文章主题：AI开发, 函数表达式, 机器学习, 数据模型
摘要：从AI开发模型、框架、工具，到提升开发效率的学习办法，为AI开发者逐一解答。
本文分享自华为云社区《10分钟了解AI开发的基本过程》，作者：简单坚持。
1、AI开发究竟在开发什么？
一个硬件开发者的工作成果是一个布满集成电路的服务器，开机就可以运行某种软件。一个移动端开发者的工作成果可以是一个手机APP，包括了大量二进制数据，可被麒麟芯片直接运行。一个AI开发者的工作成果则是一个模型，模型本质上是一个函数：无论这个函数有多么复杂，有多少个变量或者参数，AI开发都是试图找出这个函数的表达式。
2、AI模型（函数）是怎么开发出来的？
AI模型的本质是一种函数形式，要确定这种函数的确切表达方式，仅依靠逻辑推理是无法实现的，唯有通过大量的训练数据来进行优化。我们向机器提供现有的数据集，机器便会从中寻找一个最符合这些数据特征的函数。一旦有了新的数据需要预测，机器便可以借助该函数预测出新数据所对应的结果。因此，AI模型的训练过程实际上是一个寻找最佳函数表达式的过程，而这个过程需要依赖大量的数据和实践经验。
在谈论拥有特定智能能力的系统时，我们通常会提到三个关键元素：数据、算法和模型。数据的收集和处理是算法的基石，而模型的建立则是实现智能的关键。在开发过程中，系统会不断利用数据和算法来优化和完善模型，使其更接近现实世界的真实情况，这个过程被称为训练。训练的目标并非完全推导出真实情况，而是尽可能地逼近它。通过这样的过程，系统的智能水平得以不断提升。
3、AI模型的训练过程是怎么样的？
在本文中，我们将采用一种能够有效区分猫和狗图片的模型，以帮助读者更好地理解训练过程。首先，我们需要收集大量的标注过的图片，这些图片分别标记为猫或狗，这是我们进行训练的数据集。其次，我们需要设计一个合适的算法来构建模型。在构建过程中，我们可以选择使用浅层网络或者深层网络，而如果选择深层网络，就需要考虑深度如何，每一层包含多少个神经元，以及它们的功能等，这些问题都是我们在设计网络架构时需要考虑的，因为这关系到我们的预测函数的大致结构。总的来说，数据和算法是构建深度学习模型的两个关键要素，只有将这两个要素结合起来，才能实现对图像的准确识别。
在表达中，我们可以将函数 Y=f(W, X, b) 代表一个复杂的数学模型，其中 X 和 Y 是已知变量，而 W 和 b 是待求解的参数。X 代表了训练数据，即猫和狗的图片，Y 则代表了这些图片的标签，即该图片是猫还是狗。至于 W 和 b，它们在这个模型中扮演着重要的角色。然而，在我们开始训练这个模型之前，我们还并不能完全理解它们的含义。实际上，这两项参数的确定，需要通过机器学习的方法来实现，这个过程就是模型的训练过程。
在本文中，“模型”是一个术语，指的是将数据输入算法中进行训练的过程。在这个过程中，机器会持续地学习，不断优化其参数。当机器成功找到最优秀的W和b值时，我们称之为模型训练成功。此时，我们的函数Y=f(W，X，b)已经达到了确定的状态。
在此之后，我们可以为模型提供一组全新的猫或狗图片，使其能够运用函数Y=f(W，X，b)来判断这些新图片的标签是猫还是狗，这一过程即为推理。
在总结中，我们可以发现，无论是简单程度最高的线性回归模型，还是包含一亿个参数的深度神经网络模型，它们的共同目标都是寻找一个函数Y=f(W，X，b)，这个函数能够出色地拟合现有的数据，同时也能在新未知数据上展现出良好的性能。
4、AI为什么要强调大量数据？
为了确保模型能够充分学习并准确区分猫和狗的特征,需要确保数据量足够大。当数据量足够时,模型可以从中学习到足够的特征差异,从而在区分猫狗的任务中展现出高度的准确性。然而,如果数据量不足,模型的学习效果就会受到影响,导致在新数据集上预测的结果不够准确。因此,数据量对于模型的表现至关重要。
假设识别猫的模型要非常准确，就需要各种光照条件、各种背景、各种花色的猫的照片，不仅要有波斯猫，还要有加菲猫，直到模型包含了我们能想到的各种猫的特征，一个人脸识别模型，大约需要几百万张照片，才能达到可用，著名的Imagenet数据集，大约包含了1400万张图片，极大地方便了开发者。
5、在AI开发过程中一个好的开发工具可以帮助开发者做什么？
假设没有一个现成的开发平台，首先你需要学会常用的AI开发语言python，python是整个过程并不耗精力的环节，其次你需要学习传统机器学习和深度学习相关算法，这块算是花费最多精力和时间的环节，然后尽可能去理解和推导算法，然后用python代码去实现算法再训练模型，代码能力很重要，不然你的模型都建不起来。
然后你发现了一个开发框架，华为MindSpore或者谷歌Tensorflow，你会发现并不需要那么高的数学门槛，不是说要深刻理解算法才能更好训练出好模型，模型损失函数优化方法MindSpore/Tensorflow都内置好了，而且只需要简单的调用就好了，如果说MindSpore/Tensorflow是可以把一个模型代码量大大减少的框架，那么Keras就是让模型代码量可以少到惊人的框架，例如上面的猫狗分类器，15行代码就可以搞定，几十行代码就把一个拥有着卷积层、池化层和全连接层的较高级优化方法的深度学习网络架构写出来。
一个开发框架就像安卓框架为手机APP开发者提供的很多基础功能，如果没有这个框架，一个简单的给好友发送图片的功能，你需要直接和操作系统的各个底层功能模块打交道了。
6、AI开发，有了开发框架就够了吗？
当然不是，一个开发框架，只是帮开发者做了一些开发者没必要实现的部分，或者实现起来代价太大的部分，一个完整的AI开发过程，从准备数据、数据预处理、数据标注、选择算法、训练、调参、部署，这和一个普通的APP开发的过程差不多。如同生产一辆汽车，一个自动化、高科技的总装车间是必不可少的，但冲压、涂装车间也制约着汽车的生产效率，那么制约AI开发效率最头痛的是什么，请看下一个问题。AI开发过程中最大的困难是什么？
7、AI开发过程中最大的困难是什么？
要准备大量的数据，前面已经提过，更可怕的是数据标注，据统计，数据处理和标注环节大约占整个开发周期的70%。所谓标注，就是给数据打标签，告诉机器一张图片究竟是猫还是狗，标注是一件在AI开发者看来技术含量非常低的工作，已经属于劳动密集型产业，业界有大量的第三方公司，专门从事数据标注工作。以自动驾驶为例，车头上的摄像机在实时拍摄车前的所有画面，自动驾驶标注的过程要标注前车、障碍物、行人、信号灯、指示牌、指示线等等，这个过程如果完全依赖人工标注，自动驾驶将永远难以商用。要反复迭代训练，训练并不是一蹴而就，要反复修改各种参数，使得模型的准确度逐步提升，这个过程，目前需要丰富的经验，如果没有充足的算力，训练一次，等待三天，然后调参，再等待三天，如果要迭代20次，这个过程是很消耗人的意志。所以，即使不考虑成本因素，算力也是制约AI普及最大的问题。8、怎么解决AI开发者的问题？
正如开发一个office软件，不可能费事到用记事本敲代码，你需要一个像visual studio一样的集成开发环境，需要一个像Git一样的代码管理工具，同理，开发一个AI模型，你也需要一个集成开发环境，而且需要一个版本管理工具。
提供给开发者代码编辑环境、语法检查、编译器等功能，一个AI的开发平台，同样也要能帮开发者标注数据、创建模型训练作业、部署模型等功能，有了开发平台，开发平台要帮助开发者把所有苦活累活都干完，让开发者聚焦在最核心的代码和算法上。
当然，要提供给开发者易获取、性能强、价格低的算力，提高模型训练的迭代速度。
9、有没有更快地提升AI开发速度的办法？
当然有。从根本上提升开发效率，挖掘到最本质，只有两个办法：重用和自动化，否则只能一行一行代码干起。
开发一个APP，可以从最基本的代码写起，可以复用开发者共享的开发包、函数等，华为云开源镜像站有大量的java开发包，就是这个意思，也可以复用一个完整的APP，修改下界面配色，就变成了自己的APP，这是复用。要保障APP的质量，可以手工测试，也可以用自动化测试工具。如果这些都不想做，可以也可以用一个现成的工具，用可视化的方法生成一个APP，当然APP的风格只能从工具已有的模板中选取。开发者一直在试图用各种办法，降低开发的工作量。
AI开发也是一样的。可以找现成的数据集、找现成的标注好的数据集，现成的算法和模型，用自动部署工具将模型部署到端边云。当然，也可用自动学习功能，只要提供原始数据，由系统帮助开发者完成模型构建、算法选择和自动训练，开发者可以直接看到结果。最简单的办法，就是寻找一个已经训练好的模型，在软件中直接调用。
基于此，一个好的AI开发平台，要从各个维度去提升开发效率，这些功能往往都是很多小细节，算力强、训练快，只是完成了必须的最基本的功能。
10、华为将提供什么开发工具给开发者？
ModelArts，一个AI开发平台 ，用于AI模型开发HiLens，一个视觉AI应用开发平台，用于AI应用开发，应用里面的模型由ModelArts提供。以上两款产品以云服务的方式在华为云EI提供服务。
Atlas 200 developer kit（开发板）是ModelArts 的线下开发套件。
AI开发, 函数表达式, 机器学习, 数据模型
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