Najczęstsze błędy przy realizacji projektów AI i jak ich uniknąć

Sztuczna inteligencja (AI) jest coraz częściej stosowana w różnych branżach, a początkujący programiści starają się wykorzystać jej potencjał w swoich projektach. Jednak pomimo obfitości dostępnych narzędzi i zasobów wielu początkujących popełnia powtarzające się błędy, które mogą prowadzić do niepowodzenia projektu. Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć najczęstsze błędy i nauczy Cię, jak ich unikać.

Co to jest sztuczna inteligencja i dlaczego jest ważna?

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki skupiająca się na tworzeniu systemów zdolnych do samodzielnego uczenia się i podejmowania decyzji. Znajduje zastosowanie w wielu obszarach – od opieki zdrowotnej, przez bankowość, po marketing i e-commerce.

Najczęstsze błędy początkujących w projektach AI

1. Niejasny cel projektu

Nowicjusze często rozpoczynają projekt AI bez jasno określonego celu. Sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem na wszystko i jej zastosowanie musi być uzasadnione.

Rozwiązanie:

• Przed rozpoczęciem projektu określ konkretny problem, który chcesz rozwiązać.
• Sprawdź, czy sztuczna inteligencja naprawdę dodaje wartość w porównaniu do tradycyjnych rozwiązań.

2. Niska jakość danych lub jej brak

Bez danych wysokiej jakości sztuczna inteligencja jest praktycznie bezużyteczna. Początkujący często trenują modele na małych lub niespójnych zbiorach danych, co prowadzi do niedokładnych wyników.

Rozwiązanie:

• Używaj odpowiednich, dobrze oznakowanych i wystarczająco dużych zbiorów danych.
• Przed przetworzeniem danych należy je dokładnie przeanalizować i usunąć błędne lub niekompletne zapisy.

3. Używanie zbyt skomplikowanych modeli

Początkujący często korzystają z zaawansowanych sieci neuronowych nawet w przypadku prostych problemów, w których wystarczą tradycyjne metody uczenia maszynowego.

Rozwiązanie:

• Zacznij od prostych modeli, takich jak regresja liniowa lub drzewa decyzyjne.
• Tylko wtedy, gdy prostsze modele nie zapewniają wymaganej dokładności, eksperymentuj z głębokim uczeniem.

4. Nieprawidłowy podział zbioru danych na dane uczące i testowe

Modele AI muszą być odpowiednio przeszkolone i przetestowane. Jeśli użyjesz tych samych danych do szkolenia i testowania, wyniki będą stronnicze.

Rozwiązanie:

• Podziel zbiór danych na część uczącą (80%), walidacyjną (10%) i testującą (10%).
• Upewnij się, że w danych testowych nie ma wzorców, które występowały w danych treningowych.

5. Niedocenianie skalowalności i wydajności modelu

Wielu początkujących tworzy model sztucznej inteligencji, który działa dobrze na ich komputerze lokalnym, ale staje się nieskuteczny, jeśli zostanie wdrożony na dużych ilościach danych.

Rozwiązanie:

• Testuj modele na większych zbiorach danych i symuluj środowisko produkcyjne.
• Optymalizuj modele, aby efektywnie wykorzystywać zasoby obliczeniowe.

Często zadawane pytania

Czy można zacząć od AI bez wcześniejszej wiedzy o programowaniu?

Tak, istnieją narzędzia z interfejsami wizualnymi, ale do głębszego zrozumienia sztucznej inteligencji bardzo przydatne jest programowanie (np. Python).

Ile czasu zajmuje nauka pracy ze sztuczną inteligencją?

Zależy od Twojego wcześniejszego doświadczenia. Podstawy można opanować w kilka miesięcy, ale zaawansowane modele wymagają lat doświadczenia.

Jakie języki są najlepsze do rozwoju sztucznej inteligencji?

Python jest najczęściej używany ze względu na szeroką obsługę bibliotek takich jak TensorFlow i Scikit-learn.

5 najważniejszych interesujących faktów na temat wdrażania sztucznej inteligencji

1. Systemy AI potrafią rozpoznawać emocje na podstawie analizy twarzy z dokładnością ponad 90%.
2. Najpotężniejszy model sztucznej inteligencji (GPT-4) ma więcej parametrów niż liczba neuronów w ludzkim mózgu.
3. Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana do przewidywania rozwoju sytuacji na giełdzie z większą dokładnością niż tradycyjne metody.
4. Technologia deepfake oparta na sztucznej inteligencji może generować realistyczne filmy przedstawiające ludzi, którzy nigdy nie istnieli.
5. Google AI udało się stworzyć własną, bardziej efektywną sztuczną inteligencję, korzystając z automatycznego uczenia maszynowego.

Chcesz nauczyć się programowania?

Jeśli jesteś zainteresowany szkoleniem stacjonarnym lub internetowym z programowania w języku PHP lub Java, sprawdź naszą ofertę na www.like-it.sk. Nasze kursy prowadzone są przez ekspertów z wieloletnim doświadczeniem, którzy pomogą Ci opanować nawet zaawansowane koncepcje.

Marián Knězek