Introducción al ciclo de vida del desarrollo de la IA
¿Qué es IA?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología capaz de simular la cognición humana a través de máquinas. La capacidad central de la IA es hacer un juicio o predicción basado en una entrada dada.
¿Cuál es el propósito del desarrollo de la IA?
El desarrollo de IA tiene como objetivo centralizar el proceso y extraer información de volúmenes de datos para resumir los patrones internos de los objetos de estudio.
Se calculan, analizan, resumen y organizan volúmenes masivos de datos recopilados mediante estadísticas, aprendizaje automático y métodos de aprendizaje profundo adecuados para maximizar el valor de los datos.
Proceso básico de desarrollo de IA
El proceso básico del desarrollo de la IA incluye los siguientes pasos: determinar un objetivo, preparar datos y entrenar, evaluar e implementar un modelo.
- Determinar un objetivo.
Antes de comenzar el desarrollo de IA, determine qué analizar. ¿Qué problemas quiere resolver? ¿Cuál es el objetivo de negocio? Clasifique el marco de desarrollo de IA y las ideas basadas en la comprensión del negocio. Por ejemplo, clasificación de imágenes y detección de objetos. Diferentes proyectos tienen diferentes requisitos para datos y métodos de desarrollo de IA.
- Preparar los datos.
La preparación de datos se refiere a la recopilación y el preprocesamiento de datos.
La preparación de datos es la base del desarrollo de IA. Cuando se recopilan e integran datos relacionados en función del objetivo determinado, lo más importante es garantizar la autenticidad y fiabilidad de los datos obtenidos. Por lo general, no puede recopilar todos los datos al mismo tiempo. En la fase de etiquetado de datos, puede encontrar que faltan algunas fuentes de datos y, a continuación, puede que tenga que ajustar y optimizar los datos repetidamente.
- Entrenar a un modelo.
El modelado implica analizar los datos preparados para encontrar la causalidad, las relaciones internas y los patrones regulares, proporcionando así referencias para la toma de decisiones comerciales. Después del entrenamiento del modelo, generalmente se generan uno o más modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Estos modelos se pueden aplicar a nuevos datos para obtener predicciones y resultados de evaluación.
Un gran número de desarrolladores desarrollan y entrenan modelos requeridos por servicios relevantes basados en motores de IA populares, como TensorFlow, Spark_MLlib, MXNet, Caffe, PyTorch, XGBoost-Sklearn, y MindSpore.
- Evaluar el modelo.
Es necesario evaluar un modelo generado por la formación. Típicamente, no se puede obtener un modelo satisfactorio después de la primera evaluación, y puede ser necesario ajustar repetidamente los parámetros y datos del algoritmo para optimizar aún más el modelo.
Algunas métricas comunes, como la precisión, el recuerdo y el área bajo la curva (AUC), le ayudan a evaluar y obtener un modelo satisfactorio de manera efectiva.
- Implementar el modelo.
El desarrollo y la formación del modelo se basan en datos existentes (que pueden ser datos de prueba). Después de obtener un modelo satisfactorio, el modelo debe aplicarse formalmente a los datos reales o a los datos recién generados para la predicción, evaluación y visualización. Los resultados se pueden comunicar a los responsables de la toma de decisiones de forma intuitiva, ayudándoles a desarrollar las estrategias empresariales adecuadas.
