6 Yaygın Yapay Zeka Modeli Eğitim Zorluğu

Yapay zeka projeleri söz konusu olduğunda, her model eğitim süreci farklıdır. Kapsam, hedef kitle, teknik kaynaklar, mali kısıtlamalar ve hatta geliştiricilerin hızı ve becerisi bile denklemin içine girerek çok çeşitli zorluklar yaratır.

Her bir model eğitimi zorlukları benzersiz olsa da, bazı temalar mevcuttur. Bu makale, yapay zeka modeli eğitimi sırasında karşılaşılan en yaygın altı sorunu incelemekte ve hem geliştirme ekibi hem de bir bütün olarak kuruluş için çözümler ve geçici çözümler sunmaktadır.

Yapay Zeka Model Eğitimi Neden Bu Kadar Zor?

Yapay zeka ile ilgili kaynakların hızla genişlemesine rağmen yapay zeka modeli eğitim süreci hala zorlu bir süreçtir. Bazı sorunlar sarmal bir dizi sorun yaratır. Kaynaklar daha güçlü ve kullanılabilir hale geldikçe, yapay zeka modellerinin karmaşıklığı da artar. Bunlar doğru mu? Bunlar ölçeklenebilir mi?

Ana Fikirler

• Yapay zeka modeli eğitiminde karşılaşılan zorluklar, tüm kuruluşu kapsayan geniş bir faktör yelpazesine yayılabilir ve teknik sorunların ötesine geçebilir.
• Teknik zorluklar genellikle eğitim veri setlerini artırarak veya daha fazla işlem gücü için harici bulut kaynakları ekleyerek çözülebilir.
• Bu zorlukların üstesinden gelmek için teknik uzmanlık, esnek süreçler ve paydaşlar arasında işbirliği kültürünün bir araya getirilmesi gerekir

6 Yaygın Yapay Zeka Modeli Eğitim Zorluğu

Yapay zeka modeli eğitimi, ilk proje kapsamından nihai canlı kullanıma geçiş dağıtımına kadar birçok farklı departmana dokunur. Teknik açıdan bakıldığında, BT departmanlarının donanım altyapısı gereksinimlerini anlamaları gerekirken, veri bilimcileri eğitim veri kümesi kaynağını düşünmelidir ve geliştiriciler diğer yazılım ve sistemlere yapılan yatırımları değerlendirmelidir.

Organizasyon açısından, yapay zeka projesi türü projeden etkilenen operasyonel departmanları tanımlar: Pazarlama, satış, İK ve diğer ekipler projenin amacı, kapsamı veya hedefleri hakkında bilgi sahibi olabilir.

Bu da yapay zeka modeli eğitim mutfağında çok fazla aşçı olduğunu gösteriyor. Ve ne kadar çok aşçı olursa, o kadar çok kısıtlama ve değişken olur ki bunların hepsi organizasyonel zorlukları artırır. Aşağıdaki liste, yapay zeka modeli eğitimi sırasında karşılaşılan en yaygın altı zorluğu derinlemesine incelemektedir:

Bu görselde 6 yapay zeka modeli eğitim zorluğu gösterilmektedir:

• Donanım ve yazılım: Donanım kaynak/kapasite sınırlamaları ve uyumsuz yazılımlar
• Algoritmalar: Model tipi seçimi, aşırı uyum veya yetersiz uyum
• Veri setleri: Yetersiz, dengesiz veya düşük kaliteli veriler
• Yetenek havuzu: Nitelikli yapay zeka çalışanları için sıcak bir iş piyasası ve rekabet
• Proje yönetimi: Departmanlar arasındaki iletişim kopuklukları ve sorunlu beklentiler
• Veri yönetimi: Kurum genelinde güvenlik, gizlilik, erişim ve sahiplik endişeleri

1. Veri Setiyle İlgili Zorluklar

Eğitim veri setleri, herhangi bir yapay zeka modelinin temelini oluşturur. Bu, eğitim veri setlerinin kalitesi ve genişliğinin, yapay zeka tarafından üretilen verilerin doğruluğunu veya eksikliğini belirlediği anlamına gelir. Veri sorunları şunları içerebilir:

• Dengesiz veri: Dengesiz veriler, yapay zeka eğitim modelinde bir önyargı oluşturur. Örneğin, bir giyim perakendecisi yapay zeka modeli yalnızca ayakkabı verilerini kullanıyorsa, model yalnızca gömlek veya elbiseler için beden ölçüleriyle oluşturulan değişkenleri hesaba katamayacaktır.
• Yetersiz veri: Yapay zeka eğitim modelleri yalnızca küçük bir veri hacmiyle çalıştığında, modelin doğrulukla tahmin etme yeteneği son derece sınırlı hale gelir. Projeler, sonuçları tam olarak iyileştirmek ve önyargıları ortadan kaldırmak için yeterli eğitim verisi gerektirir. Aksi takdirde, sadece bazı adımları planlanmış bir hedefe doğru araba sürmek gibi olur.
• Kalitesiz veri: Dengesiz veriler tahminlerde ve sonuçlarda önyargılar yaratırken, kalitesiz veriler genel olarak yanlışlığa yol açar. Kaynakların kalite açısından incelenmesi önemli bir ilk adımdır.

2. Algoritma ile İlgili Zorluklar

Eğitim veri setleri yapay zeka modelinin temelini oluşturuyorsa, algoritma ana yapıyı temsil eder. Yapay zeka modelinden tutarlı bir şekilde doğru sonuçlar elde etmek için, geliştiricilerin projenin ihtiyaçlarına doğru uyumu sağlamak için algoritmayı dikkatlice oluşturması ve eğitmesi gerekir.

• Doğru algoritmayı seçmek: Projeniz için hangi algoritma doğru? Başlangıç noktası olarak bir dizi yapay zeka algoritması mevcuttur ve her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır. Örneğin, lojistik regresyon algoritmaları projeleri hızlı bir şekilde ileriye taşıyabilir ancak yalnızca ikili sonuçlar sağlar. Kapsam, sonuçlar ve kaynak kullanımı arasındaki doğru denge, projeniz için en iyi seçimi belirler.
• Aşırı Uyum: Aşırı uyum, bir yapay zeka modelinin belirli bir sonuca çok fazla uyum sağlayarak kapsam dahilinde olması gereken diğer sonuçları kaçırmasına neden olmasıdır. Bu durumlar, çok az sayıda eğitim veri seti, homojen eğitim veri setleri ve yanlış anlamalara ve "veri gürültüsüne" yol açan aşırı karmaşık modeller gibi çeşitli nedenlerle ortaya çıkar.
• Yetersiz Uyum: Yetersiz uyum, yapay zeka modelinin daha fazla eğitim gerektirmesi ve yalnızca son derece sınırlı koşullarda doğru sonuçlar vermesidir. Modelin ilk eğitim veri setleriyle iyi çalıştığı, ancak hem daha fazla doğrulama hem de gerçek dünya verileriyle başarısız olduğu durumlar yetersiz uyumun yaygın bir örneğidir. Yetersiz uyum genellikle model projenin hedefleri için çok basit olduğunda veya ekipler kullanımdan önce eğitim veri setlerini düzgün bir şekilde temizleyemediğinde ortaya çıkar.

3. Donanım ve Yazılım Zorlukları

BT departmanları, yapay zeka modeli eğitimini desteklerken donanım ve yazılım zorluklarıyla karşılaşıyor. Olası engeller arasında bir yapay zeka projesini tamamlamaya kadar görmek için yeterli hesaplama gücü ve depolama kapasitesine, veri kaynaklarına, uyumluluk ve entegrasyon araçlarına sahip olmak yer alır.

Genel olarak, yapay zeka model eğitiminin başarısı çok büyük veri setlerinin yönetilmesini gerektirir. Bu da BT departmanlarının eğitmenlerin yeterli veri depolama alanına, gerekli erişime, bir veri yönetim sistemine ve uyumlu yazılım araçlarına ve çerçevelerine sahip olmasını sağlamaları gerektiği anlamına gelir.

• Donanım kaynakları: Büyük veri kümelerinin işlenmesini ve analizini (özellikle tıbbi araştırma için olanlar gibi çok karmaşık modeller) ele almak için BT, yeterince yüksek performanslı sunucuları ve depolama sistemlerini güvence altına almalıdır. Yapay zeka modeli eğitimi önemli ölçüde hesaplama gücü gerektirir, bu nedenle kuruluşların bir projenin kapsamının mevcut kaynaklarla uyumlu olmasını sağlamaları gerekir.
• Yazılımla ilgili önemli noktalar: Yapay zeka eğitim projelerinin hem yukarı akım hem de aşağı akım olmak üzere bir dizi özel yazılım aracını, çerçeveyi ve sistemi entegre etmesi gerekir. Bu, uyumluluk kontrolünü bir projenin ilk temel çalışmasının önemli bir parçası haline getirir, çünkü özel araçları mevcut BT sistemleriyle entegre etmek karmaşık bir görev olabilir.

4. Nitelikli Yetenekleri İşe Almada Karşılaşılan Zorluklar

Yapay zeka model eğitimini geliştirmek, yönetmek ve yinelemek için farklı teknik disiplinlerde uzmanlaşmış beceri setlerine sahip kişiler gerekir. Herhangi bir alandaki deneyim eksikliği, eğitim sürecini kolayca rayından çıkarabilir ve sonuçta bir projenin tamamen yeniden başlatılmasına yol açabilir.

• Yapay zeka yeteneği talebi: Mükemmel bir geliştirici ve veri bilimcisi ekibi bir araya getirmek için akıllıca işe almanız gerekir. Ancak yapay zeka ve makine öğrenimi becerileri yüksek talep görmektedir. Yani doğru kişileri getirmek, organizasyonları son derece rekabetçi bir işe alım sürecine zorlayabilir. Bu nedenle, işverenler nitelikli bir kişiyi tespit ettiklerinde hızlı hareket etmeli ve piyasadaki talep durumunu yakından takip etmelidir. En iyi yetenekleri çekmek için yapay zeka mükemmeliyet merkezini başlatarak teknolojiye olan bağlılığınızı gösterin.
• Eğitimli yapay zeka uzmanlarının eksikliği: Bir kuruluş yapay zeka projesine zayıf bir geliştirme ekibiyle başlarsa, girişim kronik olarak hatalı veya önyargılı olabilir - eğer tamamlanırsa bile. Eğitimli profesyonel eksikliği ile ilerlemek zaman ve para kaybına neden olur, bu nedenle hem yetenek hem de teknolojiye yatırım yapmaya hazır olun.

5. Yapay Zeka Projelerini Yönetirken Karşılaşılan Zorluklar

Kurumsal yapay zeka projeleri maliyetli ve yoğun kaynak gerektiren çabalar olabilir. Model geliştirme, veri kaynağı küratörlüğü ve yapay zeka modeli eğitimi gibi acil kaygıların ötesinde, yönetim finansal, teknolojik ve zamanlama gözetiminin ince bir dengesini gerektirir.

• İletişim boşlukları: Herhangi bir sektör için etkili proje yönetimi sağlam bir iletişim gerektirir, ancak yapay zeka proje yöneticileri, projenin son kullanıcılarının yanı sıra BT, hukuk ve finans dahil olmak üzere birçok ekiple arayüz oluşturmalıdır. İletişimdeki boşluklar, dalgalanma etkileri olan sorunlara yol açabilir ve kuruluşa doğruluk, zaman, para veya bunların hepsine mal olabilir.
• Uyumsuz beklentiler: Popüler kültür, yapay zekanın neler yapabileceği konusunda yüksek beklentiler oluşturmuştur. Bu beklentileri gerçeğe dönüştürmek, ekibin yapay zeka projesinin amacı, hedefleri ve yetenekleri hakkında etkili iletişim kurmasını gerektirir. Bunlar olmadan, kullanıcılar projenin pratikliklerini veya sınırlamalarını anlayamayabilir.

6. Veri Yönetiminde Karşılaşılan Zorluklar

Yapay zeka eğitimi bağlamında, her aşamada farklı veri güvenliği unsurları geçerlidir. Toplu olarak bu durum, veri yönetimi çatısı altında bir dizi zorluk yaratır.

• Veri erişimi ve sahipliği: Eğitim verilerine kimler erişiyor? Eğitim sonuçlarını kimler görebilir? Süreci kim düzenliyor, arşivliyor ve yönetiyor? Tüm bu sorular göz önünde bulundurulmalıdır. Rol tabanlı erişim kullanmak gibi sağlam veri yönetimi stratejileri olmadan, proje lojistiği en küçük adımlara takılabilir ve bu aksaklıklar güvenlik sorunlarına kapı açabilir.
• Veri gizliliği ve güvenliği: Eğitim veri kümeleri, kişiyle ilişkilendirilebilir bilgiler, finansal ayrıntılar ve hassas kurumsal planlar dahil olmak üzere hassas veriler içerebilir. Gizliliğin sağlanması, hem eğitim hem de çıktı verilerinde şifreleme ve/veya temizleme gerektirebilir. Buna ek olarak, standart siber güvenlik endişeleri, özellikle proje kamu veya dış kaynakları içerdiğinde, hem eğitim hem de dağıtım sırasında yapay zeka modeli için geçerlidir.

Yapay Zeka Modeli Eğitim Zorluklarının Üstesinden Gelme

Yapay zeka modeli eğitim sürecinde, her yönden zorluklar ortaya çıkabilir. Donanım kaynakları, algoritma pratikleri veya veri setleriyle ilgili teknik sorunlar, geliştiricilerin "Bunu gerçekten nasıl yapacağız?" diye merak etmesine neden olabilir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için planlama, akıllı kaynak kullanımı ve belki de en önemlisi sık, eksiksiz ve kapsayıcı iletişim gerekir.

Teknolojinin akıllıca kullanımı da yardımcı olabilir.

Teknik Çözümler

Yapay zeka model eğitimindeki teknik aksaklıklar birçok nedenden kaynaklanabilir. Bazı durumlarda, model türü kuruluşun sağlayabileceğinden daha fazla kaynak talep eder. Diğer zamanlarda, eğitim veri seti uygun şekilde hazırlanmamıştır veya model mevcut olandan daha fazla eğitim veri setine ihtiyaç duyabilir. Aşağıdaki üç teknik, yaygın teknik zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir.

• Veri artırımı: Yapay zeka modeliniz bu veri kümelerinde daha fazla eğitim veri kümesine veya daha geniş çeşitliliğe ihtiyaç duyuyorsa ancak daha fazla kaynağa erişilemiyorsa da ekipler kendi veri kümelerini oluşturabilirler. Veri artırımı, bazen belirli bir amaç doğrultusunda daha fazla model eğitimi sağlamak için eğitim veri setlerinin manuel olarak artırılması sürecini ifade eder.
• Düzenleme: Aşırı uyum, yapay zeka modeli eğitimi sırasında karşılaşılan en yaygın sorunlardan biridir. Düzenleme, eğitim veri seti içinde bunu telafi etmek için teknikler sunar. Düzenleme yoluyla modeller, daha basit ve daha doğru çıktılar oluşturan çeşitli optimizasyonlar aracılığıyla aşırı uyumu telafi etmek için kalibre edilir. Yaygın düzenlileştirme teknikleri arasında ridge regresyonu, lasso regresyonu ve elastik ağ bulunur.
• Aktarım eğitimi: Aktarım eğitimi, geliştiricilerin mevcut bir algoritmayı başlangıç noktası olarak kullanarak çeşitli adımları atlamalarına olanak tanır. Başarılı aktarım eğitimi çeşitli faktörlere bağlıdır. İlk olarak, başarılı bir benzer süreci ortaya koyan ve aynı zamanda yeni bir projenin bağlamına uyum sağlayacak kadar esnek olan uygulanabilir bir model mevcut olmalıdır. İkinci olarak, projenin kapsamı ve hedefleri mevcut çalışmalara adapte edilebilmelidir.

Organizasyonel Çözümler

Herhangi bir kuruluşta, başarılı yapay zeka modelleri teknik uzmanlıktan daha fazlasını gerektirir. Eğitim sürecinde, finansman ve hedefler gibi teknik olmayan konular da dahil olmak üzere çeşitli paydaşlar yer alabileceğinden, projenin başarısı genellikle tüm kurumun katılımına bağlıdır. Dolayısıyla, birleşik bir cephe oluşturmak başlı başına bir zorluktur.

Daha sorunsuz bir organizasyon süreci elde etmenin bazı pratik yollarını öğrenin.

• Açık iletişim kanalları oluşturun: Yapay zeka projeleri farklı ekipler arasında çeşitli beceri setleri talep edebilir. Bu ekipler genellikle birlikte çalışmadığında zorluklar ortaya çıkabilir. Bu nedenle, bir projenin hedefleri, kapsamı ve çalışma temposu hakkında açık ve net iletişim, birlik oluşturur ve mükerrer çalışmaya veya atlanan adımlara yol açabilecek kafa karışıklığını sınırlar.
• İş birliği kültürünü teşvik edin: Başarılı yapay zeka projeleri, farklı bakış açılarına sahip birçok farklı paydaşı içerir. Tüm bu kişileri uyumlu bir çalışma birimi haline getirmek, bir iş birliği kültürü gerektirir. Yaratıcı çözümler için, bireysel görüşlerin yapıcı ve saygılı bir şekilde ifade edilebilmesini ve tartışılabilmesini sağlayın.
• Sürekli öğrenmeyi teşvik edin: Yapay zeka özellikleri son 10 yılda önemli ölçüde değişmiştir. Bilişim gücü ve bulut erişilebilirliği özellikle hızlı bir şekilde artmaktadır. Yeni olanaklar, beceriler ve stratejiler ortaya çıkmakta ve gelişmeleri takip etmek sürekli öğrenmeyi gerektirmektedir. Ekipler mevcut projelerde ilerlerken bile bir gözlerini gelecekten ayırmamalıdır.

Oracle ile Yapay Zeka Modeli Eğitiminde Karşılaştığınız Zorlukların Üstesinden Gelin

Yapay zeka modeli eğitimi zorlukları, her şeyi teknikten organizasyona kadar yürütebilir. Neyse ki Oracle Cloud Infrastructure (OCI) neredeyse hepsi için çözümün bir parçası olabilir. Ölçeklenebilir bilgi işlem ve depolama kaynakları, büyük veri setleri ve karmaşık modellerle bile eğitimi güçlendirebilirken, derinlemesine güvenlik ve yönetişim araçları en son gizlilik ve güvenlik gereksinimlerini karşılamaya yardımcı olur.

OCI ayrıca, geliştirme sırasında daha fazla şeffaflık sağlamak için veri paylaşımını mümkün kılarak ve veri kaynaklarını birbirine bağlayarak departmanlar arasındaki işbirliğini ve iletişimi hızlandırır. Bilgi işlem, depolama, ağ, veritabanı ve platform hizmetlerini kapsamlı bir şekilde kapsayan OCI, proje ve organizasyon maliyetlerini azaltırken yapay zeka modeli eğitimi için esnek ve güçlü bir avantaj sunar.

Yapay zeka modeli eğitiminin doğasında var olan zorlukların üstesinden gelen ve ısrarcı olan kuruluşlar için, yapay zeka olmadan keşfedilemeyecek içgörülere dayalı olarak gelişmiş otomasyon seviyeleri ve rekabet avantajları, hatta tamamen yeni ürün ve hizmetler bile elde edilebilir.

BT ekipleri, proje yöneticileri ve üst düzey yöneticiler, bu zorlukların ve vakaya özel yapay zeka modeli eğitimini içeren diğer zorlukların üstesinden gelmek için gerekli araçlara sahiptir. Sadece biraz yaratıcı düşünmek gerekir.

Yapay Zeka Modeli Eğitim Zorlukları SSS

Aktarım öğrenimi, yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırmak için nasıl kullanılabilir?

Yapay zeka modellerinde transfer öğrenimi, mevcut bir modeli yeni bir proje için başlangıç noktası olarak kullanma sürecini ifade eder. Bu, sınırlamaları olsa da projelere avantajlı bir başlangıç sağlar. Transfer öğrenimi, mevcut model genel bir durumu ele aldığında ve yeni proje daha fazla ayrıntıya girdiğinde en iyi şekilde çalışır. Yapay zeka yetenekleri daha sofistike hale geldikçe, transfer öğrenimi başlangıç/bitiş noktalarının genişliği de giderek artacaktır.

Organizasyonlar yapay zeka modeli eğitimine dahil olan ekip üyeleri arasında işbirliği kültürünü nasıl teşvik edebilir?

Kuruluşlar, yapay zeka projelerini başarıyla tamamlamak için genellikle farklı beceri setlerine sahip ekipler arasında işbirliğine ihtiyaç duyar. İşbirliğini teşvik etmek için liderler açık iletişim hatlarını, tüm paydaşlar arasında girdi ve yapıcı tartışmaları ve sürekli öğrenme felsefesini teşvik etmelidir. "Hepimiz bu işte birlikteyiz" düşüncesinin nasıl ve neden olduğunu vurgularken aynı zamanda gelecekteki olasılıklara da bakarak, bir kuruluş çeşitli ekipleri arasında daha fazla genel uyum ve iletişime doğru adım atabilir.

Kuruluşlar yapay zeka model eğitimi sırasında donanım ve yazılım sınırlamalarının üstesinden nasıl gelebilir?

Birçok farklı çözüm donanım ve yazılım sınırlamalarının üstesinden gelebilir. Bazıları, belirli bir modeli değerlendirmek ve iyileştirmek için daha fazla deneyime sahip dahili personel tahsis etmek gibi kurum içinde başarılabilir. Bir başka örnek de eğitim veri setlerinin kendisinde olabilir - kaynaklar üzerindeki etkilerini sınırlamak için uygun temizlik ve hazırlığa ihtiyaç duyabilirler. Diğer durumlarda, bulut tabanlı bir altyapı platformu gibi harici kaynakların kullanılması, ekiplerin bilgi işlem taleplerini karşılamak için daha fazla esneklikle daha kolay ölçeklenmesini sağlayabilir.