Veel bedrijven werken met data-analyse en AI modellen. De ontwikkeling van een model vraagt de nodige tijd, maar uiteindelijk gaat de meeste tijd in het onderhouden en bijwerken van het model zitten. Wij geven u graag wat tips en hints om het onderhoud van uw modellen te vergemakkelijken en te automatiseren. 

Noodzaak van het onderhouden van uw AI modellen

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt op veel gebieden alomtegenwoordig, van de rand tot de onderneming. Dus, hoe gebruik je AI? Geef je alleen gegevens aan een voorspeller? Het antwoord is nee.”

In feite moeten we tijdens de infusie van AI gegevens verzamelen, de gegevens trainen, een model bouwen, het model implementeren en de voorspeller uitvoeren. De pijplijn naar het gebruik van AI is langer dan je zou verwachten, aangezien er verschillende elementen zijn. Bij het ontwikkelen van AI modellen wordt er geprobeerd de meest optimale resultaten te behalen en met een zo groot mogelijk percentage van zekerheid te voorspellen. De ontwikkeling van het eerste model kan rustig een paar maanden in beslag nemen, maar pas daarna begint het echte werk. Zodra het model namelijk in productie staat, in bijvoorbeeld een webapplicatie is het van groot belang dat er regelmatig gecontroleerd wordt of het model nog voldoet aan de vastgestelde eisen en nog in staat is om uw business vraag goed te beantwoorden. Door de constante stroom van nieuwe data, en daarmee nieuwe ontwikkelingen, moeten modellen regelmatig ge-update worden en worden aangepast op de nieuwe data. Daarnaast is het uiteraard ook belangrijk dat het AI model blijft werken en de juiste resultaten blijft teruggeven.

In ondernemingen vereist de cruciale rol van AI een goed gedefinieerde en robuuste methodologie en platform, en een bedrijf kan zelfs falen als de methodologie en het platform niet voldoen. Als fraudedetectie bijvoorbeeld slechte beslissingen neemt, wordt een bedrijf negatief beïnvloed. In de lange pijplijn voor AI moeten responstijd, kwaliteit, eerlijkheid, uitlegbaarheid en andere elementen worden beheerd als onderdeel van de hele levenscyclus. Het is onmogelijk om ze afzonderlijk te beheren.

Daarom beheert wat we ‘AI Model Lifecycle Management’ noemen de gecompliceerde AI-pijplijn en helpt het de nodige resultaten in de onderneming te verzekeren.

Wat is AI Model Lifecycle Management?

Laten we eens nadenken over wat nodig is voor AI Model Lifecycle Management. De eerste vereiste is een set componenten voor de hele pijplijn. We kunnen duidelijk vier stappen in de pijplijn vaststellen:

• Verzamelen: maak gegevens eenvoudig en toegankelijk.
• Organiseren: creëer een bedrijfsklare analysebasis.
• Analyseer: bouw en schaal AI met vertrouwen en transparantie.
• Infuse: Operationaliseer AI in een bedrijf.

Een andere vereiste is gegevensbeheer van de hele pijplijn. Kwaliteit is essentieel in het ondernemen en uitlegbaarheid en eerlijkheid worden steeds belangrijker. Gedurende de hele pijplijn moet data governance voor AI Model Lifecycle Management toezicht houden op en feedback geven over kwaliteit, eerlijkheid en uitlegbaarheid.

Hoe tools AI Model Lifecycle Management helpen

Zoals we hebben gezien, is AI Model Lifecycle Management niet eenvoudig. Het is vrijwel onmogelijk om dit handmatig te doen. Daarom moeten de benodigde tools de volgende functies hebben om AI Model Lifecycle Management in een cloud effectief te ondersteunen:

• Gemakkelijke modeltraining en implementatie
• Modelimplementatie en training op schaal
• Bewaken van data governance, kwaliteit en compliance
• Visualisatie van de hele pijplijn
• Uitgebreide connectoren voor gegevensbronnen IBM Cloud Pack for Data

Een voorbeeld van deze tools is de IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data is een multicloud data- en AI-platform met end-to-end tools voor AI Model Lifecycle Management op ondernemingsniveau, ModelOps. Het helpt organisaties hun algehele doorvoer van data science-activiteiten te verbeteren en snellere time-to-value uit hun AI-initiatieven te halen. Het Cloud Pak for Data bevat de volgende belangrijke mogelijkheden:

• Modelontwikkelings- en trainingstools, waaronder AutoAI en no-code, mogelijkheden voor slepen en neerzetten en ondersteuning voor een uitgebreide reeks veelgebruikte open source-bibliotheken en frameworks.
• Modelimplementatietools om geïmplementeerde modellen in productie voor moderne apps te schalen en te voldoen aan prestatie-eisen.
• Modelmonitoring- en beheertools om betrouwbare AI te leveren.
• Datavirtualisatiemogelijkheden om de AI-doorvoer van datawetenschapsteams aanzienlijk te verhogen door datawetenschappers te helpen efficiënt toegang te krijgen tot de brede set databronnen van een onderneming in een hybride multicloud-omgeving, zonder data te hoeven kopiëren.
• DataOps om te voldoen aan vereisten voor gegevensbeheer, kwaliteit en compliance.
• Complete dataservices, met een uitgebreide set dataconnectoren en schaalbare multicloud-data-integratiemogelijkheden om efficiënte extractie, transformatie en laadbewerkingen (ETL) uit een verscheidenheid aan databronnen mogelijk te maken.

Wilt u graag meer informatie over het automatiseren van AI Lifecycle Management? Schrijf u dan hieronder in de voor de webinar. Leer in korte tijd, zonder complexe terminologie de basisbenodigdheden voor het effectief managen van uw AI modellen.