Continuous AI

Continuous AI hizmeti, model geliştirme süreci ve devamında gereken döngüsel süreci planlamak ve yönetmek için tasarlanmıştır.

Model Geliştirme Yaşam Döngüsü Doğrusal İlerleyen Bir Süreç Değildir

Continuous AI hizmeti, model geliştirme ve devamında gereken döngüsel süreci planlamak ve yönetmek için tasarlanmıştır. Bu yaklaşımla, direkt olarak model geliştirme sürecinin işi ve veriyi anlama, veri hazırlığı, model geliştirme gibi daha önceden belirlenmiş olan aşamalarla doğrusal olarak ilerlememesi ve tekrarlar halinde gözden geçirilmesi gerekliliği ile ilgili çözüm yapıları kurulmuştur. Bu yapılar ile değişen veri, kavram ve iş kurallarına göre kesintiye uğrayabilecek süreçler öngörülerek çözüme kavuşturulmaktadır.

KoçDigital Continuous AI ekibi, proje çıktılarında ve yarattığı değerlerde (doğruluk, açıklanabilirlik) oluşması kaçınılmaz performans düşüşlerinin önüne geçmek için proaktif bir hizmet vermektedir.

Makine Öğrenmesi Modelleri Neden Yok Olur?

Her yıl, şirketler tarafından çok yüksek bütçeler yapay zekâ ve analitik projelerine aktarılıyor ve bu bütçelerin zaman içerisinde giderek büyümesi bekleniyor. Harcanan bütçelerin yüksekliğine rağmen yapılan analitik projelerin çok az bir kısmı sorunsuz ve sürekli olarak çalışabiliyor.

Yapay zekâ projelerinin, harcanan kaynakların fazlalığına rağmen bu kadar düşük başarı oranına sahip olmasının en önemli nedenleri arasında çeşitli değişimler yer alıyor:

• Kavram Kayması (mevcut özniteliklerin tahmin edilen değeri açıklama yeteneğinin azalması)
• Veri Kayması (mevcut özniteliklerin dağılımlarının değişmesi)
• Algoritma Kayması (kabullerin yetersiz kalması, iş ihtiyaçlarının değişmesi)

Bu kavramlara ait daha detaylı açıklamaları
Drifting Effects on AI Models: Why Continuous AI is a Must? başlıklı yazımızda bulabilirsiniz.

Çözüm Yaklaşımımız

Continuous AI metodolojimiz, bu problemleri 3 ana bileşen ile çözüme ulaştırıyor.

a. Proaktif Sistem İzlemesi
Yapay zeka ve makine öğrenmesi modelleri canlıya alınırken etkin bir bildirim ve uyarı mekanizmasının kurulmuş olması gerekmektedir. Bir modelin sağlıklı bir yaşam döngüsüne sahip olması, takip ve müdahale süreçlerinin gücü ile doğru orantılıdır. 
b. Sürekli Model İyileştirme
Modeller, olası iyileştirme noktaları için düzenli olarak analiz edilir ve bir fırsat ortaya çıktığında algoritma düzenlemeleri yapılır. Bu aşamalar boyunca ilgili değişiklikler test edilir. Doğrulama sonuçlarından sonra geliştirme, proje dokümanı güncellemeleri ve proje paydaşları bildirimleri ile canlı ortama taşınır.
c. Yetkin Uzmanlar
Bütün bu süreçler Analitik Danışman, Makine Öğrenmesi Mühendisi ve Sistem Mühendisi rollerinde görev alan uzmanlar sayesinde sorunsuz bir şekilde yürütülür ve Yapay Zeka modellerinin yaşam döngüsünün ve elde edilen faydaların kesintisiz devam etmesi sağlanır.

Kapsamlı çözüm metodolojimizi
A Manifest for Continuous AI yazımızda bulabilirsiniz.

Size Nasıl Yardımcı Olabiliriz?

KoçDigital'in kurumlara değer yaratan çözümleri ile tanışın!

Şirketimize ileteceğiniz her türlü talep, şikayet ve önerilerin değerlendirilmesi ve sonuçlandırılması ile izin vermiş olmanız halinde tarafınıza ticari elektronik ileti gönderilmesi amacıyla kişisel verilerinizin işlenmesine yönelik detaylı bilgilere Müşteri Aydınlatma Metni üzerinden erişebilirsiniz. Bize iletmiş olduğunuz talep veya şikayetinizde aşağıda sıralanan özel nitelikli kişisel verilerin yer almadığından emin olmanızı rica ederiz: ırk, etnik köken, siyasi düşünce, felsefi inanç, kılık ve kıyafet, dernek, vakıf ya da sendika üyeliği, sağlık, cinsel hayata ilişkin veriler, ceza mahkûmiyeti ve güvenlik tedbirleriyle ilgili veriler, biyometrik ve genetik veriler.