AI 工程实践案例研究：开发自主股票交易系统

如今，许多系统使用人工智能（AI）来解决复杂问题。虽然这常能提升系统效能，但开发生产就绪的基于 AI 的系统是一项困难任务。因此，需要扎实的 AI 工程实践来确保所得系统的质量并改进开发过程。尽管针对基于 AI 系统的开发已提出若干实践，但应用这些实践的详细实际经验却很少见。本文旨在通过在一个案例研究（即开发一个利用机器学习功能投资股票的自主股票交易系统）中收集此类经验来弥补这一空白。我们从文献中选取了 10 项 AI 工程实践，并在开发中系统应用，以收集关于其适用性与有效性的证据。我们使用结构化现场笔记记录了经验，并进一步用现场笔记记录开发中出现的挑战以及我们为克服这些挑战所采用的解决方案。随后，我们分析所收集的现场笔记，并评估每项实践如何改进开发。最后，我们将所得证据与现有文献进行比较。大多数应用的实践在不同程度上改进了我们的系统，且我们能够克服所有主要挑战。定性结果提供了关于 10 项 AI 工程实践以及此类项目相关挑战与解决方案的详细记述。因此，我们的经验丰富了该领域新兴的证据体系，可能对初涉 AI 工程的实践团队尤为有益。