从业务到部署:管理人工智能项目的关键步骤
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导言
大家好,今天我想暂停一下,不再讨论人工智能的工具,而是分享一些关于如何管理人工智能处理器和开发项目的内容。为此,我们将使用一种叫做Crisp-DM的协议。Crisp-DM是数据挖掘的跨行业标准协议,创建于1996年,由不同行业的一些公司(如Teradata、Daimler和NCR等)组成的联盟共同开发。目前,IBM仍广泛使用该协议。尽管数据挖掘这个术语看起来可能有些过时,但它实际上是用来描述多种机器学习和非机器学习技术的术语,这些技术广泛应用于数据挖掘和分析领域。因此,Crisp-DM对于了解机器学习流程非常有用。
最近,我和我的学生被《加利福尼亚管理评论》邀请撰写一篇关于人工智能应用的论文。我们决定聚焦于AI开发过程的管理方面,并考虑尝试提出一个新的流程来描述我们如何进行AI开发。然而,随着我们的思考深入,我们逐渐意识到Crisp-DM已经基本上涵盖了大部分相关内容。幸好,Crisp-DM在各种上下文中都得到了广泛应用,无论是在汽车领域的AI,还是在业务流程的改进与自动化,甚至是图像分析等方面,都非常适合应用于AR应用的开发。
Crisp-DM根据一系列步骤构建了一个循环模型,该模型应该是不断循环迭代的。首先,需要进行业务理解,确定业务目标并制定项目计划。IBM提供了一系列问题,供我们在这个过程中使用。然后,进行数据理解,收集初始数据,描述数据,并创建数据字典,该文档描述了数据的详细信息。接下来,进行数据准备,包括数据的选择、清洗、构建和整合等过程,使其能够进行进一步的分析和建模。之后,进行模型建立,选择适合的人工智能方法来探索数据,生成测试和评估的指标,并建立和评估模型。紧接着,进行模型评估,评估新建立的模型对业务问题的解决程度,并对整个过程进行审查和反思,以确定下一步的行动。最后,最为重要的是部署和回顾,即将模型应用于实际环境,并进行维护和监控,以确保它能成为一种可行的工具。这个过程是一个循环往复的过程,应该持续进行下去。如果你在AI和业务分析领域工作,应该始终努力改进你的流程。
接下来我会举一个例子,该例子是我们实验室为我们正在进行的一篇论文开发的工具。我们试图为某家公司开发一种工具,帮助他们决定在Twitter上回复哪些用户。我将逐步介绍每个阶段的细节。
Crisp-DM:数据挖掘的行业标准协议
Crisp-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)是一种行业标准协议,用于指导数据挖掘项目的管理和实施。该协议于1996年由多个公司共同开发,包括Teradata、Daimler和NCR等。虽然Crisp-DM的术语可能有些过时,但它仍然被广泛应用于机器学习和数据分析领域。Crisp-DM将数据挖掘过程划分为以下六个主要阶段:
1. 业务理解
目标:了解业务需求,明确项目目标。
在这个阶段,我们需要与业务相关的人员合作,深入了解他们的需求和目标。通过与业务领域专家的讨论和研究,我们可以获得对业务问题的全面理解,并确定项目的目标和范围。这个阶段的关键任务包括确定业务问题、界定项目目标、确定潜在的数据挖掘机会以及评估项目可行性。
优点:
- 通过与业务相关人员合作,提高了对业务需求的理解和项目的目标。
- 通过评估项目可行性,避免了投入时间和资源到不可行的项目中。
缺点:
- 可能需要花费一定的时间与业务人员进行深入的讨论和研究。
- 在这个阶段确定的项目目标可能需要根据后续步骤的结果进行调整。
2. 数据理解
目标:收集和了解数据,为后续分析做准备。
在这个阶段,我们需要收集与业务问题相关的数据,并对其进行初步的探索和分析。通过对数据的描述和可视化,我们可以更好地理解数据的特征、结构和潜在的问题。此外,我们还可以验证数据的质量和可用性,并开始为后续的数据准备工作做准备。
优点:
- 可以对数据进行探索和分析,提高对数据特征和质量的理解。
- 可以验证数据的可用性和可靠性,为后续的数据准备工作做准备。
缺点:
- 可能需要花费大量时间和资源来收集和处理数据。
- 数据质量可能存在问题,导致后续分析结果不准确或不可靠。
3. 数据准备
目标:选择、清洗和集成数据,为建模和评估做准备。
在这个阶段,我们需要对数据进行选择、清洗和集成,以使其适合进行进一步的分析和建模。可能需要处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题。此外,我们还可能需要将数据从不同的格式和源中整合到统一的数据集中。
优点:
- 通过数据清洗和整合,减少了数据质量问题对后续分析的影响。
- 为建模和评估步骤做好了数据准备工作,提高了模型的准确性和可靠性。
缺点:
- 数据处理和整合可能需要花费大量时间和精力。
- 错误的数据处理方法可能导致数据失真或模型的不准确性。
4. 模型建立
目标:选择和构建适当的模型,探索数据并生成预测模型。
在这个阶段,我们需要选择适当的人工智能方法来进行数据的探索和建模。可以选择的方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。我们需要为模型建立设定评估指标,并根据数据集进行模型构建和调整。
优点:
- 可以根据数据选择最适合的建模方法,提高模型的准确性和可靠性。
- 通过设定评估指标,帮助我们评估模型的好坏,为后续的模型评估做准备。
缺点:
- 在选择和构建模型时可能需要尝试多个方法,需要花费大量的时间和计算资源。
- 不合适的模型选择可能导致模型性能的下降。
5. 模型评估
目标:评估模型的性能,检验模型对业务问题的解决程度。
在这个阶段,我们需要评估我们建立的模型在解决业务问题方面的性能如何。可以使用各种评估指标,如准确度、精确度、召回率等。通过评估模型的性能,我们可以确定是否需要对模型进行改进或调整,并决定是否达到了我们的预期目标。
优点:
- 可以评估模型在解决业务问题方面的效果,为后续的优化和改进提供指导。
- 可以确定模型是否满足预期目标,以决定是否进一步使用或部署。
缺点:
- 评估模型的性能可能需要使用一些复杂的统计方法或技术,需要一定的专业知识和技能。
- 错误的评估方法可能导致对模型性能的误判。
6. 部署与回顾
目标:将模型部署到实际环境中,并进行维护和监控。
在这个阶段,我们需要将我们建立的模型应用到实际环境中,并进行维护和监控。如果模型表现良好,可以进行部署和使用。但是,与实际环境中的数据和情况不匹配可能导致模型性能的下降。因此,我们需要定期回顾并更新模型,以确保其持续有效。
优点:
- 可以将模型应用到实际环境中,并获得实际效果。
- 可以通过维护和监控来改进和修正模型,提高模型的适应性和稳定性。
缺点:
- 实际环境中的数据和情况可能与建模过程中的数据和假设不匹配,需要进行适时的修正和调整。
- 维护和监控模型可能需要额外的时间和资源。
案例研究:基于Twitter的用户反馈预测
让我们以一个例子来说明Crisp-DM的应用。这个例子是我们为一篇论文开发的一个工具。我们尝试为一家公司开发一种工具,帮助他们决定在Twitter上回复哪些用户。下面我将详细介绍每个步骤。
业务理解
目标:理解业务问题,确定回复Twitter用户的优先级。
在这个阶段,我的团队面临着一个被困住在旧金山机场取车队伍中的问题。当时,我将在LinkedIn发表演讲,但是由于等待了一个小时还没有取到租车,我非常沮丧,于是我在Twitter上发了一张照片并@了National Car Rental。他们很快做出了回应,这引发了一系列交流。最后,他们给我发送了一封电子邮件,并最终免费为我提供了一天的租车。这让我思考,为什么他们选择回应我呢?他们应该回应哪些用户?对于National而言,如何决定回应哪些用户,以及如何给出一个优先级,对于解决这个问题很重要。所以我想更好地了解这个问题。
数据理解
目标:收集和了解与Twitter用户反馈相关的数据。
在这个阶段,我们需要收集与Twitter用户反馈相关的数据,并对其进行初步的探索和分析。我们希望能够快速收集到用户的推文和个人资料信息,以便进行进一步的分析。对数据进行描述、可视化和验证,可以帮助我们更好地了解用户行为模式,并为后续的数据准备工作做好准备。
数据准备
目标:清洗和整合数据,为建模和评估做准备。
在这个阶段,我们需要对数据进行清洗和整合,以使其适合进行建模和分析。我们可能需要处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题。此外,我们可能需要将数据从不同的格式和源中整合到统一的数据集中,以便后续的建模和评估工作。
模型建立
目标:基于数据进行建模,预测用户的回应行为。
在这个阶段,我们将根据前面的数据分析,选择合适的建模方法,并利用数据集进行模型构建和训练。我们可以使用机器学习算法,如决策树、神经网络或支持向量机来构建模型。通过训练模型来预测用户的回应行为,可以帮助我们更好地理解和解决业务问题。
模型评估
目标:评估模型的性能,验证预测的准确性。
在这个阶段,我们需要评估我们建立的模型在预测用户回应方面的性能。可以使用各种评估指标,如准确度、精确度、召回率等。通过评估模型的性能,我们可以确定模型的有效性,并确定是否需要进行改进或调整。
部署与回顾
目标:将模型部署到实际环境中,并进行回顾和改进。
在这个阶段,我们需要将我们建立的模型应用到实际环境中,并进行回顾和改进。如果模型表现良好,可以将其部署到实际环境中,并进行维护和监控。对模型性能的持续监测和改进,可以确保模型在实际环境中的有效性和可靠性。
Christian过程的关键要素和建议
在我们多次应用Crisp-DM流程到各种AI系统的实践中,我们总结出一些关键要素和建议,以帮助您更好地应用这个流程:
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早期涉及利益相关者:与利益相关者的早期合作非常重要。通过他们对业务问题的理解和洞察力,可以帮助我们更好地定义问题和目标。
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不断循环迭代:在Christian过程中,不要害怕从数据到模型之间循环迭代。如果当前的模型或方法不适用于问题解决,要勇于放弃并尝试其他模型或方法。
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用户驱动的数据转化:考虑转化数据时要与用户需求相匹配。不同的数据转化方式可能会对建模过程产生不同的影响,因此要仔细考虑如何转化数据。
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与业务问题匹配的评估:在模型评估阶段,确保评估指标与业务问题相匹配。评估模型的性能时,要关注对业务问题的解决效果,而不是单纯地关注模型的准确度。
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持续改进和更新:Christian过程应该是一个持续改进和更新的过程。通过不断反思和学习,不断改进和优化流程,以提高人工智能和分析的效果和效率。
总结
Crisp-DM是一种行业标准的数据挖掘协议,用于指导人工智能项目的管理和实施。这个协议将人工智能开发过程分为六个主要阶段:业务理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估和部署与回顾。在每个阶段,我们需要根据具体的问题和目标,选择合适的方法和工具,并与利益相关者密切合作。通过遵循Crisp-DM流程,并结合实际情况进行灵活的调整和改进,我们能够更好地管理和开发人工智能项目,实现业务问题的解决和价值的提升。
FAQ
问:Crisp-DM适用于哪些类型的项目?
答:Crisp-DM适用于各种类型的数据挖掘和人工智能项目,包括但不限于业务分析、市场调研、风险管理、销售预测等。
问:Crisp-DM能否应用于小型团队或个人项目?
答:是的,Crisp-DM的流程和原则可以适用于小型团队或个人项目。它提供了一个结构化的方法,可以帮助我们更好地组织和管理项目。
问:如何衡量模型的性能和准确度?
答:可以使用各种评估指标来衡量模型的性能和准确度,如准确度、精确度、召回率等。选择合适的评估指标取决于具体的业务问题和目标。
问:Crisp-DM流程是否可适应不断变化的业务需求?
答:是的,Crisp-DM流程是一个循环迭代的过程,并且可以根据业务需求的变化进行调整和改进。通过持续反思和学习,我们可以不断提高流程的适应性和效率。
问:如何确保数据的质量和可用性?
答:为了确保数据的质量和可用性,我们需要进行数据清洗和验证。清洗数据可以处理缺失值、异常值和重复值等问题,而验证数据可以确保数据的准确性和一致性。
请参考以下资源: