Flexeegile – گسترش چابک برای تیم های هوش مصنوعی و داده

نویسنده(های): دکتر اوری کوهن

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

Flexeegile – توسعه چابک برای تیم های هوش مصنوعی و داده

Flexeegile توسعه پیشنهادی من برای چارچوب به خوبی تثبیت شده Agile است، هدف آن رسیدگی به چالش های منحصر به فرد ایجاد شده توسط پروژه های هوش مصنوعی و داده در محیط های پیچیده محاسباتی امروزی است.

www.flexeegile.com

Flexeegile برنامه افزودنی پیشنهادی من برای چارچوب Agile است که به خوبی تثبیت شده است، هدف آن رسیدگی به چالش‌های منحصر به فرد است…

www.flexeegile.com

Flexeegile مانند Agile ارزش آیتم های سمت راست را تشخیص می دهد اما آیتم های سمت چپ را دارای ارزش بالاتری می داند.

Flexeegile جایگزینی برای Agile نیست، بلکه یک مشاهده و انطباق از اصول Agile برای مطابقت با دوران مدرن محاسبات است.

همانطور که یکی از بنیانگذاران مانیفست چابک می گوید:

«Flexeegile جایگزین نیست، بلکه مشاهده می‌کند که ماهیت محاسبات غنی‌تر از دوره Agile است که در مورد رایانه‌های رومیزی بود. Agile هنوز هم مثل همیشه مرتبط است.”

Flexeegile تشخیص می دهد که چشم انداز محاسباتی امروزی بسیار فراتر از برنامه های کاربردی دسکتاپ است و شامل محاسبات ابری، داده های بزرگ، ماشین و یادگیری عمیق، و بیشتر.

هدف Flexeegile این است که گسترده و قابل تفسیر باشد، اما عمدا مبهم باشد تا با پیشرفت فناوری، در برابر آینده باقی بماند.

نام “Flexeegile” به معنای توانایی تفسیر متدولوژی های Agile به شیوه ای انعطاف پذیر در زمینه هوش مصنوعی است.

Flexeegile برای مشارکت باز است GitHub. با ستاره دار کردن مخزن حمایت خود را نشان دهید!

GitHub – orico/Flexeegile: گسترش چابک برای تیم‌های هوش مصنوعی و داده

توسعه چابک برای تیم های هوش مصنوعی و داده. با ایجاد یک حساب کاربری در GitHub به توسعه orico/Flexeegile کمک کنید.

github.com

ارزش های اصلی Flexeegile

Flexeegile بر اساس سه ارزش اصلی ساخته شده است:

1. عدم قطعیت در مورد پیش بینی پذیری: پذیرش غیرقابل پیش بینی بودن ذاتی در داده های پیچیده و سیستم های هوش مصنوعی.
2. داده ها و اعتبارسنجی بر شهود و باور: اولویت دادن به تصمیم گیری مبتنی بر شواهد.
3. سادگی و وضوح بر پیچیدگی و نویز: تلاش برای راه حل های واضح و قابل درک در دنیایی با پیچیدگی روزافزون.

کاوش در ارزش ها

لطفاً توجه داشته باشید که Flexeegile به گونه‌ای طراحی شده است که عمدا مبهم باشد تا با پیشرفت فناوری در برابر آینده باقی بماند. در زیر تفسیر من از مقادیر در این مقطع زمانی است و درک شما ممکن است متفاوت باشد.

عدم قطعیت در مورد پیش بینی پذیری

مفهوم در آغوش گرفتن عدم اطمینان نسبت به قابلیت پیش بینی در سیستم‌های هوش مصنوعی و داده، تغییر الگو از سیستم‌های قطعی به سیستم‌های احتمالی منعکس می‌شود. در حالی که مهندسی سنتی بر خروجی های دقیق و قابل تکرار متمرکز بود. ابزارهای هوش مصنوعی مانند مدل های زبان بزرگ (LLMs) عدم قطعیت را برای ارائه قابلیت‌های دگرگون‌کننده، که در آن تمرکز بر به حداکثر رساندن مطلوبیت و در عین حال مدیریت مؤثر و کاهش خطرات مرتبط با عدم اطمینان است، در آغوش بگیرید. این رویکرد تصدیق می کند که دستیابی به نتایج پیشگامانه اغلب مستلزم پذیرش درجه ای از غیرقابل پیش بینی بودن است.

به عنوان مثال، در چشم انداز در حال تکامل LLM ها، جایی که اعلان ها نقش اصلی را ایفا می کنند، آزمایش های واحد برای اعلان ها اغلب خروجی های متغیری را تولید می کنند. به طور سنتی، آزمون‌های واحد بر نتایج قطعی تکیه می‌کنند، که نیاز به روش‌های ارزیابی جدید را ایجاد می‌کند که متغیر بودن را در نظر می‌گیرد. این تغییر مستلزم پذیرش این است که خروجی ها ممکن است فقط به یک نتیجه دلخواه تقریب داشته باشند و همه آزمایش ها به طور مداوم نتیجه یکسانی را ایجاد نکنند.

داده ها و اعتبار سنجی بر روی شهود و باور

شهود در شروع هر سفر بسیار ارزشمند است و کاوش اولیه را هدایت می کند و مسیرهای بالقوه را شکل می دهد. باور به تعیین مسیر، ارائه جهت و هدف کمک می کند. با این حال، برای دستیابی به پیشرفت معنادار، به بینش‌هایی نیاز داریم که از سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد به دست آمده باشد.

تست و اعتبار سنجی هر دو داده ها و سیستم‌های هوش مصنوعی که ما استفاده می‌کنیم، ضروریات اصلی برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان هستند. ایجاد تعادل بین کیفیت و کاربرد بسیار مهم است و مدیریت آنها ما را قادر می سازد تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز کنیم و تصمیمات آگاهانه و تاثیرگذاری بگیریم که بتوانیم به آنها اعتماد کنیم.

سادگی و وضوح بر پیچیدگی و نویز

اصل ارزش گذاری سادگی و وضوح تمام پیچیدگی و نویز با پیچیده تر شدن سیستم های هوش مصنوعی، به طور فزاینده ای حیاتی می شود. یک نیاز اساسی برای اطمینان از اینکه طراحی و عملکرد آنها شفاف، قابل فهم و در دسترس باقی می ماند وجود دارد.

این رویکرد به معنای ایجاد راه‌حل‌هایی است که هم متخصصان فنی و هم برای کاربران عمومی می‌توانند به آسانی آن‌ها را درک کنند و از دام‌های سیستم‌های «جعبه سیاه» غیرشفاف که عملکرد درونی آن‌ها را مبهم می‌کند اجتناب کنند. با اولویت‌بندی معماری‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری واضح و قابل درک، می‌توانیم فناوری‌های هوش مصنوعی بسازیم که نه تنها قدرتمند، بلکه قابل اعتماد و اشکال‌زدایی هستند.

هنگامی که پیچیدگی به طور اجتناب ناپذیری به وجود می آید، هدف حفظ هسته ای از سادگی است که امکان تجزیه و تحلیل سریع علت ریشه ای، عیب یابی موثر، و درک واقعی از چگونگی و چرایی سیستم هوش مصنوعی تولید خروجی های خود را فراهم می کند، در نتیجه عامل انسانی و بینش را در یک سیستم خودکار به طور فزاینده حفظ می کند. جهان

نتیجه گیری

Flexeegile یک لایه انتزاعی را نشان می دهد که قبل از مدیریت پروژه و متدولوژی های توسعه قرار می گیرد، هدف آن مناسب بودن برای داده محور پروژه ها در چشم انداز پیچیده محاسباتی امروزی Flexeegile با پذیرش عدم قطعیت، ارزش گذاری تصمیمات مبتنی بر داده و تمرکز بر سادگی و وضوح در تولید، ارزش های اصلی جدیدی را برای هدایت چالش های پروژه های هوش مصنوعی و داده مدرن ارائه می دهد.

همانطور که دنیای فناوری به تکامل خود ادامه می‌دهد، ایده‌هایی مانند Flexeegile نقش مهمی در کمک به تیم‌ها برای انطباق و پیشرفت در آینده‌ای که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر داده‌ها است، ایفا می‌کند.

دکتر اوری کوهن دارای مدرک دکتری در علوم کامپیوتر با تمرکز بر هوش مصنوعی. او نویسنده کتاب است StateOfGenAI.com، خلاصه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، و StateOfMLOps.com.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی