6 項常見的 AI 模型訓練挑戰

在 AI 專案中，每個模型訓練流程都不同。範圍、受眾、技術資源、財務限制，甚至是開發人員的速度和技能，都是需要考量的因素，因此帶來各種挑戰。

雖然每組模型訓練難題都不盡相同，但還是能歸納出幾個主題。本文將探討在 AI 模型訓練期間最常見的六個問題，並為開發團隊和整個組織提供解決方案和替代辦法。

為什麼 AI 模型訓練如此困難？

儘管 AI 相關資源快速擴展，AI 模型訓練流程仍充滿挑戰。有些問題會彼此交織惡化。隨著資源愈來愈強大和普及，AI 模型也變得更加複雜。這些模型是否準確？可否擴充？

重點精華

• AI 模型訓練挑戰可能涵蓋整個組織的各種因素，而且不只是技術問題。
• 技術挑戰通常可透過增強訓練資料集或新增外部雲端資源以獲得更多運算能力來解決。
• 若要克服這些挑戰，需要結合技術專業知識、彈性流程，以及利害關係人之間的協作文化

6 項常見的 AI 模型訓練挑戰

從最初的專案範圍界定到最終的部署上線，AI 模型訓練涉及了許多不同部門。從技術的角度來看，IT 部門需要瞭解硬體基礎架構需求，資料科學家必須考慮訓練資料集來源，而開發人員必須衡量其他軟體和系統的投資。

從組織的角度來看，AI 專案的類型會決定受專案影響的營運部門：行銷、銷售、人力資源和其他團隊，都可能會對專案的目的、範圍或目標發表意見。

因此，AI 模型訓練的過程就像擁擠的廚房。廚師愈多，限制和變數愈多，而這都會增加組織的挑戰。下列清單深入探討在 AI 模型訓練期間最常見的六個挑戰：

本圖顯示 6 個 AI 模型訓練挑戰：

• 硬體和軟體：硬體資源/功能限制以及不相容的軟體
• 演算法：模型類型選擇、過度擬合或低度擬合
• 資料集：資料不足、不平衡或品質不佳
• 人才庫：AI 技術人員的就業市場火熱且競爭激烈
• 專案管理：部門之間的溝通隔閡和棘手期望
• 資料管理：整個組織的安全性、隱私權、存取權和所有權考量

1. 資料集相關挑戰

訓練資料集是任何 AI 模型的基礎。這表示訓練資料集的品質和廣度會決定 AI 所產生的資料是否準確。資料問題可能包括

• 資料不平衡：資料不平衡會導致 AI 訓練模型出現偏差。例如，如果服飾零售商的 AI 模型只使用鞋子資料，則模型將無法考慮到專為襯衫或洋裝尺寸建立的變數。
• 資料不足：當 AI 訓練模型只處理少量資料時，模型準確預測的能力會變得極為有限。專案需要足夠的訓練資料，才能充分改善結果並去除偏差。否則，就好像只規劃一部分路徑便前往目的地。
• 資料品質不佳：相較於資料不平衡會造成預測和結果偏差，資料品質不佳會導致整體不準確。審查來源品質是關鍵的第一步。

2. 演算法相關挑戰

如果訓練資料集是 AI 模型的基礎，那麼演算法就代表主要結構。為了從 AI 模型持續獲得準確的結果，開發人員必須仔細制定並訓練演算法，以確保正確符合專案需求。

• 選擇正確的演算法：哪一個演算法適合您的專案？有許多 AI 演算法可以起頭，而每個演算法都有各自的長處與短處。例如，邏輯迴歸演算法可加速專案進行，但僅提供二元結果。若要在範圍、結果和資源之間取得正確平衡，必須使用所有因素為專案做出最佳選擇。
• 過度擬合：過度擬合是指 AI 模型與特定結果過於契合，導致遺漏範圍內應有的其他結果。發生這些情況的原因有很多，包括訓練資料集過少、訓練資料集同質以及模型過度複雜，而導致誤解和「資料雜訊」。
• 低度擬合：低度擬合是指 AI 模型需要進一步訓練，並且只會在極度受限的情況下提供準確的結果。低度擬合的常見例子之一，是模型搭配初始訓練資料集運作良好，在進一步驗證和使用真實世界資料時卻失敗。當模型對於專案目標過於簡單，或團隊在使用前未能正確清理訓練資料集時，就容易發生低度擬合的情況。

3. 硬體和軟體挑戰

IT 部門在支援 AI 模型訓練時面臨硬體和軟體挑戰。潛在的阻礙包括沒有足夠的運算能力和儲存容量、資料資源以及相容性和整合工具，能夠持續到 AI 專案完成。

整體而言，AI 模型訓練成功涉及管理非常大型的資料集。這表示 IT 部門必須確保訓練人員有足夠的資料儲存空間、必要的存取權、資料管理系統，以及相容的軟體工具和架構。

• 硬體資源：為了處理和分析大型資料集，(特別是針對非常複雜的模型，例如醫學研究模型)，IT 部門必須確保有足夠的高效能伺服器和儲存系統。AI 模型訓練需要大量的運算能力，因此組織必須確保專案的範圍與可用的資源相符。
• 軟體考量：AI 訓練專案需要整合數個專業軟體工具、架構以及上游和下游系統。這使得相容性檢查成為專案初始基礎工作的關鍵，因為整合專業工具與現有 IT 系統可能是相當複雜的工作。

4. 僱用技術人才的挑戰

開發、管理和迭代 AI 模型訓練，需要在不同技術領域擁有專業技能的人才。缺乏任何領域的經驗都很容易使訓練流程脫軌，最終導致重啟整個專案。

• AI 人才的需求：為了組成出色的開發人員和資料科學家團隊，您必須謹慎僱用人才。不過，AI 和機器學習技能的需求很高，這表示組織可能為了引進適合的人才，被迫進入極為競爭的僱用過程。因此，雇主必須在發現合格人員時迅速採取行動，並持續掌握市場需求。為了吸引最佳人才，請展現您對技術的投入，例如推出 AI 卓越中心。
• 缺乏訓練有素的 AI 專業人員：如果組織以薄弱的開發團隊展開 AI 專案，即使完成了，計畫長期下來也可能會變得不準確或偏差。缺乏訓練有素的專業人員即著手進行會浪費時間和金錢，因此請做好人才和技術投資準備。

5. 管理 AI 專案的挑戰

企業 AI 專案可能是耗費大量金錢與資源的工作。除了模型開發、資料來源策劃和 AI 模型訓練這些直接的考量之外，管理階層還需要在財務、技術和排程的監督之間取得良好的平衡。

• 溝通隔閡：在任何產業，良好溝通都是有效管理專案的前提，但 AI 專案經理必須與許多團隊 (包括 IT、法律和財務) 配合，還要考量專案的終端使用者。溝通隔閡所導致的問題可能會引起連鎖反應，造成組織在準確性、時間、金錢或上述所有方面蒙受損失。
• 不符合期望：目前，大眾對 AI 的能耐抱有很高的期望。為了讓期望符合現實，團隊領導者需要針對 AI 專案的目的、目標和功能進行有效的溝通。若未這麼做，使用者可能不瞭解專案的實用性或限制。

6. 管理資料的挑戰

在 AI 訓練的情境下，每個階段分別適用不同的資料安全元素。這些元素共同為資料管理帶來一系列的挑戰。

• 資料存取權和所有權：誰有權存取訓練資料？誰可以查看訓練結果？誰負責策劃、歸檔和管理流程？這些都是必須考慮的問題。如果沒有健全的資料管理策略 (例如使用角色型存取)，專案後勤可能會因最微不足道的事情而受阻，而這些阻礙可能會帶來安全問題。
• 資料隱私權和安全性：訓練資料集可能包含敏感資料，包括個人識別資訊、財務詳細資料和敏感的公司計畫。為了確保隱私權，可能需要在訓練和輸出資料都進行加密和 (或) 清理。此外，AI 模型在訓練和部署期間都會有標準網路安全考量，當專案涉及公有或外部資源時更是如此。

克服 AI 模型訓練挑戰

在 AI 模型訓練過程中，可能會有來自各方面的挑戰。硬體資源、演算法實用性或資料集等技術問題，可能會讓開發人員心想：「怎樣才能真正做完？」

若要克服這些挑戰，需要規劃、善用資源，而最重要的可能是頻繁、完整且全面的溝通。

善用用技術也可能有幫助。

技術解決方案

AI 模型訓練中的技術問題有許多原因。有時候，組織能夠提供的資源不足以滿足模型類型的需求；有時候，則是未妥善準備訓練資料集，或模型需要的訓練資料集超出現有規模。下列三種技術可協助克服常見的技術挑戰。

• 資料擴增：如果您的 AI 模型需要更多訓練資料集，或這些資料集需要更廣泛的多樣性，但還無法存取進一步的資源，團隊則可以自行產生。資料擴增是指手動擴增訓練資料集以提供進一步模型訓練的過程，有時是為了某個具體目標。
• 正規化：過度擬合是 AI 模型訓練期間最常見的問題之一。正規化提供在訓練資料集中彌補該問題的技術。透過正規化，模型會進行校準，透過各種最佳化彌補過度擬合的情況，以建立更簡單且更準確的輸出。常見的正規化技術包括脊迴歸、最小絕對值收斂及彈性網路。
• 轉移學習：轉移學習可讓開發人員從使用現有演算法開始，藉此略過幾個步驟。成功的轉移學習取決於幾個因素。首先，必須要有可行的模型，能夠示範成功的類似流程，同時具有足夠的彈性，能夠根據新專案的情境調整。其次，專案的範圍和目標必須能夠根據現有工作進行調整。

組織解決方案

在任何組織中，AI 模型若要成功，都不能單憑技術專業知識。由於訓練過程可能會涉及各方利害關係人 (包括財務和目標等非技術問題)，專案成功與否，往往取決於整個組織的投入程度。因此，要建立統一陣線，本身就是一項挑戰。

以下幾個實用方法，有助於讓組織流程變得更順暢。

• 建立清楚的溝通管道：AI 專案可能需要不同團隊的各種技能。當這些團隊不常合作時，可能會面臨挑戰。因此，開放清楚地溝通專案的目標、範圍和工作節奏有助於團結，並減少可能導致重複工作或遺漏步驟的混淆情形。
• 培養協作文化：成功的 AI 專案需要許多抱持不同觀點的不同利害關係人參與。要將這些人集結成一個有凝聚力的工作單位，就需要經營協作文化。為了獲得有創意的解決方案，請確保大家能夠以有建設性、互相尊重的方式表達和辯證個人意見。
• 鼓勵持續學習：過去 10 年來，AI 功能已大幅進化，其中運算能力和雲端可及性的成長特別快速。新的潛能、技能和策略不斷出現，需要持續學習才能跟得上這些進展。即使團隊在持續推進目前的專案，也應該密切注意未來。

利用 Oracle 克服 AI 模型訓練挑戰

AI 模型訓練的挑戰涵蓋從技術到組織的每個層面；幸好，Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 幾乎都能夠解決。可擴充的運算和儲存資源能夠支援訓練進行，即使是大型資料集和複雜的模型也沒問題；深入的安全和治理工具則有助於滿足最新的隱私權和安全要求。

OCI 還透過允許資料共享和連接資料來源，加速部門之間的協作和溝通；這些都有助於提高開發期間的資訊透明度。OCI 完整涵蓋了運算、儲存、網路、資料庫和平台服務，為 AI 模型訓練提供彈性且強大的優勢，同時降低專案和組織成本。

組織若能持續克服 AI 模型訓練固有的挑戰，不僅能夠提高自動化程度和競爭優勢，甚至還能根據沒有 AI 便無法發現的洞察，推出全新的產品和服務。

IT 團隊、專案經理和高階主管擁有工具，能夠克服這些挑戰，以及其他個別案例 AI 模型訓練的挑戰。只需要一些創意思維。

AI 模型訓練挑戰常見問題

如何利用轉移學習提高 AI 模型的準確性？

AI 模型中的轉移學習，是指在新專案開始時使用現有模型的過程。這讓專案可以搶先起步，但也有其限制。當現有模型解決的是一般情況時，轉移學習的效果最佳，新專案可深入探索更多細節。隨著 AI 功能變得愈來愈複雜，轉移學習從起點到終點的範圍會變得愈來愈廣。

組織如何在參與 AI 模型訓練的團隊成員之間促進協作文化？

組織通常需要具有各種技能的團隊協作，才能成功完成 AI 專案。為了鼓勵協作，領導者應鼓勵所有利害關係人進行開放的溝通、意見回饋和建設性的討論，以及持續學習的理念。藉由強調「共同面對一切」的方式和理由，同時探討未來的可能性，組織就能逐步加強各團隊的整體凝聚力和溝通。

組織如何克服 AI 模型訓練期間的硬體和軟體限制？

有許多不同的解決方案可以克服硬體和軟體限制。有些解決方案可以在組織內部達成，例如配置更有經驗的內部人員來評估和調整特定模型。另一個例子是在訓練資料集本身，這些資料集可能需要適當的清理和準備，以限制對資源的影響。在其他情況下，使用外部資源 (例如雲端式基礎架構平台) 可讓團隊更輕鬆地進行調整，以更大的彈性來處理運算需求。