10 دلیل برای آنکه شرکتها هنگامی که می خواهند خودشان زیر ساخت یادگیری عمیق درست نمایند باید بیشتر فکر کنند

هوش مصنوعی پیشرو زیر ساخت جدیدی برای هوش مصنوعی فراهم ساخته است.

زیرساخت لازم برای یادگیری عمیق : خرید یا ساخت؟ ده دلیل برای آنکه شرکتها هنگامی که می خواهند خودشان زیر ساخت یادگیری عمیق درست نمایند باید بیشتر فکر کنند.

وقتی که یک نرم افزار یادگیری عمیق را  برای کاربرد بینایی ماشین استفاده می کنیم؛ تولید کننده دچار سردرگمی می شود. آیا بخشهای نرم افزار خود را بر مبنای یک جعبه ابزار موجود ایجاد کنم و یا خود نرم افزاری بر مبنای نیازش تولید کنم؟

بسیاری اعتقاد دارند که ساخت شخصی نرم افزار برای آنها انعطاف پذیری بیشتری فراهم میکند.شرکت‌ها همچنین به مالکیت تمام حق تولید مربوط به ابزاری که ممکن است به آنها مزیت رقابتی بدهد و توانایی صدور مجوز آن ابزار به شرکت‌های تابعه یا خواهر را ارج می نهند. با این حال، در بیشتر موارد، چنین جاه طلبی های اولیه بر دیوار واقعیت فرو می ریزد. ایجاد و نگهداری نرم افزار هوش مصنوعی  چیز بی اهمیتی نیست و سازندگانی که تجارت اصلی آنها توسعه نرم افزار نیست، اغلب چالش های چنین تلاشی را دست کم می گیرند یا به کلی آنها را نادیده می گیرند.

1-هزینه های غرق شده

یادگیری عمیق به بهبود دقت و انعطاف پذیری سیستم های بازرسی بینایی ماشین کمک کرده است

• هنگامی که یکی از تولیدکنندگان پیشرو برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با PishroAi به هوش مصنوعی روی آورد، قبلاً بیش از یک سال بود که با گروهی از مهندسان یادگیری ماشین در چندین تأسیسات در یک پلت‌فرم یادگیری ماشینی خود توسعه‌یافته کار می‌کرد.
• این نرم افزار هنوز برای پیاده سازی آماده نشده بود و برای کار به قدری پیچیده بود که تنها دو متخصص یادگیری ماشین قادر به استفاده از آن بودند. تکمیل پروژه سه سال دیگر برای توسعه به مبلغ 1.5 میلیون دلار هزینه خواهد داشت و نگهداری نرم افزار نیز 3 میلیون دلار دیگر در همین مدت هزینه خواهد داشت.
• شرکت تصمیم گرفت پروژه را متوقف کند و به جای آن از لنز فرود، یک پلت فرم یادگیری عمیق سرتاسر استفاده کند، که اجرای آن بسیار آسانتر و سریعتر بود، با تیم بزرگتر قادر به همکاری در توسعه و با هزینه کلی بسیار کمتر.

2-اثربخشی بالا

ساختن یک پلت فرم یادگیری عمیق بی اهمیت نیست

• به منابع قابل توجهی با سطح تخصص بالا نیاز دارد. بسیاری از شرکت ها یا این منابع را ندارند یا باید آنها را از منابع توسعه نرم افزار کسب و کار اصلی خود بیرون بکشند.
• برخی تصمیم می گیرند یک راه حل سفارشی را دنبال کنند و توسعه را برون سپاری کنند، اما این منبع خارجی نیز هزینه دارد. در هر صورت، برنامه نویسی پلتفرم یادگیری عمیق خود هزینه و زمان زیادی را در بر خواهد داشت، با پیش بینی کمی در مورد زمان آماده شدن راه حل برای تولید.

3-نوآوری فنی

هوش مصنوعی حوزه ای با نوآوری بسیار سریع است.

تحقیقات و توسعه‌های جدید از دانشگاه و صنعت همچنان مرزهای آنچه را که با یادگیری عمیق و یادگیری ماشین ممکن است پیش می‌برد. به سختی ممکن است شرکتی که کسب و کار اصلی آن نرم افزار هوش مصنوعی نیست که به طور خاص برای بینایی کامپیوتری طراحی شده است، با این فناوری به روز بماند. در نتیجه، راه‌حل‌های خانگی قبل از اینکه وارد تولید شوند، قدیمی می‌شوند.

4-اعتبار سنجی

توسعه نرم افزار عالی یک چیز است، اما همچنین باید به درستی اعتبار سنجی شود تا کاملا قابل اعتماد باشد.

این هم برای خود پلتفرم یادگیری عمیق و هم برای مدل های توسعه یافته بر روی آن صدق می کند. آیا شما توانایی انجام چنین اعتبارسنجی را دارید؟ آیا پلتفرم شما شامل گردش‌های کاری اعتبارسنجی قوی برای مدل‌های یادگیری است که بر اساس آن آموزش داده می‌شوند؟ اگر نمی توانید با اطمینان به این دو سوال پاسخ مثبت دهید، بهتر است به دنبال یک راه حل اثبات شده شخص ثالث باشید.

5-نگهداری

نرم افزار را نمی توان به توسعه اولیه آن محدود کرد. باید حفظ شود تا از عملکرد بدون اشکال در طول زمان اطمینان حاصل شود.

این کار نه تنها خود نرم‌افزار را شامل می‌شود، بلکه رابط‌های آن با سیستم‌های دیگر، مانند پلت‌فرم‌های رایانش ابری یا نرم‌افزارهای سازمانی را نیز شامل می‌شود. هر گونه به روز رسانی در طرف آنها باید در هر نرم افزار اختصاصی تأیید و تأیید شود تا اطمینان حاصل شود که سیستم ها همچنان به طور یکپارچه با یکدیگر در ارتباط هستند.

6-حمایت کردن

همانند تعمیر و نگهداری، پشتیبانی کاربر در تمام طول عمر نرم افزار مورد نیاز است.

این برای ابزارهایی که برای اطمینان از کیفیت در خط تولید استفاده می شوند، با هزینه بالا برای کیفیت پایین ضروری است. زمان پاسخگویی سریع – به طور ایده‌آل پشتیبانی 24 ساعته – برای ایمن‌سازی عیب‌یابی سریع مورد نیاز است. هر چه تعداد کاربرانی که نرم افزار را پیاده سازی کنند بیشتر باشد، به قابلیت های پشتیبانی بیشتری نیاز است. در آنجا نیز، اگر منابع لازم برای ارائه این پشتیبانی را ندارید، یک راه حل نرم افزاری شخص ثالث ممکن است پاسخ بهتری باشد.

7- انتقال دانش

برای ایمن سازی نگهداری و پشتیبانی در طول زمان، یکی از چالش های اصلی شرکت ها انتقال دانش است

اغلب اوقات، توسعه دهندگانی که راه حلی را طراحی می کنند، به سمت نقش های دیگر می روند یا پس از اتمام پروژه، شرکت را ترک می کنند. چه کسی نگهداری و پشتیبانی را بر عهده خواهد گرفت؟ آیا این کارکنان به درستی آموزش دیده اند؟ آیا اسناد جامعی در دسترس است تا کارکنان آینده بتوانند به راحتی وارد آن شوند؟

8- استاندارد سازی

استانداردسازی فرآیندها عامل اساسی کارایی در یک سازمان تولیدی است

• هرچه گردش کار یک پلت فرم یادگیری عمیق استانداردتر باشد، نتیجه سازگارتر، قابل کنترل تر و قابل اشتراک تر است. توسعه‌های داخلی نسبت به راه‌حل‌های استاندارد ساختار کمتری دارند، در حالی که راه‌حل‌های استاندارد امکان استقرار بیشتر در چندین مکان با پشتیبانی پیچیده‌تر را فراهم می‌کنند.
• راه حلی مانند PishroAi فرآیندهای استانداردتر و زمان توسعه کوتاه تر را تضمین می کندعلاوه بر این، این نرم افزار برای مخاطبان وسیع تری از کارشناسان عملیاتی قابل دسترسی است که می توانند دانش خود را در مورد محصول و فرآیندهای تولید به اشتراک بگذارند. نتایج نشان می‌دهد که نرم‌افزار شخص ثالث راه‌حلی کاربردی‌تر و مؤثرتر است.

9- بهره وری

شرکت شما ممکن است بتواند یک پلتفرم یادگیری عمیق در داخل خود بسازد که به کارکنان شما امکان می دهد مدل هایی را برای کاربردهای بینایی خود آموزش دهند.

اغلب اوقات، توسعه دهندگانی که راه حلی را طراحی می کنند، به سمت نقش های دیگر می روند یا پس از اتمام پروژه، شرکت را ترک می کنند. چه کسی نگهداری و پشتیبانی را بر عهده خواهد گرفت؟ آیا این کارکنان به درستی آموزش دیده اند؟ آیا اسناد جامعی در دسترس است تا کارکنان آینده بتوانند به راحتی وارد آن شوند؟

10- دسترسی به مخاطبان بزرگتر

استانداردسازی فرآیندها عامل اساسی کارایی در یک سازمان تولیدی است.

هرچه گردش کار یک پلت فرم یادگیری عمیق استانداردتر باشد، نتیجه سازگارتر، قابل کنترل تر و قابل اشتراک گذاری تر است. توسعه‌های داخلی نسبت به راه‌حل‌های استاندارد ساختار کمتری دارند، در حالی که راه‌حل‌های استاندارد امکان استقرار بیشتر در چندین مکان با پشتیبانی پیچیده‌تر را فراهم می‌کنند.

اغلب، شرکت‌هایی که تصمیم می‌گیرند به سراغ راه‌حل‌های داخلی بروند، پاسخ محکمی برای این سؤالات ندارند. وقتی پلتفرم وارد مرحله تولید می شود، این می تواند یک بمب ساعتی باشد.

ساختن یک پلت فرم یادگیری عمیق در داخل ممکن است در نگاه اول ایده خوبی به نظر برسد، اما در بیشتر موارد، پیچیده‌تر، زمان‌برتر و گران‌تر از پیاده‌سازی یک راه‌حل نرم‌افزاری شخص ثالث است. این به این دلیل است که راه حل های خانگی زمان و منابع زیادی را برای توسعه می طلبد. مشکلات دیگر عبارتند از تخصص کمتر توسعه‌دهندگان، اعتبارسنجی قوی‌تر، و نگهداری و پشتیبانی ضعیف به دلیل اسناد و انتقال دانش ضعیف.