6 sfide comuni per l'addestramento modello dell'intelligenza artificiale

Michael Chen | Content Strategist | 20 dicembre 2023

Quando si tratta di progetti AI, ogni processo di addestramento dei modelli è diverso. Ambito di applicazione, pubblico, risorse tecniche, vincoli finanziari, nonché la velocità e l'abilità degli sviluppatori, sono tutti fattori che contribuiscono all'equazione, creando nuove sfide.

Mentre le difficoltà di addestramento dei modelli possono essere differenti, esistono alcuni temi condivisi. Questo articolo esamina sei dei problemi più comuni riscontrati durante l'addestramento del modello AI e offre soluzioni e soluzioni per il team di sviluppo e l'organizzazione nel suo complesso.

Cosa rende così difficile l'addestramento dei modelli AI?

Nonostante la rapida espansione delle risorse correlate all'AI, il processo di formazione del modello AI è ancora impegnativo. Alcune difficoltà creano una serie di problemi a spirale: man mano che le risorse diventano più potenti e disponibili, i modelli AI aumentano di complessità. Sono precisi? Sono scalabili?

Concetti chiave

  • Le sfide della formazione sui modelli AI possono includere una vasta gamma di fattori di un'intera organizzazione e andare oltre i problemi tecnici.
  • Le sfide tecniche spesso possono essere risolte aumentando i data set di formazione o aggiungendo risorse cloud esterne per una maggiore potenza di elaborazione.
  • Il superamento di queste sfide richiede una combinazione di competenze tecniche, processi flessibili e una cultura di collaborazione tra gli stakeholder

6 sfide comuni per l'addestramento modello dell'intelligenza artificiale

Dall'ambito iniziale del progetto alla distribuzione go-live finale, l'addestramento dei modelli AI riguarda diversi dipartimenti. Dal punto di vista tecnico, i reparti IT devono comprendere i requisiti dell'infrastruttura hardware, i data scientist devono prendere in considerazione l'approvvigionamento dei data set per la formazione e gli sviluppatori devono valutare gli investimenti in altri software e sistemi.

Dal punto di vista organizzativo, il tipo di progetto AI definisce i reparti operativi interessati dal progetto: Marketing, vendite, HR e altri team possono avere input sullo scopo, sull'ambito o sugli obiettivi del progetto.

Tutto ciò si aggiunge alle molte voci che esprimono il proprio parere relativamente al modello di AI. E più sono le voci, le restrizioni e le variabili e più aumentano le sfide organizzative. Quest' elenco approfondisce sei delle sfide più comuni affrontate durante l'addestramento del modello AI:

Le sfide dell'addestramento dei modelli AI riguardano problemi tecnici e organizzativi. Ecco quelli più comuni che le organizzazioni devono affrontare oggi.

Questa immagine mostra 6 sfide dell'addestramento dei modelli AI:

  • Hardware e software: limitazioni di risorse/capacità hardware e software incompatibile
  • Algoritmi: selezione del tipo di modello, overfitting o underfitting
  • Data set: dati insufficienti, sbilanciati o di scarsa qualità
  • Pool di talenti: un mercato del lavoro in fermento e la concorrenza per i lavoratori AI qualificati
  • Project management: lacune comunicative e aspettative problematiche tra i dipartimenti
  • Gestione dei dati: problemi di sicurezza, privacy, accesso e proprietà in tutta l'organizzazione

1 Sfide correlate ai data set di dati

I data set di formazione sono alla base di qualsiasi modello AI. Ciò significa che la qualità e l'ampiezza dei data set di formazione determinano l'accuratezza o la mancanza di dati prodotti dall'AI. I problemi di dati possono includere

  • Dati sbilanciati: i dati sbilanciati creano un pregiudizio nel modello di addestramento AI. Ad esempio, se un modello AI del retailer di abbigliamento utilizza solo i dati delle scarpe, il modello non sarà in grado di tenere conto delle variabili create esclusivamente dal dimensionamento per camicie o abiti.
  • Dati insufficienti: quando i modelli di formazione AI funzionano solo con un volume di dati ridotto, la capacità del modello di prevedere con precisione diventa estremamente limitata. I progetti richiedono dati di formazione sufficienti per perfezionare i risultati e rimuovere i pregiudizi. In caso contrario, è come guidare verso una destinazione con solo alcuni dei passaggi mappati.
  • Dati di scarsa qualità: sebbene i dati sbilanciati creino errori nelle previsioni e nei risultati, dati di scarsa qualità portano a un'imprecisione complessiva. La valutazione della qualità è un primo passo fondamentale.

2. Sfide legate all'algoritmo

Se i data set di addestramento sono la base del modello AI, l'algoritmo rappresenta la struttura principale. Per ottenere costantemente risultati accurati dal modello AI, gli sviluppatori devono creare e addestrare attentamente l'algoritmo per garantire la soluzione adatta alle esigenze del progetto.

  • Scelta dell'algoritmo giusto: quale algoritmo è giusto per il tuo progetto? Come punto di partenza è disponibile un'ampia gamma di algoritmi di AI e ognuno ha i propri punti di forza e di debolezza. Ad esempio, gli algoritmi di regressione logistica possono far avanzare rapidamente i progetti, ma forniscono solo risultati binari. Il giusto equilibrio tra ambito, risultati e risorse è alla base della scelta migliore per il tuo progetto.
  • Overfitting: l'overfitting si verifica quando un modello AI diventa troppo in sintonia con un risultato specifico, tralasciando così altri risultati che dovrebbero rientrare nell'ambito di applicazione. Queste situazioni si verificano per una serie di motivi, tra cui troppi pochi set di dati di formazione, set di dati di formazione omogenei e modelli eccessivamente complessi che portano a incomprensioni e "rumore dei dati".
  • Underfitting: l'underfitting si verifica quando un modello AI richiede un livello ulteriore di formazione e offre risultati accurati solo in circostanze estremamente limitate. Un esempio comune di underfitting è quando il modello funziona bene con i set di dati di addestramento iniziale, ma poi fallisce sia con ulteriore convalida che con i dati del mondo reale. L'underfitting si verifica spesso quando il modello è troppo semplice per gli obiettivi del progetto o i team non riescono a pulire correttamente i data set di addestramento prima dell'uso.

3. Problemi hardware e software

Quando supportano l'addestramento dei modelli AI i reparti IT devono affrontare sfide hardware e software. I potenziali ostacoli includono una potenza di calcolo e una capacità di storage sufficienti, risorse di dati e strumenti di compatibilità e integrazione per consentire a un progetto AI di giungere al proprio completamento.

Nel complesso, il successo dell'addestramento del modello AI implica la gestione di data set di grandi dimensioni. Ciò significa che i dipartimenti IT devono garantire che i formatori dispongano di storage dei dati sufficiente, dell'accesso necessario, di un sistema di gestione dei dati e di strumenti e framework software compatibili.

  • Risorse hardware: per gestire l'elaborazione e l'analisi di data set di grandi dimensioni, in particolare per modelli molto complessi, come quelli per la ricerca medica, l'IT deve proteggere server e sistemi di storage sufficientemente performanti. La formazione sui modelli AI richiede una notevole potenza di calcolo, quindi le organizzazioni devono garantire che l'ambito di un progetto sia allineato alle risorse disponibili.
  • Considerazioni sul software: i progetti di formazione AI devono integrare una serie di strumenti software, framework e sistemi specializzati, sia a monte che a valle. Ciò rende la verifica di compatibilità una parte fondamentale delle fasi iniziali di un progetto, perché l'integrazione di strumenti specializzati con i sistemi IT esistenti può essere un compito complesso.

4. Sfide relative all'assunzione di talenti qualificati

Ci vogliono persone con competenze specifiche in diverse discipline tecniche per sviluppare, gestire e iterare l'addestramento del modello AI. La mancanza di esperienza in qualsiasi area potrebbe facilmente compromettere il processo di formazione, generando infine un riavvio completo del progetto.

  • Domanda di talentispecializzati in AI: per riunire un team eccellente di sviluppatori e data scientist, dovrai assumere personale con estrema attenzione. Tuttavia, le competenze di AI e Machine Learning sono molto richieste, il che significa che portare le persone giuste può costringere le organizzazioni a un processo di assunzione altamente competitivo. Pertanto, i datori di lavoro devono muoversi rapidamente quando identificano una persona qualificata ed essere al passo con lo stato della domanda del mercato. Per attirare i talenti migliori, mostra il tuo impegno nei confronti della tecnologia, ad esempio, lanciando un centro di eccellenza AI.
  • Mancanza di professionisti dell'intelligenza artificiale preparati: se un'organizzazione avvia un progetto di intelligenza artificiale con un team di sviluppo ridotto, l'iniziativa può rivelarsi imprecisa o parziale, senza addirittura raggiungere il proprio stadio finale. Andare avanti con la mancanza di professionisti qualificati fa perdere tempo e denaro, quindi preparati a investire sia in talenti che nella tecnologia.

5. Sfide nella gestione dei progetti AI

I progetti AI aziendali possono essere costosi e richiedere molte risorse. Oltre alle preoccupazioni immediate relative allo sviluppo dei modelli, alla fonte dei dati e alla formazione dei modelli AI, la gestione richiede un ottimo equilibrio tra supervisione finanziaria, tecnologica e di pianificazione.

  • Lacune nella comunicazione: una gestione efficace dei progetti per qualsiasi settore richiede una comunicazione ben strutturata, ma i project manager AI devono interfacciarsi con molti team, tra cui IT, legale e finanziario, oltre agli utenti finali del progetto. Le lacune nella comunicazione possono portare a problemi che hanno effetti a catena e costano all'organizzazione in termini di precisione, tempo e denaro.
  • Aspettative allineate: la cultura popolare ha fissato aspettative elevate su ciò che l'AI può fare. Portare queste aspettative sulla terra richiede una comunicazione efficace da parte dei team leader sullo scopo, gli obiettivi e le capacità del progetto AI. Senza questa comunicazione, gli utenti potrebbero non comprendere gli aspetti pratici o le limitazioni del progetto.

6. Problemi nella gestione dei dati

Nel contesto della formazione sull'iAI, si applicano diversi elementi della sicurezza dei dati in ogni fase. Collettivamente, ciò crea una serie di sfide nell'ambito della gestione dei dati.

  • Accesso e proprietà dei dati: chi ha accesso ai dati di formazione? Chi può vedere i risultati della formazione? Chi cura, archivia e gestisce il processo? È necessario prendere in considerazione tutti questi aspetti. Senza solide strategie di gestione dei dati, come l'utilizzo dell'accesso basato sui ruoli, la logistica dei progetti può rimanere coinvolta nel più piccolo dei passaggi e questi inconvenienti possono aprire la porta a problemi di sicurezza.
  • Privacy e sicurezza dei dati: i data set di formazione possono contenere dati sensibili, tra cui informazioni di identificazione personale, dettagli finanziari e piani aziendali sensibili. Garantire la privacy potrebbe richiedere la crittografia e/o la pulizia sia nei dati di formazione che nei dati di output. Inoltre, i problemi di sicurezza informatica standard si applicano al modello AI sia durante la formazione che durante l'implementazione, in particolare quando il progetto coinvolge risorse pubbliche o esterne.

Superare le sfide dell'addestramento dei modelli AI

Durante il processo di addestramento del modello AI, le sfide sono molteplici e legate a diversi fattori. Problemi tecnici che coinvolgono risorse hardware, pratiche degli algoritmi o data set possono indurre gli sviluppatori a chiedersi: "Come possiamo fare?"

Il superamento di queste sfide richiede una pianificazione, un uso intelligente delle risorse e, forse la cosa più importante, una comunicazione frequente, completa e inclusiva.

Anche l'uso intelligente della tecnologia può aiutare.

Soluzioni tecniche

L'intermittenza tecnica nell'addestramento del modello di AI può essere dovuta a motivi diversi. In alcuni casi, il tipo di modello richiede più risorse di quelle che l'organizzazione può fornire. Altre volte, il set di dati di addestramento non è preparato correttamente oppure il modello potrebbe richiedere più set di dati di addestramento rispetto a quelli disponibili. Le tre tecniche seguenti possono aiutare a superare le sfide tecniche più comuni.

  • Aumento dei dati: se il tuo modello AI ha bisogno di più data set di formazione o di una diversità più ampia di data set, ma ulteriori risorse rimangono inaccessibili, i team potrebbero essere in grado di generarne di propri. L'aumento dei dati si riferisce al processo di aumento manuale dei data set di formazione per fornire ulteriore addestramento del modello, a volte con un obiettivo specifico in mente.
  • Regolarizzazione: l'overfitting è uno dei problemi più comuni riscontrati durante l'addestramento del modello AI. La regolarizzazione offre tecniche per compensare ciò all'interno di un data set di training. Attraverso la regolarizzazione, i modelli si calibrano per compensare l'overfitting attraverso varie ottimizzazioni che creano un output più semplice e accurato. Le tecniche comuni di regolarizzazione includono la ridge regression, la lasso regression e la rete elastica.
  • Transfer learning: il transfer learning consente agli sviluppatori di saltare diversi passaggi utilizzando un algoritmo esistente come punto di partenza. Il successo del transfer learning dipende da diversi fattori. In primo luogo, deve esistere un modello praticabile, che dimostri un processo simile di successo pur essendo abbastanza flessibile da adattarsi al contesto di un nuovo progetto. In secondo luogo, l'ambito e gli obiettivi del progetto devono essere in grado di adattarsi al lavoro esistente.

Soluzioni organizzative

In qualsiasi organizzazione, i modelli di AI di successo richiedono più competenze tecniche. Poiché una varietà di stakeholder può essere coinvolta durante il processo di formazione, anche per questioni non tecniche, il successo del progetto spesso dipende dal coinvolgimento dell'intera organizzazione. Quindi, creare un fronte unito è una sfida in sé.

Ecco alcuni modi pratici per ottenere un processo organizzativo fluido.

  • Stabilire canali di comunicazione chiari: i progetti AI possono richiedere set di competenze diversi in team differenti. Le sfide possono sorgere quando questi team di solito non lavorano insieme. Pertanto, una comunicazione aperta e chiara sugli obiettivi, la portata e la cadenza del lavoro di un progetto crea unità e limita la confusione che può portare a lavori duplicati o a passaggi non riusciti.
  • Favorire una cultura della collaborazione: i progetti di AI di successo coinvolgono molte parti interessate, tra loro diverse e con punti di vista differenti. Portare tutte queste persone a lavorare in modo coseo significa avvalersi di una cultura della collaborazione. Per le soluzioni creative, assicuratevi che le opinioni individuali possano essere espresse e discusse in modo costruttivo e rispettoso.
  • Aumenta l'apprendimento continuo: le funzionalità AI si sono evolute in modo significativo negli ultimi 10 anni, con la potenza di elaborazione e l'accessibilità al cloud che crescono rapidamente. Nuove possibilità, competenze e strategie stanno emergendo e stare al passo con i progressi richiede un apprendimento continuo. I team dovrebbero tenere d'occhio il futuro anche mentre lavorano ai progetti attuali.

Supera le sfide della formazione dei modelli AI con Oracle

Le sfide della formazione dei modelli AI possono variare da tecniche a organizzative; fortunatamente, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) può essere parte della soluzione per quasi ogni evenienza. La capacità di elabrazione scalabile e le risorse storage possono potenziare la formazione anche con data set di grandi dimensioni e modelli complessi, mentre strumenti di sicurezza e governance approfonditi aiutano a soddisfare i più recenti requisiti di privacy e sicurezza.

OCI accelera anche la collaborazione e la comunicazione tra i reparti consentendo la condivisione dei dati e la connessione delle fonti di dati, il tutto per garantire maggiore trasparenza durante lo sviluppo. Grazie a una copertura completa di servizi di elaborazione, storage, networking, database e piattaforma, OCI offre un vantaggio flessibile e potente per la formazione sui modelli AI, riducendo al contempo i costi di progetto e organizzativi.

Per le organizzazioni che persistono e superano le sfide inerenti all'addestramento dei modelli AI, i benefici possono includere livelli migliori di automazione e vantaggi competitivi, anche prodotti e servizi completamente nuovi, basati su insight che non sarebbero rilevabili senza l'AI.

I team IT, i project manager e la leadership esecutiva hanno gli strumenti per superare queste e altre sfide coinvolgendo l'addestramento di modelli AI specifici per ogni caso. Ci vuole solo un po' di pensiero creativo.

La creazione di un centro di eccellenza AI prima dell'inizio della formazione specifica dell'organizzazione aumenta le probabilità di successo. Il nostro ebook spiega perché e offre suggerimenti per costruire un efficace CoE.

Domande frequenti sulle sfide legate all'addestramento dei modelli AI

In che modo è possibile utilizzare il transfer learning per migliorare l'accuratezza dei modelli AI?

Il transfer learning nei modelli AI si riferisce al processo di utilizzo di un modello esistente come punto di partenza per un nuovo progetto. Questo dà ai progetti un vantaggio, anche se presenta limitazioni. Il transfer learning funziona meglio quando il modello esistente affronta una situazione generale e il nuovo progetto approfondisce aspetti più specifici. Man mano che le funzionalità AI diventano più sofisticate,i punti di inizio/fine del transfer learning dovrebbero ampliarsi sempre di più.

In che modo le organizzazioni possono promuovere una cultura di collaborazione tra i membri del team coinvolti nell'addestramento dei modelli AI?

Le organizzazioni spesso hanno bisogno di collaborazione tra team con set di competenze diversi per completare con successo i progetti AI. Per incoraggiare la collaborazione, i leader dovrebbero incoraggiare una comunicazione aperta, input e una discussione costruttiva tra tutti gli stakeholder e una filosofia di apprendimento continuo. Sottolineando il come e il perché di "lavoriamo tutti insieme a questo progetto" e guardando anche alle possibilità future, un'organizzazione può fare un passo verso una maggiore coesione generale all'interno dei vari team.

In che modo le organizzazioni possono superare le limitazioni hardware e software durante l'addestramento dei modelli AI?

Molte soluzioni diverse possono superare le limitazioni hardware e software. In alcuni casi sono all'interno dell'organizzazione, ad esempio allocando personale interno con più esperienza per valutare e perfezionare il modello specifico. Un altro esempio potrebbe essere rappresentato dai data set di addestramento, che potrebbero richiedere una pulizia e una preparazione adeguate per limitare l'impatto sulle risorse. In altre situazioni, l'uso di risorse esterne, come una piattaforma di infrastruttura basata su cloud, può consentire ai team di scalare più facilmente e con maggiore flessibilità per gestire le richieste di elaborazione.