AI 模型
什么是 AI 模型？
AI 模型（又称人工智能模型）是利用一系列数据集检测特定模式的程序。它是一个可接收数据输入并得出结论或根据这些结论采取行动的系统。AI 模型经训练后可预测未来，或对先前没有观察到的数据采取行动。AI 模型可用于各种活动，从图像和视频识别到自然语言处理 (NLP)、异常检测、推荐系统、预测建模和预测以及机器人和控制系统。
什么是 ML 或 DL 模型？
ML（机器学习）和 DL（深度学习）模型描述使用复杂算法和技术，来处理和分析数据以实时预测或决策。
ML 模型：ML 模型采用学习算法从以往的数据得出结论或预测，这包括决策树、随机森林、梯度提升、线性回归和逻辑回归等方法。HPE 提供各种机器学习 (ML) 工具和技术，可用于广泛构建和使用 ML 模型。
深度学习 (DL) 模型：机器学习 (ML) 模型的一个子集，其使用深度神经网络基于大量数据进行学习。DL 模型为处理复杂的非结构化数据而构建，多用于图像和音频识别、自然语言处理和预测性分析。HPE 提供众多可用于创建和使用 DL 模型的深度学习 (DL) 工具和技术，TensorFlow、PyTorch 和 Caffe 只是其中的一小部分。
ML 和 DL 模型均可用于解决各种业务问题，包括欺诈检测、客户流失分析、预测性维护和推荐系统。组织可以利用这些模型，发掘新的视角来看待其数据。
AI、ML 和 DL 之间的区别
AI（人工智能）
- AI 涵盖了在机器中复制人类智能的大量工具和方法。
- 人工智能可应用于多种数据类型，包括结构化、非结构化和半结构化数据。
- 鉴于其可使用各种不同的方法和算法，AI 系统可能很难被理解和领悟。
- 由于 AI 系统有时需要更复杂的算法和处理，因此可能比 ML 和 DL 系统更慢、效率更低。
- AI 可应用于诸多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器人和决策系统。
- AI 系统既可完全自主运行，又可在一定程度的人为干预下运行。
- 由于 AI 系统格外复杂，因此需要庞大的专业团队来创建和管理。
- 由于 AI 系统往往涉及复杂的算法和处理过程，因此扩展这些系统可能面临挑战。
- 而且，AI 系统通常使用固定的方法和处理方式，不如 ML 和 DL 系统灵活。
- AI、ML 和 DL 的一大缺点在于都需要大量数据才能进行有效训练。
ML（机器学习）
- 机器学习是 AI 的一个子集，包括教机器从数据中学习，并根据这些数据做出预测或判断。对于图像识别、自然语言处理和异常检测等应用，可以使用 ML 技术。
- 为了使 ML 并做出预测或判断，需要标记训练数据。
- 由于 ML 模型依赖于统计模型和算法，因此更易于理解。
- 由于 ML 系统对统计模型和算法的依赖，其可能比 AI 系统更快速、更有效。
- 许多与 AI 相同的应用可能用于 ML，但侧重于数据驱动型学习。
- ML 系统的创建是为了在几乎没有人类帮助的情况下自动从数据中学习。
- 由于依赖于统计模型和算法，因此 ML 系统比 AI 系统更简单。
- 由于 ML 系统依赖于可在大数据集上学习的统计模型和算法，因此比 AI 系统更具可扩展性。
- 由于 ML 系统可从新数据中学习并修改其预测或选择，因此可能比 AI 系统更灵活、适应性更强。
- 数据质量也会对 ML 模型的准确性和稳定性产生影响，收集和标记数据可能既耗时又昂贵。
DL（深度学习）
- DL 是 ML 的一个特殊子集，其利用人工神经网络模拟人类大脑的功能。图像和语音识别是 DL 在解决复杂主题方面特别有效的两个例子。
- 为有效训练深度神经网络，DL 需要大量的标记数据。
- DL 模型有时被认为是“黑盒”，因为其内部包含了可能难以阅读和理解的多层神经元。
- 由于深度神经网络使用专门的硬件和并行计算进行训练，因此 DL 系统有可能成为这三种方法中最快速、最有效的方法。
- DL 特别适合需要复杂模式识别的应用，例如图像和音频识别以及自然语言处理。
- DL 系统需要一些人机交互，例如确定神经网络的设计和超参数。
- DL 系统可能最复杂，因为其涉及多层神经元，需要专门的硬件和软件来训练深度神经网络。
- DL 系统可能最具可扩展性，因为其使用专门的硬件和并行处理来训练深度神经网络。
- 由于 DL 系统能够从海量数据中学习，并适应新的情况和任务，因此可能最具适应性。
- DL 中的深度神经网络训练在计算上可能很复杂，而且需要专门的设备和软件，因此成本高昂且使用门槛较高。
AI 模型如何运作？
AI 模型通过接收大量数据输入，并通过生成技术方法来发现提供给程序的数据集中隐含的趋势和模式。由于该模型的开发以大型数据集上运行的程序为基础，因此它有助于算法发现和理解模式和趋势中的相关性，这些模式和趋势可用于基于先前未知的数据输入进行预测或制定策略。模仿可用数据输入的智能逻辑决策方式被称为 AI 建模。
简而言之，AI 建模就是开发一个包含三个基本步骤的决策过程：
- 建模：第一阶段是开发人工智能模型，该模型采用复杂的算法或多层算法来分析数据，并根据该数据做出判断。理想的 AI 模型可以代替人类的专业知识。
- AI 模型训练：第二阶段必须对 AI 模型进行训练。训练通常需要在循环测试循环中通过 AI 模型运行大量数据，并检查结果以确认准确性，并确认模型是否按预期和要求执行。要理解这种方法，我们还必须理解监督学习和无监督学习之间的区别；
1. 监督学习是指使用已经分类并标记了正确输出的数据集，也就是说，提供的数据中输入数据与输出数据之间已经存在预设关系，模型随后利用这些标记过的数据来发现输入数据与期望输出之间的联系和趋势。
2. 无监督学习是一种机器学习，其中模型无法访问标记数据，而是必须独立识别数据中的联系和趋势。
- 推理：第三阶段是推理。这一阶段包括将 AI 模型部署到现实场景中的实际用例中，并定期从手头的信息中得出逻辑推论。
经过训练后，AI 模型可根据新的不可预见数据输入进行预测或执行操作。本质上，AI 模型通过处理输入数据，使用算法和统计技术挖掘数据以发现模式和相关性，然后利用其发现的结果来预测或对后续数据输入采取行动。
如何跨 GPU、计算、人员和数据扩展 AI/ML 模型？
跨 GPU、计算、人员和数据扩展 AI/ML 模型需要结合技术、基础设施和专业知识。
GPU 和计算：高性能计算解决方案，包括 GPU 加速计算平台和基于云的服务，可用于扩展 AI/ML 模型。这些解决方案使组织能够在不牺牲性能的情况下，高效运行要求苛刻的复杂 AI/ML 算法。
- 人：AI 和 ML 的扩展过程在很大程度上依赖于人。为大规模设计、开发和实施 AI/ML 模型，组织需要组建一支高素质的 AI/ML 专家团队。此外，掌握组织的 AI/ML 优先级和目标以及其执行任务所需的能力和资源至关重要。
- 数据：组织需要拥有精心设计的数据架构来支持 AI/ML 模型的可扩展性，因为数据是这些模型的命脉。为此，企业需要通过实施可靠的数据管理策略来确保实时存储、处理和分析大量数据。组织还必须确保其数据可靠、准确且安全。
组织可通过利用这些功能，推动 AI/ML 计划的增长和成功，并在数字时代的竞争中保持领先地位。
如何构建和训练 AI 模型？
为构建和训练 AI 模型，我们首先需要定义目的并选择模型的目标。剩下的步骤将以模型所要实现的目的为指导。
- 与主题专家合作，评估数据的质量。全面掌握所收集的数据后，输入的数据必须准确无误。这些信息将用于训练模型。这些数据应该准确一致，并且需要与 AI 的预期目的相关。
- 选择理想的 AI 算法或模型设计，如决策树、支持向量机和其他用于训练 AI 模型的流行技术。
- 利用清理和准备后的数据来训练模型。这通常需要将输入放入选定的算法中，并采用一种称为反向传播的技术来调整模型的设置并提高效率。
- 检查训练模型的正确性，并进行必要的修正。这可能需要在不同的数据集上对模型进行测试，并评估模型对实际结果的预测程度。
- 一旦模型达到适当的准确度，就对其进行微调并重复训练过程。这可能需要修改模型的超参数，比如学习率，或者采用正则化等技术来防止过拟合。
- 一般来说，创建和训练 AI 模型包括掌握相关领域的专业知识，熟悉机器学习算法和技术，以及通过实验和重复来提高模型性能的意愿。
什么是 AI 模型中的数据偏差？
用于训练 AI 模型的数据中存在系统性和不公平偏差的可能性被称为 AI 模型中的数据偏差。如果用于训练模型的数据包含有偏差的输入，或者不能代表模型所针对的样本或受众，则预测可能会变得不准确或不公正。因此，模型可能会对某些人产生不利和歧视性的影响。为了消除数据偏差，至关重要的一点是，拥有一个广泛而有代表性的数据集的同时，训练 AI 模型共享来自不同数据集的学习以减少偏差并提高模型准确性。
如何维护 AI/ML 模型中的数据隐私？
确保 AI/ML 模型中的数据隐私至关重要，为此有多种技术和最佳实践可供采用。
数据加密：加密数据是确保 AI/ML 模型中数据隐私的基本步骤。为保护敏感数据免遭非法访问，企业需要为传输中的数据和静态数据提供加密解决方案。
数据匿名化：从数据集中消除个人身份信息 (PII) 的做法。企业需要在保护客户信息的同时，仍允许 AI/ML 模型访问其工作所需信息的解决方案。
访问控制：企业需要访问控制解决方案，使企业能够规范敏感数据的访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问。
合规性：在 AI/ML 模型中保持数据私密性需要仔细考虑合规性。企业需要遵循合规性最佳实践的产品，以确保企业遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法》(CCPA) 等数据隐私法律法规。
审计和日志解决方案可助力企业跟踪有权访问敏感数据的人，确保迅速发现并修复任何潜在的漏洞。
组织可通过利用符合数据隐私的解决方案和最佳实践来保护敏感数据的安全性，并保障客户和利益相关者的信心。
如何提高 AI/ML 模型的准确性？
提高 AI/ML 模型的准确性是一个关键问题，有几种策略和最佳实践可用于实现这一目标。
数据质量：AI/ML 模型准确性的关键因素。数据质量管理的解决方案可确保数据集完整、准确且一致，从而使 AI/ML 模型可从高质量数据中学习并做出更准确的预测。数据质量管理包括：
- 数据清理：从数据集中去除不一致、重复和错误的过程。
- 数据标准化：将数据转换成通用格式的过程。
- 数据丰富：向数据集中添加额外数据的过程。
- 数据验证：检查数据准确性和完整性的过程。
- 数据治理：管理数据质量、安全性和隐私性的过程。
工程特征：工程特征是将原始数据转化为 AI/ML 模型可用特征的过程。数据可视化、特征选择、降维、特征缩放和特征提取都是有效的特征工程方法，可显著提高模型准确性。
模型选择：为特定任务选择最佳 AI/ML 模型对于提高准确性至关重要。有多种模型可供选择，例如决策树、逻辑回归、线性回归和深度学习模型。选择一个适合当前问题的高精度模型非常关键。
超参数调优：超参数是在 AI/ML 模型训练之前进行的设置，超参数的选择会显著影响模型的准确性。组织可使用 HPE 超参数调优解决方案自动调优超参数，从而提高模型精度。
模型验证：模型正则化是减少 AI/ML 模型过拟合的过程。过拟合是模型由于过于复杂且与训练数据的拟合度过高而导致在新数据上表现不佳的情况。L1 和 L2 正则化是两种模型正则化方法，有助于减少过拟合并提高模型准确性。组织可凭借模型验证的工具和最佳实践评估其模型的正确性，并发现任何可能的问题。
如何部署 AI 模型？
部署 AI 模型的方法有很多，具体取决于您正在使用的模型类型和想要实现的目标。部署 AI 模型的一些常见策略包括：
- 将模型托管在可通过 API 或其他接口访问的专用服务器或云平台。当模型需要用于实时预测或推断时，通常使用这种方法。
- 将模型直接嵌入到设备或应用中，无需网络连接即可对本地数据进行预测或推断。这是在边缘设备或要求低延迟的应用中部署模型的常用方法。
- 将模型打包到容器（如 Docker 容器）中，可轻松在各种环境中部署和运行模型。这种方法对于以一致且可重复的方式部署模型非常有用。
无论采用何种方法，在部署模型之前彻底测试和验证模型以确保其按预期运行至关重要。
HPE 和 AI 模型
HPE 了解人工智能 (AI) 技术。通过采用经过验证的实用策略、解决方案和合作伙伴，以及 AI 优化的基础设施和 ML Ops 解决方案，组织可降低复杂性，更快地实现数据价值，从而获得竞争优势。
- 作为一站式系统，HPE Machine Learning Development System 通过优化的 AI 基础设施提供高性能计算机、加速器和模型训练与开发软件。该系统由专业安装和支持服务提供支持，是用于模型开发的纵向扩展 AI 一站式解决方案。
- HPE Swarm Learning 是具有隐私保护功能的分散式框架，用于在数据源上执行机器学习模型训练。HPE Swarm Learning 解决了数据隐私、数据所有权和效率等问题，将数据保存在本地只分享学习成果，从而得出偏差更少的卓越模型。HPE Swarm Learning 还使用应用区块链来安全地注册成员并以分散的方式选举领导者，从而赋予群体网络弹性和安全性。
- HPE 于 2021 年 6 月收购的开源机器学习训练平台 Determined AI 是 HPE Machine Learning Development Environment 的基础。为轻松执行、扩展和共享实验，模型创建者可能会在开源版本的 Determined AI 上开始训练其模型。
- HPE GreenLake 平台提供企业级机器学习云服务，有助于开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署 ML 模型，囊括从试点到生产的各个阶段，规模不限，为您的组织提供 ML 和数据科学的价值。
- HPE Ezmeral ML Ops 可实现流程标准化，并提供预打包工具以用于构建、训练、部署和监控机器学习工作流程，为企业在 ML 生命周期的每个阶段提供 DevOps 般的速度和敏捷性。
- HPE SmartSIM 可帮助识别书面内容中的抄袭行为，软件应用 SmartSIM 采用机器学习和自然语言处理，用于评估文本并找到它与已在线发布或浏览器数据库中的其他信息之间的相似之处。该程序可用于验证学术论文、研究论文和其他书面材料的真实性，可作为避免抄袭和提供原创材料的工具。
这些功能可实现；
- 预配置、完全安装且开箱即用的性能
- 无缝可扩展性 ― 分布式训练、超参数优化
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- 灵活的异构架构
- 组件架构
- 软硬件支持
- 服务与支持