Cách tiếp cận từng bước để phát triển mô hình AI tùy chỉnh

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Để xây dựng mô hình AI, đây là các bước bạn cần làm theo. Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể phát triển thành công mô hình AI nhằm giải quyết các thách thức của doanh nghiệp mình.

1. Cách tiếp cận từng bước để phát triển mô hình AI tùy chỉnh

1.1 Xác định vấn đề và mục tiêu

Bắt đầu bằng cách phác thảo vấn đề mà mô hình AI sẽ cố gắng giải quyết. Xác định các mục tiêu và kết quả bạn dự định đạt được, cùng với việc liệt kê những thách thức. Sự rõ ràng này sẽ định hướng nỗ lực xây dựng mô hình của bạn, đảm bảo hoàn thành các mục tiêu kinh doanh của bạn.

1.2 Chuẩn bị và thu thập dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Mô hình phải được thử nghiệm trong các tình huống thực tế; do đó, việc chọn các tập dữ liệu phản ánh phù hợp các tình huống đó là rất quan trọng.

Thông qua các hoạt động làm sạch và tiền xử lý cẩn thận, điều quan trọng là phải loại bỏ những điểm không nhất quán khỏi dữ liệu trước khi sử dụng. Các yêu cầu khác để đào tạo hiệu quả bao gồm việc ghi nhãn và quản lý dữ liệu kỹ lưỡng.

1.3 Chọn thuật toán đúng

Lựa chọn thuật toán học sâu phù hợp tùy thuộc vào tính chất thử thách của bạn. CNN rất lý tưởng cho các tác vụ liên quan đến hình ảnh, RNN lý tưởng cho các tác vụ liên quan đến dữ liệu chuỗi, chẳng hạn như văn bản và âm thanh, còn máy biến áp có thể quản lý các mối quan hệ ngữ cảnh phức tạp trong dữ liệu.

1.4 Thiết kế kiến ​​trúc mô hình

Bước tiếp theo là tạo ra kiến ​​trúc của mô hình. Điều này đòi hỏi phải đếm các lớp, nơ-ron và các kết nối tạo nên mạng lưới thần kinh. Kiến trúc mô hình có tác động lớn đến việc mô hình hoạt động tốt như thế nào. Vì vậy, hãy thử một số cấu hình để tìm ra cấu hình tốt nhất.

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

1.5 Đào tạo, xác thực và kiểm tra việc chia tách dữ liệu

Tiếp theo, nhóm của chúng tôi tạo ba tập hợp con tập dữ liệu của bạn để đào tạo, xác thực và thử nghiệm. Dữ liệu đào tạo được sử dụng để đào tạo mô hình, dữ liệu xác thực được sử dụng để giúp tinh chỉnh các siêu tham số và dữ liệu thử nghiệm được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình khi áp dụng cho dữ liệu chưa được kiểm tra.

1.6 Điều chỉnh siêu tham số

Ở giai đoạn này, nhóm sẽ tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách tinh chỉnh các siêu tham số, bao gồm tốc độ học, kích thước lô và phương pháp chính quy hóa. Để cân bằng giữa trang bị thiếu và trang bị quá mức, thử nghiệm là thành phần chính của quá trình lặp lại này.

1.7 Đánh giá mẫu

Tiếp theo, nhóm sử dụng tập dữ liệu xác thực để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các phép đo, bao gồm độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1, cung cấp thông tin về hiệu quả của mô hình. Họ tinh chỉnh mô hình nhiều lần bằng cách sử dụng những phát hiện từ việc đánh giá.

1.8 Thử nghiệm và triển khai

Cuối cùng, nhóm phát triển phân tích hiệu suất và hiệu quả của mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu thử nghiệm, mô phỏng các tình huống trong thế giới thực. Nó sẵn sàng để triển khai nếu mô hình đáp ứng các tiêu chí hiệu suất mong muốn.

1.9 Đánh giá và cải tiến liên tục

Để phản ứng với các mẫu dữ liệu thay đổi, các mô hình AI phải được theo dõi và cập nhật liên tục. Để giữ cho mô hình luôn chính xác và phù hợp, hãy nhận phản hồi của người dùng, theo dõi hiệu suất của mô hình và thực hiện các điều chỉnh nếu cần.

>>> Đọc thêm: 20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

2. Những điều cần cân nhắc trong quá trình phát triển mô hình AI cho doanh nghiệp

Việc phát triển mô hình AI cho doanh nghiệp đòi hỏi phải cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo thành công. Từ chất lượng dữ liệu đến những cân nhắc về đạo đức, nhiều yếu tố ảnh hưởng đến vòng đời phát triển mô hình AI. Dưới đây là một số yếu tố doanh nghiệp nên xem xét khi điều hướng bối cảnh phức tạp của quá trình phát triển mô hình AI một cách hiệu quả.

2.1 Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Thông tin nhạy cảm thường xuyên xuất hiện trong dữ liệu doanh nghiệp. Đảm bảo bao gồm các biện pháp bảo vệ an ninh và quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong suốt quá trình phát triển mô hình AI.

2.2 Cấu trúc và khả năng mở rộng

Các mô hình AI doanh nghiệp đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán. Để quản lý đúng quy trình đào tạo và triển khai, hãy đầu tư vào cơ sở hạ tầng có thể mở rộng. Khả năng mở rộng và tính linh hoạt là các tính năng của công nghệ dựa trên đám mây như AWS, Azure và Google Cloud.

2.3 Xử lý dữ liệu minh bạch

Giải quyết các vấn đề đạo đức liên quan đến AI như định kiến, công bằng và minh bạch. Áp dụng các phương pháp để giảm sai lệch trong dữ liệu đào tạo và quy trình ra quyết định, thúc đẩy việc sử dụng AI một cách có đạo đức và có trách nhiệm.

>>> Xem thêm: Xu hướng việc làm Trí tuệ nhân tạo và Học máy năm 2023

2.4 Tuân thủ quy định

Các quy định khác nhau áp dụng cho các ngành khác nhau. Đảm bảo mô hình AI của bạn tuân thủ các tiêu chuẩn ngành hiện hành và luật bảo vệ dữ liệu như GDPR và HIPAA.

2.5 AI sáng tạo

Sự phát triển của AI thế hệ đã trở thành một xu hướng quan trọng khi công nghệ AI phát triển. ChatGPT là một ví dụ về mô hình AI tổng quát có thể tạo ra văn bản, đồ họa và thậm chí cả mã. Phong trào này mở ra những cơ hội mới cho việc giải quyết vấn đề một cách sáng tạo, tự động hóa và tạo ra nội dung độc đáo trong doanh nghiệp.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo và lợi ích của trí tuệ nhân tạo

AI trong kinh doanh mang lại sự chuyển đổi như thế nào? Hướng dẫn đầy đủ

Tương lai của việc học tập: Giáo dục dựa trên AI

Nguyễn Cúc