نگین نظری
4 یادداشت منتشر شدهچرخه حیات استقرار هوش مصنوعی در برنامه های موبایل
19 مرداد 1404 - خواندن 3 دقیقه - 97 بازدید
- جمع آوری داده
داده های جمع آوری شده باید با زمینه کاربردی برنامه هماهنگ باشند و واقعیت استفاده کاربران را منعکس کنند. به عنوان مثال، تصاویری که توسط کاربران عادی با دوربین تلفن های هوشمند گرفته می شوند، در مقایسه با تصاویر عکاسان حرفه ای، نمونه های آموزشی مناسب تری برای مدل های موبایلی محسوب می شوند. ممکن است در ابتدا حجم کافی از داده در دسترس نباشد، اما با افزایش استفاده از برنامه، می توان به تدریج داده های بیشتری جمع آوری کرد. یک نقطه شروع مناسب، دانلود تصاویر مرتبط از موتورهای جستجو است. - برچسب گذاری داده
برای آموزش مدل، به برچسب های دقیق و مرتبط برای نمونه های داده نیاز داریم. کیفیت بالای برچسب ها — یعنی صحت و دقت آن ها — عاملی حیاتی برای ساخت یک مدل قدرتمند و قابل اعتماد است. - آموزش مدل
با استفاده از داده های جمع آوری شده و برچسب های مرتبط، یک شبکه عصبی با حداکثر دقت ممکن طراحی و آموزش داده می شود. - تبدیل مدل
مدل آموزش دیده از چارچوب توسعه (مانند TensorFlow یا PyTorch) به فرمتی سازگار با دستگاه های موبایل (مانند TensorFlow Lite یا Core ML) تبدیل می شود تا بتواند در محیط موبایل اجرا شود. - بهینه سازی عملکرد
با توجه به محدودیت های منابع در دستگاه های تلفن همراه — از جمله حافظه، مصرف انرژی و پردازش — ضروری است که مدل بهینه سازی شود. این شامل کاهش حجم مدل، تسریع زمان پردازش و کاهش مصرف باتری می شود. - استقرار مدل
پس از بهینه سازی، مدل درون برنامه یکپارچه می شود و از طریق به روزرسانی یا نسخه جدید به کاربران ارائه می گردد. - نظارت و مانیتورینگ
پس از استقرار، استفاده کاربران از مدل در دنیای واقعی به دقت رصد می شود. این مرحله به شناسایی نقاط بهبود، تشخیص خطاها و درک رفتار کاربران کمک می کند. همچنین، نمونه های جدید از داده های واقعی — بر اساس تعامل و بازخورد کاربران — جمع آوری شده و به چرخه حیات پروژه بازگردانده می شوند. این فرآیند چرخه ای است و پس از نظارت، مجددا به مرحله جمع آوری داده بازگشت صورت می گیرد تا بهبود مستمر مدل تضمین شود.
