Modelowanie AI: napędzanie inteligencji w analizie

Omówienie modelowania AI

  • Modelowanie AI to tworzenie, szkolenie i wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego, które imitują proces logicznego podejmowania decyzji na podstawie dostępnych danych.

  • Modele AI zapewniają podstawę do obsługi zaawansowanych metodologii inteligencji, takich jak analiza w czasie rzeczywistym, analiza predykcyjna i analiza rozszerzona.

  • Firma Intel oferuje rozwiązania sprzętowe, które przyspieszają AI. Rozwiązania programowe zoptymalizowane na architekturze Intel® nie tylko zapewniają wyższą wydajność, ale także ułatwiają rozwój i wdrażanie rozwiązań AI.

author-image

By

Czym jest modelowanie AI?

Po zgromadzeniu i opracowaniu danych trzeci etap potoku danych obejmuje tworzenie inteligentnych modeli uczenia maszynowego do obsługi zaawansowanych analiz. Modele te wykorzystują różne rodzaje algorytmów, np. regresji liniowej lub logistycznej, do rozpoznawania wzorców danych i wyciągania wniosków w sposób, który imituje umiejętności ludzkie. W uproszczeniu modelowanie AI to tworzenie procesu decyzyjnego, na który składają się trzy podstawowe kroki:

  • Modelowanie: pierwszym krokiem, jest stworzenie modelu AI, który wykorzystuje złożony algorytm lub warstwy algorytmów do interpretacji danych i podejmowania decyzji na ich podstawie. Skuteczny model AI może działać jako zamiennik fachowej wiedzy ludzkiej w każdym określonym przypadku użycia.
  • Szkolenie modelu AI: drugim krokiem, jest szkolenie modelu AI. Najczęściej szkolenie obejmuje przetwarzanie dużych ilości danych przez model AI w powtarzalnych pętlach testowych i sprawdzanie wyników w celu zapewnienia dokładności oraz tego, czy model zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami. W trakcie tego procesu inżynierowie pracują nad modyfikacjami i ulepszaniem modelu AI podczas jego szkolenia.
  • Wnioskowanie: trzeci etap zwany jest wnioskowaniem. Ten krok odnosi się do wdrażania modelu AI w rzeczywistym przypadku użycia, w którym model AI rutynowo dochodzi do logicznych wniosków na podstawie dostępnych danych.

AI/ML to skomplikowany proces z dużymi wymaganiami dotyczącymi obliczeń, pamięci masowej, bezpieczeństwa danych i sieci. Skalowalne procesory Intel® Xeon®, rozwiązania pamięci masowej Intel®, zestawy narzędzi AI Intel® i optymalizacje oprogramowania zapewniają różne zasoby, które ułatwiają firmom szybkie, łatwe i bezpieczne wdrażanie rozwiązań AI/ML przy zachowaniu opłacalności.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie

AI to szeroki termin obejmujący każdą metodologię, w której maszyny lub komputery imitują ludzką zdolność podejmowania decyzji na podstawie dostępnych danych. Uczenie maszynowe to specyficzne zastosowanie AI w formie algorytmów, umożliwiających automatyzację zadań. Zasadniczym atrybutem uczenia maszynowego jest to, że obejmuje większą ilość danych, uczy się i z biegiem czasu podejmuje lepsze decyzje.

Głębokie uczenie to wyspecjalizowana kategoria uczenia maszynowego, w której algorytmy AI ułożone są w warstwy, tworząc wydajniejszą strukturę zwaną siecią neuronową. Modele głębokiego uczenia także korzystają z procesu powtarzalnej pętli testowej, w której inżynierowie stale poprawiają model w celu zwiększenia dokładności i rozpoznawania większej liczby szczegółów niż w przypadku możliwości uczenia maszynowego.

Typowe rodzaje algorytmów AI

Celem modeli AI jest wykorzystanie jednego lub kilku algorytmów do przewidywania wyników lub podejmowania decyzji, poprzez zrozumienie relacji między wieloma danymi wejściowymi różnego typu. Modele AI różnią się sposobem podejścia do tego zadania, a programiści AI wdrażają równocześnie wiele algorytmów, aby osiągnąć zamierzony cel lub uzyskać wymaganą funkcję.

  • Regres liniowy odwzorowuje relację liniową między jedną lub większą liczbą danych wejściowych X a wyjściami Y, często przedstawiając je w formie prostego wykresu liniowego.
  • Regres logistyczny przedstawia związek między binarną zmienną X (np. prawda czy fałsz lub obecne czy nieobecne) oraz wyjściem Y.
  • Liniowa analiza dyskryminacyjna działa podobnie jak regresja logistyczna, z wyjątkiem tego, że dane początkowe są dookreślone oddzielnymi kategoriami lub klasyfikacjami.
  • Drzewa decyzyjne stosują rozgałęzione wzorce logiki do zestawu danych wejściowych, dopóki drzewo decyzyjne nie doprowadzi do konkluzji.
  • Naiwny klasyfikator bayesowski to technika klasyfikacyjna, w której zakłada się, że między danymi wejściowymi nie ma relacji.
  • K najbliższych sąsiadów to technika klasyfikacyjna, w której przyjmuje się, że dane wejściowe o podobnych cechach będą znajdowały się blisko siebie, gdy ich korelacja zostanie przedstawiona w formie graficznej (w sensie odległości euklidesowej).
  • Uczenie kwantyzacji wektorowej jest podobne do koncepcji K najbliższych sąsiadów, lecz zamiast mierzyć odległość między poszczególnymi punktami danych, model przekształca takie punkty danych w prototypy.
  • Algorytmy maszyny wektorów nośnych tworzą podział, zwany hiperpłaszczyzną, który wyraźnie oddziela punkty danych w celu dokonania dokładniejszej klasyfikacji.
  • Bagging łączy wiele algorytmów, aby stworzyć dokładniejszy model, natomiast losowy las łączy wiele drzew decyzyjnych, aby uzyskać dokładniejszą prognozę.
  • Głębokie sieci neuronowe odnoszą się do struktury złożonej z wielu warstw algorytmów, przez które muszą przejść dane wejściowe aż do utworzenia ostatecznej prognozy i dojścia do punktu decyzyjnego.

Wymagania technologiczne modelowania AI

Modele AI stają się tak duże, że do ich skutecznego szkolenia wymagają większej ilości danych, a im szybciej dane zostaną przeniesione, tym szybciej można przeszkolić i wdrożyć model. Platformy z technologiami Intel® ułatwiają konfiguracje na potrzeby obciążeń roboczych AI dzięki wysoce wydajnym procesorom, pamięci masowej o dużej pojemności i strukturach sieci o dużej przepustowości, które obsługują przepływy o dużej gęstości.

  • Skalowalne procesory Intel® Xeon® trzeciej generacji oferują dużą liczbę rdzeni, dużą pojemność pamięci, łączność PCIe 4.0 oraz funkcje AI i zabezpieczeń, dostępne wyłącznie na platformach Intel®. Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) przyspiesza wnioskowanie głębokiego uczenia, jednocześnie zmniejszając wymagania pamięci masowej. Rozszerzenia Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) ułatwiają izolowanie obciążeń roboczych w pamięci w celu zwiększenia bezpieczeństwa systemu i umożliwiają uczenie federacyjne modeli AI w obliczeniach wielostronnych (modele AI z różnych jednostek mogą szkolić się na tych samych zaszyfrowanych zestawach danych).
  • Technologia Intel® Optane™ zwiększa możliwości pamięci masowej oraz rozwiązań pamięci. Dyski SSD Intel® Optane™ DC zapewniają wyjątkową pojemność dzięki interfejsom PCIe, które umiejscawiają dane bliżej procesora i oferują niesamowitą prędkość we/wy. Pamięć trwała Intel® Optane™ zapewnia dużą pojemność dzięki wydajności zbliżonej do DRAM oraz umożliwia bezpieczne przechowywanie danych w pamięci w czasie wyłączania i ponownego uruchamiania systemu.
  • Karty sieciowe Intel® Ethernet z serii 800Intel® Silicon Photonics zapewniają nawet 100 GbE i są podstawą struktur centrum danych o niskich opóźnieniach, które zwiększają możliwości silników analitycznych.

Rozwiązania Intel® Software Solutions na potrzeby AI/ML

Ogromna liczba opcji programowych na rynku na potrzeby uczenia maszynowego i głębokiego uczenia może przyprawić o zawrót głowy. Jednak oferta firmy Intel to kompleksowe źródło popularnych struktur i bibliotek, zoptymalizowanych pod kątem wydajności na platformach Intel®.

  • Zestaw narzędzi OpenVINO™ w dystrybucji Intel® umożliwia optymalizację i przyspieszenie wnioskowania AI na platformach z technologiami Intel®, ułatwiając szybkie osiąganie wyników. Ten zestaw narzędzi jest przydatny we wdrożeniach centrum danych, przy generowaniu danych z użyciem AI oraz w przypadku wdrażania analizy na brzegu sieci.
  • Zestaw narzędzi Intel® AI Analytics Toolkit, będący częścią rozwiązania Intel® oneAPI, oferuje wstępnie przeszkolone modele AI i zawiera dystrybucję Intel® popularnych struktur, takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, zoptymalizowanych pod kątem wydajności na platformach z technologiami Intel®. Zasoby te ułatwiają programistom przyspieszenie działań związanych z modelowaniem AI i skrócenie czasu wdrożenia.
  • Rozwiązanie Analytics Zoo to ujednolicona platforma narzędzi AI i analitycznych, przeznaczona do wdrażania głębokiego uczenia, oparta na strukturach Apache Spark, TensorFlow, Keras i BigDL. Platforma zawiera również wysokopoziomowe abstrakcje i interfejsy API, a także wbudowane modele głębokiego uczenia ułatwiające integrację bazy danych i łatwe uruchamianie projektów głębokiego uczenia.

Partnerzy Intel® w zakresie analizy AI

Firma Intel blisko współpracuje z największymi w branży partnerami w dziedzinie inteligencji biznesowej i AI nad integracją najważniejszych technologii, takich jak skalowalne procesory Intel® Xeon® w ich platformach analitycznych. W przypadku dostawców inteligencji biznesowej obejmuje to firmy SAP, Oracle i SAS.

Partnerzy AI to Cloudera, Data Robot, Omni-Sci, H20, SAS i Splunk. Klienci końcowi skorzystają z bezpieczeństwa zapewnianego przez rozwiązania Intel® i funkcji przyspieszenia AI podczas korzystania z technologii Intel® w tych platformach.