både träningsdata och resultat för att säkerställa sekretessen. Dessutom gäller standardfrågorna gällande cybersäkerhet för AI-modellen under både träning och användning, särskilt när projektet involverar offentliga eller externa resurser.

Övervinna utmaningar vid träning av AI-modeller

Under träningsprocessen kan utmaningar dyka upp på oväntade ställen. Tekniska problem med maskinvaruresurser, algoritmer eller datamängder kan få utvecklare att utbrista "Hur ska vi någonsin få detta att fungera?"

Att övervinna dessa utmaningar kräver planering, smart resursanvändning och – kanske viktigast av allt – frekvent, fullständig och inkluderande kommunikation.

Även smart användning av teknik kan vara till hjälp.

Tekniska lösningar

Mindre tekniska problem i AI-träningen kan ha många olika orsaker. I vissa fall kräver modelltypen helt enkelt mer resurser än vad organisationen kan tillhandahålla. Andra gånger är träningsdatamängden inte ordentligt förberedd, eller så kan modellen behöva fler träningsdatamängder än vad som finns tillgängligt. Följande tre tekniker kan hjälpa till att övervinna vanliga tekniska utmaningar.

• Datautökning: Om din AI-modell behöver fler träningsdatamängder eller ett bredare omfång i dessa, men inga resurser finns tillgängliga, kan teamen generera egna. Datautökning syftar på processen att manuellt utöka träningsdatamängder för ytterligare modellträning, ibland med ett specifikt mål i åtanke.
• Regularisering: Överanpassning är ett av de vanligaste problemen som påträffas under träning av AI-modeller. Regularisering omfattar tekniker för att kompensera för detta inom en träningsdatamängd. Genom regularisering kalibreras modeller för att kompensera för överanpassning genom olika optimeringar för enklare och och mer exakta resultat. Vanliga regulariseringstekniker inkluderar ridgeregression, lassoregression och elastiskt nät.
• Inlärningsöverföring: Med inlärningsöverföring kan utvecklare hoppa över flera steg genom att använda en befintlig algoritm som utgångspunkt. Lyckad inlärningsöverföring beror på flera faktorer. För det första måste det finnas en lämplig modell som uppvisar en lyckad liknande process och som samtidigt är tillräckligt flexibel för att kunna anpassas till ett nytt projekt. För det andra måste projektets omfattning och mål kunna anpassas till befintliga data.

Organisationslösningar

Oavsett organisation kräver framgångsrika AI-modeller mer än bara teknisk expertis. Eftersom en mängd olika intressenter kan vara engagerade i träningsprocessen, inklusive i icke-tekniska frågor som ekonomi och målsättningar, beror projektets framgång ofta på engagemanget från hela organisationen. Att få till ett enhetligt engagemang är en utmaning i sig.

Här följer några praktiska sätt att ordna en smidigare organisationsprocess.

• Fastställ tydliga kommunikationskanaler: AI-projekt kan kräva medverkan av olika färdigheter från olika team. Utmaningar kan uppstå med team som vanligtvis inte arbetar tillsammans. Därför är öppen och tydlig kommunikation om ett projekts mål, omfattning och arbetstakt viktigt för att skapa enhetlighet och begränsa den förvirring som annars kan uppstå och leda till dubbelarbete eller missade steg.
• Främja en samarbetskultur: Framgångsrika AI-projekt involverar många olika intressenter med olika synvinklar. Att få in alla dessa människor i en enhetlig arbetsenhet kräver en samarbetskultur. För kreativa lösningar, se till att individuella åsikter kan uttryckas och debatteras på ett konstruktivt och respektfullt sätt.
• Uppmuntra kontinuerlig inlärning: AI-funktioner har utvecklats avsevärt under de senaste tio åren och beräkningskraft och molnåtkomst har växt särskilt snabbt. Nya möjligheter, färdigheter och strategier är på framväxt och kräver kontinuerligt lärande av organisationer för att de ska inte tappa farten. Teamen bör hålla ett öga på hur utvecklingen fortskrider medan de jobbar på befintliga projekt.

Övervinn utmaningarna med träning av AI-modeller med Oracle

Utmaningarna som kommer med träning av AI-modell kan omfatta allt från teknik till organisation – lyckligtvis kan Oracles molninfrastruktur (OCI) vara en del av lösningen för nästan alla dessa problem. Skalbara beräknings- och lagringsresurser kan underlätta träning även med stora datamängder och komplexa modeller, samtidigt som de djupgående säkerhets- och styrningsverktygen uppfyller de senaste sekretess- och säkerhetskraven.

OCI underlättar också både samarbete och kommunikation mellan avdelningar genom att möjliggöra datadelning och ansluta datakällor, vilket ger en större transparens under utvecklingen. Med omfattande beräknings-, lagrings-, nätverks-, databas- och plattformstjänster, erbjuder OCI en flexibel och kraftfull fördel vid träning av AI-modeller samtidigt som du minskar projekt- och organisationskostnaderna.

För organisationer som tar itu med och bemästrar utmaningarna med AI-träning kan resultatet bli såväl konkurrensfördelar med högre automatiseringsnivå som helt nya produkter och tjänster, baserat på upptäckter som inte gjorts utan AI.

IT-team, projektledare och ledning har verktygen som krävs för att övervinna dessa utmaningar och andra som kan uppstå vid specifik AI-träning. Det kräver bara lite kreativt tänkande.

Frågor och svar om utmaningarna med träning av AI-modeller

Hur kan inlärningsöverföring utnyttjas för att förbättra exaktheten hos AI-modeller?

Inlärningsöverföring med AI-modeller avser processen att använda en befintlig modell som utgångspunkt för ett nytt projekt. Detta ger projektet ett försprång, även om processen även innebär vissa begränsningar. Inlärningsöverföring fungerar som bäst när den befintliga modellen hanterar en allmän situation, och det nya projektet är mer inriktat på djupet. I takt med att AI-funktioner blir mer sofistikerade bör spannvidden för inlärningsöverföringen också ökas.

Hur kan organisationer främja en samarbetskultur bland teammedlemmar inför AI-träning?

Organisationer behöver ofta ett samarbete mellan team med olika färdigheter för att kunna slutföra AI-projekt. För att uppmuntra samarbete bör ledare uppmuntra öppna kommunikationslinjer, input och konstruktiva diskussioner med alla inblandade och främja ett kontinuerligt lärande. Genom att betona hur och varför vi ”alla sitter i samma båt”, samtidigt som ni tittar på framtida möjligheter, kan en organisation skapa en bättre övergripande sammanhållning och kommunikation mellan de olika teamen.

Hur kan organisationer övervinna begränsningar med maskin- och programvara vid träning av AI-modeller?

Det finns ett flertal olika lösningar för att övervinna begränsningar med maskin- och programvara. Vissa kan uppnås inom organisationen, till exempel genom att tilldela intern personal med mer erfarenhet för att utvärdera och förfina den specifika modellen. Ett annat exempel kan du hitta i själva träningsdatamängderna – dessa kan behöva rensas och förberedas för att begränsa deras inverkan på resurserna. I andra situationer kan teamen enkelt skalas upp med större flexibilitet för att hantera ökade beräkningsbehov med hjälp av externa resurser, t.ex. en molnbaserad infrastrukturplattform.