Yapay Zekayı Ölçeklendirme nedir?
Yapay Zekayı Ölçeklendirme nedir?
Yapay zekayı ölçeklendirmek, iş değerini en üst düzeye çıkarmak için bir kuruluşun operasyonlarının her yönünde yapay zeka kullanımını ve kapsamını artırmaktır. Çoğu kuruluş, belirli sorunları çözmeye odaklanan birkaç yapay zeka projesiyle başlar. Yapay zekayı ölçeklendirmek, projelerin ötesine geçerek, yapay zekayı bir kuruluşun temel hizmetine, ürününe veya iş süreçlerine hem geniş hem de derin bir şekilde entegre etmeyi amaçlar.
Bu süreç gelişmiş teknik yetenekler gerektirir. Bambaşka veri kümeleriyle farklı yapay zeka modelleri geliştirip eğitmeniz ve ardından bunları değişiklik yönetimi ve hata düzeltme için sistematik olarak dağıtmanız gerekir. Yapay zekayı ölçeklendirmek, teknik zorlukları çözmenin yanı sıra, her yönüyle inovasyonu teşvik etmek için bir zihniyet ve süreç değişimi gerektirir.
Yapay zekayı ölçeklendirmenin avantajları nelerdir?
Yapay zekayı ölçeklendirmek, deneysel yapay zekadan uygulamalı yapay zekaya geçmek anlamına gelir. Geniş kurumsal uygulama alanlarına sahiptir ve birçok sektörü altüst edebilir. Oyunun kurallarını değiştirerek rekabet ortamını yerinden oynatır. Kuruluşlar, daha az maliyetle daha fazla değer sunarak sektörlerinde rekabet avantajı elde edebilir. Temel avantajları aşağıda ana hatlarıyla bulabilirsiniz.
Yeni gelir kaynakları
Yapay zeka sistemleri, ürün ve hizmet iyileştirmelerine zaten katkıda bulunuyor. Örneğin, ürün tasarımını hızlandırmak için üretken yapay zeka teknolojileri kullanılıyor ve sohbet robotları müşterilerin destek ve hizmetlere erişme şeklini değiştiriyor. Öte yandan, yapay zekanın kurum genelinde benimsenmesi, inovasyonu bu kapsamın çok ötesine taşıyabilir. Örneğin, Japonya'nın önde gelen inşaat şirketi Takenaka Corporation, Building 4.0 Digital Platform'u geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Bu sistem, çalışanların inşaat sektörü yasalarından düzenlemelere, yönergelere ve en iyi uygulamalara kadar bilgileri kolayca bulmasını sağlıyor. Platform, iç verimliliği artırıyor ve kuruluş için yeni bir gelir kaynağı oluşturuyor.
Artan müşteri memnuniyeti
Yapay zekanın kurum genelinde benimsenmesi, kuruluşların müşteri yolculuğunun her adımında değer sunmasına olanak tanır. Kuruluşlar, kişiselleştirilmiş önerilerden daha hızlı teslimata ve gerçek zamanlı iletişime kadar müşterilerin yaşadığı birçok sorunu çözebilir ve değişen müşteri gereksinimlerini karşılayabilir. Örneğin, büyük bir medya şirketi olan FOX; tüketicilere, reklamverenlere ve yayıncılara bağlam açısından alakalı yapay zeka odaklı ürünleri neredeyse gerçek zamanlı olarak sunmak için veri öngörülerini hızlandırıyor. Reklamverenler, videoların belirli ve alakalı anlarında ürün yerleştirmelerini hedeflemek için bu sistemi kullanabiliyor; böylece izleyiciler Fox'la olan ilişkilerinden daha fazla değer elde ediyor. Aynı zamanda, izleyiciler kendileriyle en alakalı ürün önerilerini doğru zamanda alıyor.
Azalan israf
Yapay zekayı ölçeklendirmek, yapay zeka kabiliyetlerini müşteriye dönük alanlarla sınırlı bırakmayıp, arka ve orta ofis görevlerine de entegre etmektir. İdari iş yükünü azaltabilen bu yaklaşım, çalışanlara zamanlarını daha yaratıcı işlere harcama ve daha iyi bir iş-yaşam dengesine ulaşma fırsatı verebilir. Benzer şekilde, yapay zeka sistemleri darboğazları veya tıkanma noktalarını belirlemek ve gidermek için kritik süreçleri de izleyebilir. Örneğin, araştırma ağırlıklı bir biyofarmasötik şirket olan Merck, bilgi madenciliği ve pazar araştırması görevleri için yapay zeka uygulamaları geliştirdi. Amaçları, manuel olarak yapıldıkları ve çok zaman gerektirdikleri için ilaç sektörü değer zincirinde daha etkili çalışma imkanını baltalayan süreçleri azaltmaktır.
Yapay zekayı ölçeklendirmek için ne gerekir?
Bir-iki tane yapay zeka modeliyle deneyler yapmak, tüm kuruluşunuzu yapay zeka üzerinde çalıştırmaktan önemli ölçüde farklıdır. Yapay zekanın benimsenme çapı genişledikçe karmaşıklıklar, maliyetler ve diğer zorluklar da artar. Yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmek için çalışanlar, teknolojiler ve süreçler olmak üzere üç ayrı alana kaynak ve zaman yatırımı yapmanız gerekir.
Çalışanlar
Yapay zeka projeleri genellikle veri bilimcilerinin ve yapay zeka araştırmacılarının alanıdır. Bununla birlikte, büyük ölçekte yapay zeka, alan uzmanlığından BT altyapı yönetimine ve veri mühendisliğine kadar geniş bir beceri yelpazesi gerektirir. Kuruluşlar, kuruluş genelinde çeşitli yapay zeka uygulama alanları için iş birliği yapabilen çok disiplinli ekipler oluşturmaya yatırım yapmalıdır. Pod ve departman olmak üzere iki ayrı yaklaşım vardır.
Pod
Makine öğrenimi uzmanlarından, veri bilimcilerinden ve yazılım mühendislerinden oluşan küçük ekipler, belirli kurumsal departmanlar için yapay zeka ürünleri geliştirme sorumluluğunu üstlenir. Pod'lar yapay zeka gelişimini hızlandırabilir, ancak düşülmemesi gereken bazı tuzaklar vardır. Bu yaklaşım, bilgi silolarının oluşmasına ve farklı yapay zeka teknoloji ve araç koleksiyonlarının kuruluş genelinde keyfi olarak kullanılmasına neden olabilir.
Departman
Kuruluş genelinde yapay zeka gelişimini önceliklendiren, denetleyen ve yöneten ayrı bir yapay zeka bölümü veya departmanı. Bu yaklaşım daha fazla ön maliyet gerektirir ve ayrıca benimseme süresini artırabilir. Bununla birlikte, yapay zekanın daha sürdürülebilir ve sistematik bir şekilde ölçeklendirilmesiyle sonuçlanır.
Teknoloji
Yapay zekayı ölçeklendirmek, çeşitli ortamlarda yüzlerce makine öğrenimi modeli oluşturmayı ve dağıtmayı gerektirir. Kuruluşlar, sürekli bakım ve üretkenliği kolaylaştırırken modelleri deneyden üretime verimli bir şekilde geçiren teknolojileri kullanıma sunmalıdır. Teknoloji, mevcut BT altyapısıyla ve yazılım geliştirme uygulamalarıyla entegre olmalıdır. Veri bilimcileri ve kuruluş içindeki diğer paydaşlar arasındaki iş birliğini desteklemelidir.
Süreçler
Yapay zeka geliştirme, sürekli iyileştirme gerektiren yinelemeli bir süreçtir. Veri bilimcileri verileri hazırlar, modeli eğitip ayarlar ve üretime dağıtır. Çıktıları ve performansı izlerler ve bir sonraki sürümü yayınlamak için aynı adımları tekrarlarlar. Tüm süreç, verimli bir şekilde ölçeklendirmek için standardizasyon gerektirir. Kuruluşlar, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca süreçleri otomatikleştirmeye ve standartlaştırmaya yönelik bir dizi uygulama olan makine öğrenimi operasyonlarını (MLOps) uygulamalıdır. Güvenli, düzenlenmiş ve etik bir yapay zeka geliştirme süreci sağlamak için tüm yaşam döngüsünün yönetişimi de hayati önem taşır.
Yapay zekayı ölçeklendirmeye yönelik başlıca teknolojiler nelerdir?
Yapay zekada ilerleme için uzmanlaşmış teknolojiler ve araçlar bir zorunluluktur. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir.
Özellik depoları
Özellik depoları, özelliklerin farklı ML modelleri arasında yeniden kullanılmasını kolaylaştırır. Özellikler, ham verilerden türetilen tekil, ölçülebilir özniteliklerdir. Yaş, gelir veya tıklama oranı gibi basit öznitelikler olabilecekleri gibi, dönüştürme ve toplama yoluyla oluşturulan daha karmaşık mühendislik özellikleri de olabilirler.
Bir özellik deposu hem bu özellikleri hem de bunların tanımlar, hesaplama mantığı, bağımlılıklar ve kullanım geçmişi gibi meta verilerini organize eder ve yönetir. Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri, özellikleri verimli bir şekilde yeniden kullanarak, paylaşarak ve keşfederek, aynı işin iki kez yapılmasının önüne geçebilir.
Kod varlıkları
Kitaplıklar, çerçeveler ve özel kod tabanları gibi yeniden kullanılabilir kod varlıkları verimliliği artırır. Kuruluşlar, belirli kitaplıkları ve çerçeveleri standartlaştırarak, yapay zeka çözümlerinin en iyi uygulamalar kullanılarak geliştirilmesini ve zaman içinde daha sürdürülebilir olmasını sağlayabilir. Yeniden kullanılabilir kod varlıkları ayrıca projeler arasında tutarlılığı teşvik eder. Aynı işin iki kez yapılmasının önüne geçer ve yeniliğe yönelik bir çerçeve sağlar.
Operasyonel otomasyon
Otomatik testler ve sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) gibi otomasyonlar, yapay zekayı ölçeklendirme sürecinde paha biçilmezdir. Kuruluşların yapay zeka modellerini hızla yinelemelerine ve yapay zeka uygulamalarının çevikliğini geliştirmelerine olanak tanır. RAG gibi uygulamalar, yenilerini sıfırdan eğitmek yerine, büyük dil modellerinin üretken yapay zekada aldığı mevcut eğitimi geliştirmek için kullanılabilir. Veri akışı teknolojileri, makine öğrenimi operasyonlarının ihtiyaç duyduğu gerçek zamanlı veri işleme faaliyetleri için hazırlık ve analiz gibi veri işleme görevlerinin otomatikleştirilmesi açısından bir zorunluluktur.
Bulut bilgi işlem
Bulut bilgi işlem ve ölçeklenebilir altyapı, yapay zeka iş yüklerinin ihtiyaçlarını karşılamak için dinamik olarak tahsis edilebilen esnek, ölçeklenebilir kaynaklar sunar. Kaynakları talebe göre artırma veya azaltma kabiliyeti, kuruluşların bir yandan yapay zeka modeli performans gereksinimlerini karşılarken bir yandan da maliyetleri verimli bir şekilde yönetebilmesini sağlar. Örneğin, karmaşık modelleri eğitmek üzere yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) bulut sunucularını ve büyük veri kümelerini yönetmek için ölçeklenebilir depolama çözümlerini kullanabilirsiniz. AWS bulut hizmetleri, geliştirme ve dağıtım süreçlerini daha da hızlandırabilen özel yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarını da içerir.
Yapay zekayı ölçeklendirmenin zorlukları nelerdir?
Yapay zekayı başarıyla ölçeklendirmek için, kuruluşların aşağıdaki zorlukların üstesinden gelmesi gerekir.
Modeli operasyonel hale getirme
Geliştirilen modeller, bazılarını aşağıda listelediğimiz birkaç nedenden dolayı operasyonel araçlar olarak tam potansiyellerine ulaşamaz:
- Bir model geliştirmenin, gerçek iş sonuçlarıyla pek ilgisi olmayan tek seferlik bir süreç olması.
- Ekipler arasındaki model devrinin dokümantasyon, süreç ve yapı olmadan gerçekleşmesi.
- Model geliştirme sürecinin son kullanıcılardan, daha geniş organizasyonlardan veya konu uzmanlarından girdi alınmadan, bir silo içerisinde var olması.
- Modellerin eski sistemlerde ayrı ayrı dağıtılması.
Statik tek seferlik veri çekimleriyle desteklenen modeller hızla eskir ve doğruluğunu yitirir. Sürekli iyileştirme uygulamaları olmadan, bir modelin performansı zamanla düşer veya güncelliğini yitirme riskiyle karşı karşıya kalır.
Kültürel direniş
Yapay zekayı büyük ölçekte benimsemek, organizasyon kültüründe ve iş akışlarında önemli değişiklikler gerektirir. Değişime karşı direnç ve yapay zeka kabiliyetlerinin anlaşılmaması, sürece engel olur. Yapay zekayı mevcut iş süreçlerine ve BT sistemlerine entegre etmek, uyumluluk sorunları veya eski sistemler nedeniyle de karmaşık olabilir. Veri ekipleri artan karmaşıklık, ekipler arasındaki yetersiz iş birliği ve standartlaştırılmış süreç ve araçların eksikliği nedeniyle üretkenliği sürdürmekte zorlanabilir.
Artan karmaşıklık
Operasyonel yapay zeka modelleri, değişen ortamlarda doğru ve etkili kalmalıdır. Düzenli güncellemeler ve yeni verilerle yeniden eğitim gibi eylemlerle sürekli izleme ve bakım şarttır. Bununla birlikte, yapay zeka modelleri daha sofistike hale geldikçe, eğitim ve çıkarım için daha fazla bilgi işlem kaynağına ihtiyaç duyarlar. Değişiklik yapmak veya hataları düzeltmek, daha sonraki iterasyonlarda daha pahalı ve zaman alıcı hale gelir.
Mevzuata uygunluk endişeleri
Verilerin ve yapay zeka modellerinin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak ciddi bir zorluktur. Deneysel yapay zeka projeleri, kuruluşun verilerini kullanma konusunda daha fazla esnekliğe sahiptir. Bununla birlikte, işletme için geçerli olan tüm mevzuat çerçeveleri karşılanmadan operasyonel başarı elde edilemez. Yapay zeka geliştirme, her adımda yetkili veri erişimini sağlamak için dikkatli bir yönetim gerektirir. Örneğin, yetkisiz bir kullanıcı bir yapay zeka sohbet robotuna gizli bir soru sorsa bile sohbet robotu cevap verirken gizli bilgileri ifşa etmemelidir.
AWS, yapay zekayı ölçeklendirme çabalarınızı nasıl destekleyebilir?
AWS en kapsamlı yapay zeka (AI) hizmetleri setini, altyapısını ve uygulama kaynaklarını sunarak makine öğrenimi yolculuğunuzun her aşamasında size yardımcı olabilir. Yapay zekayı kuruluş genelinde daha hızlı ve daha verimli bir şekilde ölçeklendirebilirsiniz. Örneğin, şunları kullanabilirsiniz:
- Tescilli verilerle sektör lideri altyapı modellerini seçmek, özelleştirmek, eğitmek ve dağıtmak için Amazon Bedrock.
- Tamamı kendi IDE'nizde veya AWS Yönetim Konsolu'nda doğal dil etkileşimleri aracılığıyla olacak şekilde kod oluşturarak, kod tabanlarını analiz ederek, hataları ayıklayarak ve en iyi AWS uygulamalarına dayalı mimari rehberliği sağlayarak yazılım geliştirme sürecini hızlandırmak için Amazon Q Geliştirici.
- Acil sorulara hızlı ve alakalı cevaplar almak, sorunları çözmek ve içerik oluşturmak için Amazon Q. Şirketinizin bilgi depolarındaki, kodlarındaki ve kurumsal sistemlerdeki verilere ve uzmanlığa dayalı olarak da aksiyon alabilirsiniz.
- Bir makine öğrenimi merkezinde altyapı modelleri oluşturarak, eğiterek ve dağıtarak yapay zeka geliştirme sürecini hızlandırmak için Amazon SageMaker JumpStart.
Yapay zeka geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak için SageMaker for MLOps araçlarını da kullanabilirsiniz. Örneğin:
- Parametreler, ölçümler ve veri kümeleri gibi model eğitim işlerinizle ilgili yapıtları izlemek için SageMaker Denemeler'i kullanın.
- SageMaker İşlem Hatları'nı düzenli aralıklarla otomatik olarak veya belirli olaylar tetiklendiğinde çalışması için yapılandırın.
- SageMaker Model Kayıt Defteri'ni kullanarak model sürümlerini ve meta verileri (kullanım örneği gruplama ve model performans ölçümleri temelleri gibi) merkezi bir depoda izleyin. Bu bilgileri, iş gereksinimlerinize göre en iyi modeli seçmek için kullanabilirsiniz.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de yapay zekayı kullanmaya başlayın.