Задачите на инженерството за машинно обучение са да анализира големи количества данни и да създава модели въз основа на резултатите, за да прави прогнози в различни области на човешката дейност: бизнес, медицина и индустрия. ML инженер се занимава с обучение на невронни мрежи, проектиране на аналитични мрежи и услуги, базирани на алгоритми за машинно обучение. Научете повече за ML и edge AI в тази статия.
Какво е инженеринг на машинно обучение?
Машинното обучение е област, свързана с разработването, интегрирането и поддръжката на системи за машинно обучение. ML инженерството разчита на инженерни принципи за проектиране, разработване и внедряване на ML модели, софтуер и алгоритми.
Фокусът на инженерните изследвания на Machine Learning е върху разработването на ефективни ML системи с възможност за мащабиране, адаптирани към обработка на солидни набори от данни и генериране на надеждни прогнози. Този процес може да бъде разделен на отделни процеси — подготовка на данни, създаване и обучение на модел, внедряването му и проследяване на работата.
Специалистите по ML инженеринг трябва да имат познания в областта на компютърните науки, математиката и статистиката, както и в специализирана област. В допълнение, ML инженерът използва опит в проектирането и разработването на водещи AI системи, базирани на усъвършенствани AI алгоритми. Такива системи са способни да учат, да разсъждават и да вземат решения въз основа на входни данни. Освен това, сред уменията на ML инженера е задължителното познаване на езиците за програмиране Python и Java, както и разбиране на библиотеки и среди за машинно обучение като TensorFlow, PyTorch и др. Желателно е да имате минимални познания на разпределени изчисления и среди за обработка на големи данни.
Какво е Edge AI?
Edge computing предполага, че данните се обработват директно близо до източника, в периферията на мрежата, без да се прехвърля информация към централния възел за обработка на информация. Тази практика намалява времето за обработка и прави изчисленията по-продуктивни.
Технология, базирана на прилагането на AI алгоритми и модели върху периферни устройства (смартфони, сензори, камери), се нарича edge AI. Той осигурява локална обработка на информацията, без да включва централни сървъри и облачни услуги, което оптимизира процеса на вземане на решения в реално време. Този подход е насочен към премахване на забавянията в работата и поддържане на поверителността и сигурността. През последните години приложението на edge AI е уместно в приложения за автономно управление на превозни средства, роботика и интелигентни домове.
Предизвикателства на инженеринга на машинно обучение за Edge AI
Вграждането на ML инженерство в edge AI е изправено пред редица предизвикателства, които инженерите обикновено не срещат, когато работят по стандартни ML проекти. Какви проблеми трябва да решават инженерите?
- Ограничени ресурси. Изчислителната мощност, паметта и капацитетът за съхранение на периферните устройства са сравнително малки, което изисква адаптирането на ML моделите към тези характеристики на проекта.
- Обработка в реално време. Често AI крайните приложения обработват данни в реално време. При такива обстоятелства ML моделите трябва да отговарят на минималните закъснения и високата производителност.
- Периферни устройства, захранвани от батерии, така че ниската консумация на енергия на ML моделите е много желателна, за да се увеличи максимално живота на батерията.
- Лошото качество на данните поради използването на алгоритми за потискане на шума може да се превърне в определящ фактор за производителността на моделите.
- Поради малкия обем, характерен за съхранение на периферни устройства, към моделите се поставя изискването за компактни размери.
- Разработването и управлението на модели често се усложнява от липсата на специални инструменти и опит в подобни процеси от инженер.
Прочетете също: Ръководство за разработка на приложения, базирани на AI за собственици на бизнес
Препоръки за машинно обучение
Най-добри практики за машинно обучение
Експертите с опит препоръчват да се придържате към следните правила, когато работите с ML модели за edge AI:
- Работата трябва да започне само след получаване на пълна информация за точното функциониране на AI периферното приложение, изискванията за бизнес данни за работа и дали има ограничения за периферното устройство;
- правилният избор на модела ML е важен. Необходим е модел, който е оптимизиран за ограничения на ресурсите, обработка в реално време и ниска консумация на енергия;
- оптимизиране на производителността на модела при запазване на точността на работата, което се постига чрез компресия и квантуване;
- събирайте висококачествени данни, които отразяват използването и ограниченията на устройството;
- обучете и тествайте ML модела въз основа на избраната информация;
- наблюдавайте ефективността на ML модела, като използвате регистриране на данни и прогнозна поддръжка на модела за откриване на възможни проблеми;
- разгръщане на модел чрез специални инструменти, адаптирани към AI;
- поддръжка и актуализиране на ML модела. Това ще гарантира, че моделът отговаря на изискванията на приложението и ограниченията на периферията.
Комбинацията от ML и edge AI технологии актуализира нови предизвикателства, с които инженерите не са се сблъсквали преди. Екипът на Software Development Hub ще поеме задачата да създаде ефективен и продуктивен ML модел, адаптиран да работи на периферни устройства при ограничения и променящи се изисквания. По време на процеса на разработка ние вземаме предвид проблемите със сигурността и поверителността, предлагайки надежден и ефективен продукт.
