AI/ML 프로젝트의 네 가지 일반적인 장애물

​하지만 불행한 현실은 AI 및 ML 프로젝트의 85%가 완전히 제공되지 못하고, 프로젝트의 53%만이 프로토타입에서 생산까지 갈 수 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 최근 IDC 지출 지침에 따르면 미국의 인공 지능 지출은 2025년까지 20% 이상 증가한 1,200억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다.

따라서 AI 및 ML 프로젝트 실패의 원인이 되는 5가지 일반적인 실수를 피하는 것이 중요합니다.

1. ML 알고리즘, 특히 데이터 리소스를 훈련하는 데 필요한 리소스를 이해합니다.

AI와 ML이 회사 프로세스를 혁신하는 데 사용되고 있다고 말하는 것이 듣기에는 좋지만 실제로는 80%의 회사가 이러한 프로젝트를 예상보다 어렵게 생각합니다. .

이러한 프로젝트가 성공하려면 자원과 인력 측면에서 무엇이 필요한지 명확하게 이해해야 합니다. 가장 흔한 실수 중 하나는 올바른 교육 데이터를 얻는 방법을 이해하지 못하는 것입니다. 이는 해당 프로그램의 성공에 중요할 뿐만 아니라 성공적으로 완료하려면 많은 노력과 전문 지식이 필요합니다. AI/ML 프로젝트를 채택하려는 대부분의 기업은 고품질의 편견 없는 결과를 보장하는 데 필요한 데이터의 양이나 다양성에 액세스할 수 없습니다.

그러나 이를 실패하면 성공에 큰 장애물이 되어 프로젝트 비용이 치솟고 프로젝트 신뢰도가 급락하는 경우가 많습니다.

기업이 구매할 수 있는 교육 데이터는 부족하지 않으며, 많은 타사 데이터 회사에서 서비스를 제공할 수 있습니다. 문제는 기업이 대량의 데이터를 저렴하게 쉽게 구입할 수 있다고 해서 그것이 성공적인 AI 및 ML 프로젝트에 필요한 고품질 교육 데이터라는 의미는 아니라는 점입니다. 기업은 단순히 모든 용도에 맞는 데이터를 구매하는 것이 아니라 프로젝트별 데이터가 필요합니다.

편향을 줄이려면 데이터가 광범위하고 다양한 청중을 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한 데이터에는 알고리즘에 대한 정확한 주석이 추가되어야 하며 데이터 표준, 데이터 개인 정보 보호법 및 보안 조치를 준수하는지 항상 확인해야 합니다.

2. 인공지능의 발전이 순조롭게 진행될 것이라고 기대하지 마세요

ML 알고리즘의 훈련은 이상한 과정이 아닙니다. 훈련이 시작되고 데이터 모델이 더 잘 이해되면 수집된 데이터에 대한 변경이 계속 이루어져야 합니다. 알고리즘 훈련 과정을 시작하기 전에 실제로 어떤 데이터가 필요한지 알기는 쉽지 않습니다. 예를 들어 훈련 세트나 데이터 수집 방식에 문제가 있음을 깨달을 수 있습니다.

기존의 소프트웨어 개발과 마찬가지로 인공지능도 본질적으로 소프트웨어로 구성되어 있으며, 점진적으로 이익을 창출하기 위해서는 지속적이고 안정적인 투자가 필요합니다. 그리고 이 과정을 결코 가볍게 여기지 마세요.

3. 항상 품질 보증(QA) 테스트 통합

QA 테스트는 모든 반복에서 제품을 최적화하기 위한 필수 도구가 아니라 제품이 올바르게 작동하는지 확인하기 위한 추가 기능 또는 방식으로 간주되는 경우가 많습니다. 실제로 QA 테스트는 성공적인 AI 개발에 중요한 부분입니다. 결과 검증은 비용을 절감하고 개발 일정을 가속화하며 리소스의 효율적인 할당을 보장하기 위해 AI 개발 프로세스의 모든 단계에 통합되어야 합니다.

4. 자주 애플리케이션 피드백을 예약하세요

상상하기 어려울 수도 있지만 현실은 AI 프로젝트가 실제로 완료되지 않는다는 것입니다. 프로젝트가 정확성과 성능 기대치를 초과하더라도 여전히 개선의 여지가 있습니다. 또한 알고리즘은 끊임없이 변화하는 사물(의견, 대화, 이미지 등)을 기반으로 결정을 내립니다. 현재와 ​​미래에 AI 경험이 성공하려면 새로운 사회적 상황, 기술 발전, 데이터에 영향을 미치는 기타 변화에 적응할 수 있도록 지속적으로 재교육되어야 합니다.

실제로 AI 도입으로 가장 긍정적인 영향을 받는 기업은 핵심 및 AI 모범 사례를 따르고 동종 기업보다 AI에 더 효율적이고 효과적으로 투자합니다. 여기에는 배포 전 AI 모델의 성능 테스트, 시간이 지남에 따라 결과가 개선되는지 확인하기 위한 성능 추적, 데이터 품질을 보장하기 위한 좋은 프로토콜 개발이 포함됩니다.

AI 프로그램 개발에 대한 강력한 접근 방식을 개발함으로써 기업은 이러한 일반적인 실수를 방지하고 AI 및 ML 이니셔티브의 장기적인 성공을 보장할 수 있습니다.

위 내용은 AI/ML 프로젝트의 네 가지 일반적인 장애물의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!