Umělá inteligence a strojové učení

12. listopadu 2019
Témata - Kroky procesu Další téma: Zpracování a analýza velkých dat

Definice problému a sběr dat

Na začátku projektu umělé inteligence a strojového učení jasně definujte problém, který chcete vyřešit, a shromážděte relevantní data.


První krok projektu umělé inteligence a strojového učení začíná jasnou definicí problému, který má být vyřešen, a sběrem relevantních dat. Podrobnosti tohoto kroku zahrnují:

  • Definice problému: Definujte problém s ohledem na obchodní nebo projektové cíle. Určete, co je problém, proč je důležitý a jak lze měřit jeho řešení.
  • Stanovení požadavků na data: Identifikujte, jaké typy dat jsou potřebné k vyřešení problému. Naplánujte, jaká data sbírat a jak je získat.
  • Sběr dat: Určete vhodné zdroje pro sběr potřebných dat. Zahajte sběr dat dle zdrojů a bezpečně je uložte.
  • Hodnocení kvality dat: Zkontrolujte kvalitu shromážděných dat. Identifikujte chybějící nebo nesprávná data a označte data vyžadující opravu.
  • Soukromí a bezpečnost: Zajistěte opatření na ochranu soukromí a bezpečnost během sběru dat. Chraňte citlivá data a získejte nezbytná povolení.
  • Strategie sběru dat: Určete frekvenci sběru dat a metody sběru. Plánujte průběžný monitoring a aktualizaci sběru dat.

    • Příprava a čištění dat

    Připravte a vyčistěte shromážděná data pro analýzu. Zlepšete kvalitu dat.


    Příprava a čištění dat v AI a ML projektech zahrnuje úpravu shromážděných dat tak, aby byla vhodná k analýze. Podrobnosti zahrnují:

  • Revize dat: Prohlédněte si shromážděná data a zvažte informace, které obsahují. Hodnoťte strukturu, formát a chybějící hodnoty.
  • Čištění dat: Identifikujte a opravte chybějící nebo nesprávná data. Odstraňte duplikáty a opravte nekonzistence.
  • Transformace dat: Převeďte data do formátu vhodného pro analýzu, především převod kategoriálních dat na numerická a aplikace normalizace.
  • Inženýrství vlastností: Vytvářejte nové nebo upravujte stávající vlastnosti dat, aby dávaly větší smysl. Používejte strategie výběru vlastností.
  • Rozdělení dat: Rozdělte data na tréninkovou, validační a testovací sadu pro následné hodnocení modelů.
  • Kontrola kvality dat: Znovu zkontrolujte kvalitu upravených dat a připravte je pro analýzu.

    • Inženýrství vlastností

    Extrahujte nebo vytvořte vhodné vlastnosti pro modely strojového učení. Připravte datový soubor vhodný pro model.


    Inženýrství vlastností je důležitým krokem v AI a ML projektech, který pomáhá učinit data smysluplnějšími a použitelnějšími. Podrobnosti zahrnují:

  • Výběr vlastností: Rozhodněte, které vlastnosti dat zahrnout do modelu. Vlastnosti jsou proměnné, které model používá a mají vliv na výsledky.
  • Vytváření nových vlastností: Využijte existující data k vytvoření nových vlastností odhalujících skryté vzory.
  • Operace s vlastnostmi: Aplikujte transformace jako normalizace nebo standardizace, abyste zajistili srovnatelnost vlastností.
  • Transformace kategoriálních dat: Převádějte kategoriální data (např. barva, typ) na numerická pro zpracování modelem.
  • Strategie výběru vlastností: Zvažte různé strategie při výběru vlastností pro model, které ovlivňují výkon modelu.
  • Vizualizace vlastností: Vizualizujte vztahy mezi vlastnostmi pro lepší pochopení dat a identifikaci důležitých parametrů.

    • Výběr modelu a trénink

    Vyberte model strojového učení vhodný pro typ problému a natrénujte ho s daty.


    Výběr modelu a trénink v AI a ML projektech zahrnují volbu vhodného modelu pro analýzu a jeho natrénování na datech. Podrobnosti:

  • Volba modelu: Zvolte model strojového učení odpovídající typu problému — klasifikace, regrese, shlukování atd.
  • Příprava tréninkových dat: Připravte data pro trénink, rozdělte je na tréninkovou a validační sadu.
  • Trénink modelu: Použijte tréninková data pro natrénování zvoleného modelu, upravte parametry a zahajte trénink.
  • Vyhodnocení výkonu: Hodnoťte model na validačních datech metrikami jako přesnost nebo průměrná kvadratická chyba.
  • Zlepšení modelu: Ladění parametrů nebo experimentování s různými modely pro lepší výsledky. Řešení overfittingu či underfittingu.
  • Finální výběr modelu: Vyberte nejlepší model dle výkonu pro produkční nasazení.

    • Vyhodnocení modelu

    Vyhodnoťte výkon natrénovaného modelu. Měřte výsledky pomocí metrik jako přesnost, preciznost a specifičnost.


    Vyhodnocení modelu znamená objektivní analýzu výkonu natrénovaného modelu. Podrobnosti:

  • Volba metrik výkonu: Definujte metriky pro měření úspěšnosti (přesnost, preciznost, recall, F1-skor, průměrná kvadratická chyba apod.).
  • Využití testovacích dat: Testujte model na vyhrazených datech a generujte predikce.
  • Analýza matice záměn: U klasifikačních modelů prozkoumejte matici záměn správných a nesprávných klasifikací.
  • ROC křivka a AUC: Vykreslete ROC křivku a vypočtěte AUC pro posouzení kvality klasifikace.
  • Analýza chyb: Studie chybných predikcí pro pochopení příčin a hledání zlepšení.
  • Kontrola rozhodnutí modelu: Prověřte, zda predikce odpovídají obchodním požadavkům.
  • Celkové hodnocení: Vyhodnoťte a dokumentujte výsledky pro potvrzení splnění cílů.
  • Spolehlivost modelu: Zvažte spolehlivost a intervaly spolehlivosti, chování za různých podmínek.

    • Zlepšení modelu

    Ladte parametry nebo vyzkoušejte jiné modely pro lepší výkon. Řešte problémy jako overfitting nebo underfitting.


    Zlepšování modelu je iterativní proces ke zvýšení přesnosti a výkonu modelu. Podrobnosti:

  • Ladění hyperparametrů: Pečlivě upravujte kombinace hyperparametrů (učební rychlost, hloubka sítě apod.).
  • Obohacování dat: Doplňujte chybějící data nebo přidávejte nové zdroje k lepšímu tréninku modelu.
  • Řešení overfittingu a underfittingu: Zlepšujte schopnost modelu generalizovat.
  • Transfer learning: Využívejte znalosti z existujících modelů při omezených datech.
  • Ensemble modelování: Kombinujte predikce z více modelů pro silnější výsledky (bagging, boosting).
  • A/B testování: Validujte zlepšení porovnáním modelů.
  • Kontinuální zlepšování: Sledujte výkon a aktualizujte model dle nových dat a potřeb.
  • Dokumentace a sdílení: Dokumentujte průběh a výsledky pro týmy a stakeholdry.

    • Komunikace výsledků

    Předávejte výsledky modelů příslušným týmům a stakeholderům pro integraci do obchodních strategií.


    Komunikace výsledků je zásadní část úspěšného AI a ML projektu. Podrobnosti:

  • Prezentace stakeholderům: Představte, jak model funguje, úspěšnost a obchodní dopad.
  • Školení týmů: Naučte týmy interpretovat a využívat výsledky modelu.
  • Aplikace v procesech: Integrujte predikce do rozhodování a pracovních postupů.
  • Sbírání zpětné vazby: Získejte podněty pro vylepšení během implementace.
  • Monitoring modelu: Sledujte a aktualizujte model podle nových dat a potřeb.
  • Dokumentace: Vytvářejte záznamy o využití a výsledcích.
  • Hodnocení zpětné vazby: Analyzujte a reagujte na připomínky stakeholderů.
  • Plánování budoucích zlepšení: Pořádejte plány aktualizace dat a modelů.

    • Akční kroky

    Upravte obchodní procesy a strategie na základě výsledků modelu a zahajte implementaci.


    Akční kroky zajistí aplikaci výsledků AI a ML projektu v organizaci k vytvoření hodnoty. Podrobnosti:

  • Strategický implementační plán: Navrhněte plán integrace výsledků do pracovních postupů.
  • Obchodní integrace: Začleňte model do denních operací pro snadné použití.
  • Školení týmů: Vzdělávejte pracovníky v interpretaci a využití výsledků.
  • Pilotní fáze: Proveďte pilotní implementaci pro monitorování a vyhodnocení.
  • Monitoring a zlepšování: Sledujte výkon a přizpůsobujte dle zpětné vazby.
  • Měřitelné výsledky: Posuďte dopad na výkonnost, ziskovost a efektivitu.
  • Komunikace úspěchů: Sdílejte úspěchy se stakeholdery.
  • Plánování budoucích projektů: Plánujte další AI a ML projekty dle obchodních potřeb.

    • Monitorování výkonu a zpětná vazba

    Pravidelně monitorujte výkon změn a vyhodnocujte zpětnou vazbu.


    Monitorování výkonu a zpětná vazba jsou klíčové pro údržbu a vylepšení AI a ML projektů. Podrobnosti:

  • Monitorování výkonu: Sledujte model pomocí porovnání predikcí a výsledků, vyhodnocujte přesnost a efektivitu.
  • Sběr zpětné vazby: Aktivně získávejte podněty od uživatelů a týmů pro identifikaci problémů a zlepšení.
  • Aktualizace dat: Pravidelně obnovujte datové zdroje pro udržení kvality modelu.
  • Retrénink modelu: Podle potřeby přetrénujte model na nových datech.
  • Bezpečnost a ochrana soukromí: Dbáte na bezpečnost modelu a citlivých dat aktuálními opatřeními.
  • Strategie zlepšení: Vyvíjejte strategie na základě zpětné vazby, zaměřené na inženýrství vlastností, ladění a další.
  • Přežití cílů: Přehodnoťte obchodní cíle a optimalizujte model dle aktuálních podmínek.
  • Školení týmu: Školte týmy o aktualizacích modelů pro efektivní využití.

    • Dokumentace změn

    Dokumentujte změny a výsledky. Tyto dokumenty poslouží jako reference pro budoucí projekty.


    Dokumentace změn je důležitá pro udržitelnost a transparentnost AI a ML projektů. Podrobnosti:

  • Záznam změn: Detailně zaznamenejte všechny změny tréninku, ladění, aktualizace dat a klíčových operací.
  • Aktualizace dokumentace: Udržujte aktuální dokumentaci o stavu modelu, principech fungování a uživatelských návodech.
  • Komunikace aktualizací: Pravidelně informujte stakeholdery o důvodech a dopadech změn.
  • Aktualizace firemní paměti: Zakomponujte změny do podnikových znalostí o použití a údržbě modelu.
  • Školení týmu: Školte pracovníky a nové členy týmu o aktualizacích a změnách.
  • Plánování budoucích zlepšení: Sledujte výsledky a plánujte další vylepšení pro vyšší výkon a obchodní přínos.
    • 1 2 3 4 5 6 7 8

    Datová analytika, automatizace obchodních procesů a řešení umělé inteligence
    Všechna práva vyhrazena.
    Kontakt |  🌐