Fine-tuning ИИ: Оптимизация моделей для бизнеса. Артем Демиденко

ресурсы

      Важные бизнес-решения требуют оценки затрат на ресурсы, потраченные на обучение и внедрение моделей. Необходимо анализировать затраты на инфраструктуру, такие как серверные мощности, а также расходы на поддержку и обновление моделей. Например, если компания решает внедрить модель глубокого обучения, ей следует оценить не только материальные затраты, но и время, необходимое для её обучения.

      Часто оказывается, что более простые модели, такие как деревья решений, обрабатываются быстрее и требуют меньших затрат на обучение. Поэтому важно провести детальный анализ затрат для каждой модели, чтобы выбрать не только наиболее продвинутый вариант, но и обеспечить наибольшую рентабельность инвестиций.

      4. Возможность интерпретации результатов

      Современные бизнес-решения требуют от моделей высокой степени интерпретируемости. Это помогает понять, как именно модель пришла к своим выводам, и обосновать решения перед руководством и заинтересованными сторонами. Например, в здравоохранении интерпретация модели может спасти жизни, если её результаты противоречат ожиданиям врачей.

      Использование инструментов, подобных SHAP (SHapley Additive exPlanations), помогает инженерам искусственного интеллекта разобраться, на каких признаках модель основывала свои прогнозы. Это способствует повышению доверия к системам ИИ и позволяет строго контролировать их работу, предотвращая возможные ошибки и недоразумения.

      5. Гибкость и адаптивность модели

      Характеристика, о которой редко говорят, – это гибкость модели. В условиях постоянно меняющегося делового окружения модель должна уметь адаптироваться к новым данным и требованиям рынка. Например, системы на базе ИИ в электронной коммерции должны учитывать изменяющиеся тренды потребительского поведения, такие как сезонные колебания или изменения предпочтений покупателей.