Yapay Zeka Projelerinin %85'i Neden Başarısız Oluyor?
Dynatrace, kuruluşları veri ve yapay zeka gözlemlenebilirliği için gerekli araçlarla donatarak sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yardımcı olur.
Yapay Zeka (AI), endüstrileri dönüştürme ve yeniliği teşvik etme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, başarılı AI dağıtımlarına giden yolda gezinmek oldukça zor olabilir ve birçok kuruluşun yapay zeka projelerinin neden başarısız olduğunu merak etmeye neden olabilir.
Yapay zeka projeleri neden başarısız oluyor
Bir Gartner raporuna göre, yapay zeka projelerinin şaşırtıcı bir şekilde %85'i başarısız oluyor. Kötü veri kalitesi, ilgili veri eksikliği ve AI’nın yetenekleri ve gereksinimlerinin yetersiz anlaşılması dahil olmak üzere bu yüksek başarısızlık oranına çeşitli faktörler katkıda bulunur. Bu konular, bulut tabanlı modeller ve LLM’ler de dahil olmak üzere yapay zeka projeleri için sağlam veri yönetiminin ve hassas stratejik planlamanın önemini vurgulamaktadır.
Yapay zeka projelerinde veri zorluğu
Veri, AI ve makine öğrenimi (ML) projelerinin can damarıdır. Sağlam veriler olmadan, AI modelleri doğru ve güvenilir sonuçlar üretmek için mücadele eder. 2024“ten bir NewVantage anketi, yöneticilerin %92,7”si verileri başarılı AI uygulamasının önündeki en önemli engel olarak belirlemesiyle bu sorunu vurguluyor. Dahası, bir Vanson Bourne anketi, AI ve ML projelerinin %99'unun veri kalitesi sorunlarıyla karşılaştığını ortaya koyuyor. Bu istatistikler, etkili veri yönetimi ve izleme çözümleri için kritik ihtiyacın altını çiziyor.
Veri gözlemlenebilirliğinin rolü
Veri gözlemlenebilirliği, veri sistemlerinin durumunu izleme ve anlama yeteneğini ifade eder. Veri üretim hatları boyunca veri kalitesini, soyu ve performansı izlemeyi içerir.
Kuruluşlar, verilerin tazeliğini, hacmini, dağılımını, şemasını ve soyunu izleyerek bir AI projesinin başarısını sağlayabilir. Dynatrace, AI projelerinin başarısını önemli ölçüde artırmak için tasarlanmış kapsamlı veri gözlemlenebilirlik özellikleri sunar, örneğin:
1- Veri tazeliği izleme.
Veri tazeliğinin izlenmesi, veriye dayalı kararlarınızın en güncel bilgilere dayanmasını sağlamaya yardımcı olur. Karar verirken, mevcut en yeni ve en alakalı bilgilere güvenmek çok önemlidir.
2- Hacim izleme.
Veri hacmini izleyerek, hacimdeki beklenmedik değişiklikler hakkında uyarılar alabilirsiniz, bu da olası sorunlara işaret edebilir.
3- Dağıtım izleme.
Bu özellik, verilerinizdeki anormallikleri, kalıpları ve aykırılıkları tanımlamaya yardımcı olarak herhangi bir düzensizliği tespit etmenizi sağlar.
4- Şema izleme.
Bu özellik, veri yapılarındaki beklenmedik değişiklikleri algılar ve işaretler, böylece beklenmedik ayarlamalar hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.
5- Soy izleme.
Bu özellik, veri akışlarını gidermek ve optimize etmek için gerekli olan verilerin kökenleri ve etkileri hakkında net bir görünüm sunar. Veri soyu olarak da bilinen verilerin hem yukarı hem de aşağı akış kaynağını ve etkisini anlamak, verilerin yolculuğunu ve güvenilirliğini anlamak için değerli bir bağlam sağlar.
AI Gözlemlenebilirliği: Model performansını ve güvenilirliğini sağlama
Ancak, sadece veri gözlemlenebilirliğinde duramayız. Daha önce de belirtildiği gibi, AI projelerinin başarısız olmasının tek nedeni veriler değildir. AI’nın yetenekleri ve gereksinimleri hakkında yetersiz anlayış da bunun bir parçasıdır.
AI gözlemlenebilirliği, real-world uygulamalarında beklendiği gibi performans göstermelerini sağlamak için AI modellerini ve sistemlerini izlemeyi ve anlamayı içerir.
1- Performans izleme.
Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve kredi tüketimi gibi izleme metrikleri.
2- Açıklanabilirlik.
Modellerin şeffaflığı ve yorumlanabilirliği sağlamak için nasıl karar verdiğini anlamak.
3- Sürüklenme algılama.
Doğruluk veya alaka düzeyi ile ilgili sorunları gösteren model performansındaki değişimleri belirleme.
Aşağıdaki diyagram, AI Gözlemlenebilirliğinin bir AI modelinin performansındaki bozulmayı nasıl tespit edebileceğini ve çözebileceğini göstermektedir:
Veri ve AI gözlemlenebilirliği ile kapsamlı izleme
Veri ve yapay zeka gözlemlenebilirliği, sistemin bütünsel bir görünümünü sağlamak için birlikte çalışır. Veri gözlemlenebilirliği üretim hattı ve altyapıya odaklanırken, AI gözlemlenebilirliği modelin performansını ve sonuçlarını araştırıyor.
Geri bildirim mekanizmaları
Etkili AI gözlemlenebilirliği, veri gözlemlenebilirliğine dayanan geri bildirim döngülerine dayanır. Örneğin, veri sürüklenmesini tanımlamak, veri üretim hattının ve soyunun derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
Hızlı sorun çözümü
AI performansındaki tutarsızlıklar genellikle veri hattındaki sorunlara dayanır. Veri gözlemlenebilirliği, bu sorunların kaynağına kadar izlenmesine yardımcı olarak, yapay zeka sistemlerini etkileyen sorunların hızlı bir şekilde tanımlanmasını ve çözülmesini sağlar.
Uyumluluk ve yönetim güvencesi
Yönetmeliklere ve yönetişim standartlarına uyumu sağlamak çok önemlidir. Veri gözlemlenebilirliği, veri yönetiminin endüstri standartlarına uygun olmasını sağlarken, yapay zeka gözlemlenebilirliği, modellerin etik yönergelere ve düzenlemelere uymasını sağlar.
Yapay zeka mükemmelliğini sağlamak: Dynatrace model güvenilirliğini nasıl artırır
Dynatrace, kuruluşları veri ve yapay zeka gözlemlenebilirliği için gerekli araçlarla donatarak sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yardımcı olur. Dynatrace, veri sistemlerinin ve yapay zeka modellerinin kapsamlı bir şekilde izlenmesini ve anlaşılmasını sağlayarak, yapay zeka projelerinin yüksek kaliteli verilere dayanmasını ve yapay zeka modellerinin gerçek dünya uygulamalarında güvenilir ve şeffaf bir şekilde performans göstermesini sağlar.
