بررسی متدولوژی های بهینه پیاده سازی هوش مصنوعی

پروژه های هوش مصنوعی (AI) به دلیل ماهیت اکتشافی، پژوهش محور و وابستگی عمیق به داده، با چالش های مدیریتی منحصربه فردی روبرو هستند که متدولوژی های سنتی توسعه نرم افزار مانند مدل آبشاری قادر به پاسخگویی به آن ها نیستند. این تحقیق به بررسی و تحلیل متدولوژی های بهینه برای پیاده سازی پروژه های هوش مصنوعی می پردازد و مسیر تکامل این رویکردها را از مدل های کلاسیک تا چارچوب های ترکیبی مدرن دنبال می کند.در این پژوهش، ابتدا متدولوژی های تخصصی علم داده مانند فرآیند کشف دانش در پایگاه داده (KDD)، فرآیند استاندارد صنعتی متقابل برای داده کاوی (CRISP-DM) و فرآیند علم داده تیمی مایکروسافت (TDSP) معرفی و به صورت مقایسه ای تحلیل می شوند. این تحلیل نشان می دهد که چگونه تمرکز از یک رویکرد صرفا فنی و آکادمیک (KDD) به یک چارچوب جامع و تجاری (CRISP-DM) و در نهایت به یک رویکرد مهندسی شده، چابک و مبتنی بر کار تیمی (TDSP) تکامل یافته است.با این حال، نتیجه گیری اصلی این است که هیچ متدولوژی واحدی به تنهایی "بهینه" نیست. راه حل ایده آل در یک رویکرد ترکیبی و چندلایه نهفته است که ساختار فنی CRISP-DM را با انعطاف پذیری مدیریت پروژه چابک (Agile) ادغام می کند. این مدل با در نظر گرفتن ملاحظات پیشرفته ای مانند عملیات یادگیری ماشین (MLOps) برای تضمین پایداری مدل در محیط عملیاتی و هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) برای رعایت اصول اخلاقی، یک چارچوب جامع ارائه می دهد. این رویکرد یکپارچه، تعادلی میان تحقیق علمی، مهندسی نرم افزار، عملیات پایدار و راهبری اخلاقی برقرار کرده و راهکاری عملی برای افزایش نرخ موفقیت پروژه های پیچیده هوش مصنوعی در دنیای امروز فراهم می آورد.