مهم‌ترین نکاتی که باید در ساختن موتورهای مکمل هوش مصنوعی در نظر داشت

یکی از مهم‌ترین بخش‌ها در هر یادگیری ماشین عملیاتی، هوش مصنوعی به‌ کار رفته در آن است. معمولاً این کار را موتورهای مکمل هوش مصنوعی AI serving engine انجام می‌دهند.

موتورهای مکمل هوش مصنوعی داده‌های موجود در دیتابیس را ارزیابی و تفسیر می‌کنند، مدل به کار رفته در آن را بیرون می‌کشند و عملکرد سیستم را کنترل می‌کنند.

موتورهای مکمل هوش مصنوعی دنیای کاملاً جدیدی را بازنمایی می‌کنند که در آن نرم‌افزارها قادر خواهند بود از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود کارایی عملیاتی و حل مشکلات اساسی کسب‌وکارها بهره گیرند.

پژوهشی بر روی مشتریان Redis Lab انجام شده است تا چالش‌های آن‌ها را در به‌کارگیری هوش مصنوعی در محصولاتشان بررسی کند. این تحقیق برای درک بهتر، فهرستی از مهم‌ترین مسائل را تهیه کرده‌ است:

 موتور مکمل سرتاسری سریع

اگر شما از اپلیکیشن‌های بلادرنگ پشتیبانی می‌کنید، باید مطمئن شوید که افزودن قابلیت هوش مصنوعی به کارتان تاثیر سوئی در عملکرد برنامه نخواهد داشت.

نداشتن قطعی

همان‌طور که هر تراکنش بالقوه‌ای برخی از فرایندهای هوش مصنوعی را دربرمی‌گیرد، نیاز دارید تا به‌صورت مستمر استاندارد SLA را رعایت کنید.

توسعه‌پذیری

با توجه به رفتار کاربران، بسیاری از نرم‌افزارها طوری ساخته می‌شوند که بتوانند از پس دوره‌هایی که ترافیک نرم‌افزار بالاست، مثل جمعه‌ سیاه، برآیند. از سوی دیگر، موتور هوش مصنوعی مکملی که استفاده می‌کنید باید بر اساس نیازهایتان انعطاف‌پذیری لازم را داشته باشد.

پشتیبانی از پلتفرم‌های گوناگون

موتور AI که به کار می‌گیرید باید قادر باشد از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده کند که با پلتفرم‌های پیشرفته‌ای چون تنسورفلو یا پایتورچ آموزش دیده‌اند. علاوه بر این، مدل‌های یادگیری ماشینی مثل جنگل تصادفی یا رگرسیون خطی هنوز هم در بسیاری از موارد پیش‌بینی‌پذیری خوبی را فراهم می‌کنند و موتور AI شما باید بتواند از آن‌ها ساپورت کند.

آسان بودن استفاده از مدل‌های جدید در آن

اغلب شرکت‌ها به‌دنبال راهی می‌گردند که مدل‌هایشان را بر اساس روندهای بازار یا فرصت‌های جدید به‌صورت پیاپی به‌‎روزرسانی کنند. به‌روزرسانی باید تا جای ممکن شفاف باشد و نباید بر عملکرد نرم‌افزار ‌تاثیر منفی بگذارد.

کنترل عملکرد و بازآموزی

همه می‌خواهند بدانند که مدلی که آموزش داده‌اند به چه میزان خوب اجرا می‌شود و چقدر می‌توان آن را بر اساس عملکردهایش در دنیای واقعی بهبود بخشید. اطمینان حاصل کنید که موتور هوش مصنوعی از تست برای مقایسه مدل با مدل پیش‌فرض استفاده می‌کند. همچنین سیستم باید ابزارهایی برای نمره‌دهی به عملکرد AI نرم‌افزار شما داشته باشد.

دسترسی آسان

در بسیاری از موارد بهتر است هوش مصنوعی خود را در فضای ابری بسازید و گسترش دهید تا قادر باشید هر جایی که نیاز داشتید از آن استفاده کنید. موتورهای مکمل هوش مصنوعی باید با پلتفرم شما سازگار باشد و بر اساس فناوری متن باز ساخته شده باشد.