۷ توصیه برای بهبود هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴

این مقاله به بررسی رویکردهای برتر برای بهبود مدل‌های AI/Ml شما می‌پردازد تا به توسعه‌دهندگان و رهبران تحول دیجیتال کمک کند تا سطح کیفیت به‌دست‌آمده از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود را حفظ کرده یا بهبود بخشند.

توصیه‌هایی در مورد نحوه نزدیک شدن به بهبود هوش مصنوعی

شما فقط می‌توانید یک چیز را با آگاهی نسبت به زمینه‌های بهبود آن، بهبود بخشید. این کار را می‌توان با نظارت بر ویژگی‌های مدل AI/ML انجام داد. با این حال، اگر تمام ویژگی‌های مدل قابل نظارت نباشند، تنها تعدادی از ویژگی‌های کلیدی انتخاب شده را می‌توان مشاهده کرد تا تغییرات در خروجی آن‌ها را که می‌تواند بر عملکرد مدل تاثیر بگذارد، بررسی نمود.

فرضیه‌سازی

قبل از انتخاب روش مناسب، انجام فرضیه‌سازی را توصیه می‌کنیم. این یک فرایند پیش‌تصمیم‌گیری برای ساختار فرایند تصمیم‌گیری و محدود کردن گزینه‌هاست. این فرایند شامل به دست آوردن دانش دامنه، مطالعه مشکلی که مدل AI/ML با آن مواجه است، و محدود کردن گزینه‌های در دسترس است که می‌توانند با مسائل شناسایی‌شده مقابله کنند.

7 روش برتر برای بهبود هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی AI/ML

• داده‌های بیشتری را تغدیه کنید

افزودن داده‌های جدید و تازه، یکی از متداول‌ترین و موثرترین روش‌ها برای بهبود دقت مدل یادگیری ماشینی شماست. اکنون که راه‌حل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر می‌شوند و به پایگاه کاربران بزرگ‌تری پاسخ می‌دهند، برای توسعه آن‌ها به داده‌های بهتر و متنوع‌تری نیاز است.

به عنوان مثال، مقاله اخیر MIT یک مدل یادگیری عمیق پیچیده را ارائه می‌دهد که به سیستم‌های تشخیص اشیا کمک می‌کند تا تعاملات بین دو شیء را درک کنند. این مقاله به این نتیجه رسید که این مدل در برابر سوگیری مجموعه داده‌ها حساس است و برای تولید نتایج به مجموعه داده‌های پیچیده نیاز دارد.

Researche5 نیز از وجود همبستگی مثبت بین اندازه مجموعه داده و دقت مدل هوش مصنوعی خبر داده است.

بنابراین، گسترش مجموعه داده‌ای که برای بازآموزی مدل استفاده می‌شود، می‌تواند راهی موثر برای بهبود مدل‌های AI/ML باشد. اطمینان حاصل کنید که داده‌ها با توجه به محیطی که در آن مستقر می‌شود، تغییر می‌کند. پیروی از شیوه‌های مناسب تضمین کیفیت جمع‌آوری داده‌ها نیز مهم است.

• جمع‌آوری داده

از جمع‌آوری/ برداشت داده‌ها می‌توان برای گسترش مجموعه داده‌های شما و تغذیه داده‌های بیشتر مدل AI/ML استفاده کرد. در این فرایند، داده‌های تازه برای آموزش مجدد مدل جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها را می‌توان از طریق روش‌های زیر جمع‌آوری کرد:

• مجموعه خصوصی
• جمع‌آوری خودکار داده‌ها
• جمع سیاری سفارشی

همچنین می‌توانید با یک سرویس داده هوش مصنوعی کار کنید تا مجموعه داده‌های مربوطه را بدون دردسر جمع‌آوری داده‌ها، به دست آورید.

• داده‌های مصنوعی

این روش دیگری برای تغذیه داده‌های بیشتر یک مدل AI/ML است. همان‌طور که از نام آن پیداست، داده‌های مصنوعی داده هایی هستند که به طور مصنوعی به جای رویدادهای واقعی ایجاد می‌شوند. 

این داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها تولید می‌شود و برای کارهای مختلفی مانند آزمایش مدل‌های جدید AI/ML، اعتبارسنجی مدل، و آموزش مجدد مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. داده‌های ترکیبی را می توان برای برآوردن الزامات مجموعه داده خاصی که نمی‌توان با مجموعه داده‌های موجود (واقعی) برآورده کرد، استفاده کرد. 

• داده‌ها را بهبود ببخشید

بهبود داده‌های موجود همچنین می‌تواند منجر به بهبود مدل AI/ML شود. این عمل از طرق زیر قابل انجام است:

• غنی‌سازی داده‌ها

گسترش مجموعه داده یکی از راه‌های بهبود هوش مصنوعی است. یکی دیگر از راه‌های مهم برای تقویت مدل‌های AI/ML، غنی‌سازی داده‌هاست.

 این به سادگی به این معنی است که داده‌های جدیدی که برای گسترش مجموعه داده جمع‌آوری می‌شود، باید قبل از وارد شدن به مدل پردازش شوند. این موضوع همچنین می‌تواند به معنای بهبود حاشیه‌نویسی مجموعه داده‌های موجود باشد. از آن‌جایی که تکنیک‌های برچسب‌گذاری جدید و بهبودیافته، توسعه یافته‌اند، می‌توان آن‌ها را روی مجموعه داده‌های موجود یا تازه جمع‌آوری‌شده برای بهبود دقت مدل پیاده‌سازی کرد.

• بهبود کیفیت داده‌ها

بهبود کیفیت داده‌ها نیز برای بهبود مدل‌های AI/ML ضروری است. استفاده از رویکرد داده‌محور نیز می‌تواند به بهبود فرایند توسعه هوش مصنوعی کمک کند. کیفیت داده‌ها را می‌توان با حفظ کیفیت در مرحله جمع‌آوری بهبود بخشید. 

• افزایش داده‌های افزوده

برخی از افراد ممکن است داده‌های افزوده شده را با داده‌های مصنوعی اشتباه بگیرند. با این حال، هر دو اصطلاح تفاوت‌هایی دارند. داده‌های افزوده به افزودن اطلاعات به مجموعه داده‌های موجود اشاره دارد، در حالی که داده‌های مصنوعی به‌طور مصنوعی تولید می‌شوند تا داده‌های واقعی را جایگزین کنند. داده‌های افزوده اغلب برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها یا مدل‌ها استفاده می‌شود، در حالی که داده‌های مصنوعی معمولا برای آزمایش و اعتبار‌سنجی استفاده می‌شود.

• الگوریتم را ارتقاء دهید

گاهی اوقات، الگوریتمی که در ابتدا برای مدل ایجاد شده بود نیاز به بهبود دارد. این موضوع می‌تواند به دلایل مختلف، از جمله تغییر در جمعیتی که مدل بر روی آن مستقر شده است، باشد.

به عنوان مثال، مطالعات نشان می‌دهد که بیمارانی که سطح درآمد پایین‌تری دارند، در مقایسه با بیمارانی که سطح درآمد بالاتری دارند، بیشتر به لحاظ سلامتی در معرض خطر هستند.

 فرض کنید یک الگوریتم AI/ML مستقر که خطر سلامتی بیمار را ارزیابی می‌کند و پارامتر سطح درآمد را در نظر نمی‌گیرد، ناگهان در معرض داده‌های بیماران با سطوح درآمد پایین‌تر قرار می‌گیرد. در آن صورت، بعید است که ارزیابی‌های منصفانه‌ای ارائه کند.

بنابراین ارتقای الگوریتم و افزودن پارامترهای جدید به آن می‌تواند روشی موثر برای بهبود عملکرد مدل باشد. الگوریتم را می‌توان به روش‌های زیر بهبود بخشید:

• ارتقاء معماری الگوریتم

برای بهبود معماری یک الگوریتم چند کار وجود دارد که می‌توان انجام داد. یکی از راه‌ها استفاده از ویژگی‌های سخت‌افزاری مدرن، مانند دستورالعمل‌های SIMD6 یا پردازنده‌های گرافیکی است. علاوه بر این، ساختارهای داده و الگوریتم‌ها را می‌توان با استفاده از طرح‌بندی‌های داده مناسب برای حافظه پنهان و الگوریتم‌های کارآمد بهبود بخشید. در نهایت، توسعه‌دهندگان الگوریتم می‌توانند از پیشرفت‌های اخیر در تکنیک‌های یادگیری ماشینی و بهینه‌سازی استفاده کنند.

• ویژگی مهندسی مجدد

ویژگی مهندسی مجدد یک الگوریتم، فرایند بهبود ویژگی‌های الگوریتم به منظور کارآمدتر و موثرتر کردن آن است. این را می‌توان با اصلاح ساختار الگوریتم یا با تغییر پارامترهای آن انجام داد.