Όλοι γνωρίζουν και κατανοούν το τεράστιο εύρος της εξελισσόμενης αγοράς τεχνητής νοημοσύνης. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι επιχειρήσεις σήμερα είναι πρόθυμες να αναπτύξουν τις εφαρμογές τους σε τεχνητή νοημοσύνη και να αποκομίσουν τα οφέλη της. Ωστόσο, οι περισσότεροι άνθρωποι δεν κατανοούν την τεχνολογία πίσω από τα μοντέλα AI. Απαιτεί τη δημιουργία πολύπλοκων αλγορίθμων που χρησιμοποιούν χιλιάδες εκπαιδευμένα σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία μιας επιτυχημένης εφαρμογής AI.
Η ανάγκη χρήσης των σωστών δεδομένων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης εξακολουθεί να είναι υποτιμημένη. Οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων θεωρούν συχνά την ανάπτυξη δεδομένων εκπαίδευσης AI ως εύκολη δουλειά. Δυστυχώς, η εύρεση σχετικών δεδομένων εκπαίδευσης AI για οποιοδήποτε μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης είναι δύσκολη και χρειάζεται χρόνο. Γενικά, υπάρχουν 4 βήματα που εμπλέκονται στη διαδικασία απόκτησης και αξιολόγησης των κατάλληλων Δεδομένων Εκπαίδευσης AI:
Καθορισμός των Δεδομένων
Συνήθως καθορίζει τον τύπο των δεδομένων που θέλετε να εισαγάγετε στην εφαρμογή ή το μοντέλο σας AI.
Καθαρισμός των δεδομένων
Είναι η διαδικασία αφαίρεσης περιττών δεδομένων και συμπέρασμα εάν απαιτούνται περισσότερα δεδομένα;
Συσσώρευση δεδομένων
Αυτά είναι τα πραγματικά δεδομένα που συλλέγετε με μη αυτόματο τρόπο ή μέσω προγραμματισμού για την εφαρμογή AI σας.
Επισήμανση των δεδομένων
Επιτέλους, τα δεδομένα που συλλέγονται επισημαίνονται ότι θα παρέχονται με ακρίβεια στο μοντέλο AI κατά τη φάση της εκπαίδευσης.
Τα δεδομένα εκπαίδευσης AI είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία μιας ακριβούς και επιτυχημένης εφαρμογής AI. Χωρίς τα σωστά ποιοτικά δεδομένα εκπαίδευσης, το αναπτυγμένο πρόγραμμα AI θα οδηγήσει σε ψευδή και ανακριβή αποτελέσματα, οδηγώντας τελικά στην αποτυχία του μοντέλου. Ως εκ τούτου, η αποφυγή χρήσης δεδομένων κακής ποιότητας για τα προγράμματά σας είναι απαραίτητη καθώς μπορεί να οδηγήσει σε
- Υψηλότερες ανάγκες και κόστος συντήρησης.
- Ανακριβή, αργά ή άσχετα αποτελέσματα από το εκπαιδευμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας.
- Κακή αξιοπιστία για το προϊόν σας.
- Μεγαλύτερη σπατάλη οικονομικών πόρων.
Παράγοντες που πρέπει να ληφθούν υπόψη κατά την αξιολόγηση των δεδομένων εκπαίδευσης
Το να εκπαιδεύσετε το μοντέλο AI σας με κακά δεδομένα είναι σίγουρα μια κακή ιδέα. Όμως, το ερώτημα είναι πώς να αξιολογήσετε τα κακά και σωστά Δεδομένα Εκπαίδευσης AI. Διάφοροι παράγοντες μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό των σωστών και των λάθος δεδομένων για την εφαρμογή AI σας. Εδώ είναι μερικοί από αυτούς τους παράγοντες:
Ποιότητα και Ακρίβεια Δεδομένων
Κυρίως, η ποιότητα των δεδομένων που θα χρησιμοποιούσατε για την εκπαίδευση του μοντέλου θα πρέπει να έχει τη μεγαλύτερη σημασία. Η χρήση ακατάλληλων δεδομένων για την εκπαίδευση του αλγόριθμου οδηγεί σε καταρράκτες δεδομένων (υποτυπώδη αποτελέσματα στον αγωγό ανάπτυξης) και ανακρίβεια στα αποτελέσματα. Επομένως, χρησιμοποιείτε πάντα δεδομένα υψηλής ποιότητας που μπορούν να αναγνωριστούν ως- Συλλέγονται, αποθηκεύονται και χρησιμοποιούνται υπεύθυνα δεδομένα.
- Δεδομένα που παράγουν ακριβή αποτελέσματα.
- Επαναχρησιμοποιήσιμα δεδομένα για παρόμοιες εφαρμογές.
- Εμπειρικά και αυτονόητα δεδομένα.
Εκπρόσωποι των Δεδομένων
Είναι γνωστό ότι ένα σύνολο δεδομένων δεν μπορεί ποτέ να είναι απόλυτο. Ωστόσο, πρέπει να στοχεύσουμε στην ανάπτυξη διαφορετικών δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να προβλέψουν και να παρέχουν ακριβή αποτελέσματα χωρίς κόπο. Για παράδειγμα, εάν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης έχει κατασκευαστεί για να αναγνωρίζει τα πρόσωπα των ανθρώπων, θα πρέπει να τροφοδοτείται με έναν σημαντικό αριθμό διαφορετικών δεδομένων που μπορούν να προσφέρουν ακριβή αποτελέσματα. Τα δεδομένα πρέπει να αντιπροσωπεύουν όλες τις ταξινομήσεις που τους παρέχονται από τους χρήστες.
Διαφορετικότητα και Ισορροπία στα Δεδομένα
Τα σύνολα δεδομένων σας πρέπει να διατηρούν τη σωστή ισορροπία στην ποσότητα των τροφοδοτούμενων δεδομένων. Τα δεδομένα που παρέχονται στο πρόγραμμα πρέπει να είναι διαφορετικά και να συλλέγονται από διαφορετικές γεωγραφίες, τόσο από άνδρες όσο και από γυναίκες που μιλούν διαφορετικές γλώσσες και διαλέκτους, που ανήκουν σε διαφορετικές κοινότητες, επίπεδα εισοδήματος κ.λπ. Η μη προσθήκη διαφορετικών δεδομένων συνήθως οδηγεί σε υπερβολική ή ανεπαρκή προσαρμογή του σετ προπόνησής σας .Σημαίνει ότι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης είτε θα γίνει πολύ συγκεκριμένο είτε δεν θα μπορεί να αποδώσει καλά όταν παρέχεται με νέα δεδομένα. Ως εκ τούτου, φροντίστε πάντα να κάνετε εννοιολογικές συζητήσεις με παραδείγματα σχετικά με το πρόγραμμα με την ομάδα σας για να έχετε τα απαραίτητα αποτελέσματα.
Συνάφεια με την εργασία στο χέρι
Τέλος, για να αποκτήσετε καλά δεδομένα εκπαίδευσης, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι σχετικά με το πρόγραμμά σας AI. Χρειάζεται μόνο να συγκεντρώσετε δεδομένα που σχετίζονται άμεσα ή έμμεσα με την εργασία σας. Η συλλογή περιττών δεδομένων με χαμηλή συνάφεια εφαρμογής μπορεί να οδηγήσει σε αναποτελεσματικότητα στην εφαρμογή σας.
Κυρίως, η ποιότητα των δεδομένων που θα χρησιμοποιούσατε για την εκπαίδευση του μοντέλου θα πρέπει να έχει τη μεγαλύτερη σημασία. Η χρήση ακατάλληλων δεδομένων για την εκπαίδευση του αλγόριθμου οδηγεί σε καταρράκτες δεδομένων (υποτυπώδη αποτελέσματα στον αγωγό ανάπτυξης) και ανακρίβεια στα αποτελέσματα. Επομένως, χρησιμοποιείτε πάντα δεδομένα υψηλής ποιότητας που μπορούν να αναγνωριστούν ως
Τα σύνολα δεδομένων σας πρέπει να διατηρούν τη σωστή ισορροπία στην ποσότητα των τροφοδοτούμενων δεδομένων. Τα δεδομένα που παρέχονται στο πρόγραμμα πρέπει να είναι διαφορετικά και να συλλέγονται από διαφορετικές γεωγραφίες, τόσο από άνδρες όσο και από γυναίκες που μιλούν διαφορετικές γλώσσες και διαλέκτους, που ανήκουν σε διαφορετικές κοινότητες, επίπεδα εισοδήματος κ.λπ. Η μη προσθήκη διαφορετικών δεδομένων συνήθως οδηγεί σε υπερβολική ή ανεπαρκή προσαρμογή του σετ προπόνησής σας .
Τέλος, για να αποκτήσετε καλά δεδομένα εκπαίδευσης, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι σχετικά με το πρόγραμμά σας AI. Χρειάζεται μόνο να συγκεντρώσετε δεδομένα που σχετίζονται άμεσα ή έμμεσα με την εργασία σας. Η συλλογή περιττών δεδομένων με χαμηλή συνάφεια εφαρμογής μπορεί να οδηγήσει σε αναποτελεσματικότητα στην εφαρμογή σας.
[Διαβάστε επίσης: Τι είναι τα δεδομένα εκπαίδευσης στη μηχανική μάθηση]
Μέθοδοι για την αξιολόγηση των δεδομένων εκπαίδευσης
Για να κάνετε τη σωστή επιλογή δεδομένων για το πρόγραμμά σας AI, πρέπει να αξιολογήσετε τα σωστά δεδομένα εκπαίδευσης AI. Αυτό μπορεί να γίνει από
- Προσδιορισμός δεδομένων υψηλής ποιότητας με βελτιωμένη ακρίβεια:
Για να προσδιορίσετε δεδομένα καλής ποιότητας, πρέπει να διασφαλίσετε ότι το παρεχόμενο περιεχόμενο είναι σχετικό με το πλαίσιο της εφαρμογής. Επιπλέον, πρέπει να υπολογίσετε εάν τα δεδομένα που συγκεντρώθηκαν είναι περιττά και έγκυρα. Υπάρχουν διάφορες τυπικές δοκιμές ποιότητας στις οποίες μπορούν να περάσουν τα δεδομένα, όπως η δοκιμή άλφα του Cronbach, η μέθοδος συνόλου χρυσού κ.λπ., που μπορούν να σας παρέχουν δεδομένα καλής ποιότητας. - Εργαλεία μόχλευσης για την αξιολόγηση των αντιπροσώπων και της διαφορετικότητας δεδομένων
Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, η ποικιλομορφία στα δεδομένα σας είναι το κλειδί για την επίτευξη της απαιτούμενης ακρίβειας στο μοντέλο δεδομένων σας. Υπάρχουν εργαλεία που μπορούν να δημιουργήσουν λεπτομερείς προβολές και να παρακολουθήσουν αποτελέσματα δεδομένων σε πολυδιάστατο επίπεδο. Αυτό σας βοηθά να προσδιορίσετε εάν το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας μπορεί να διακρίνει μεταξύ διαφορετικών συνόλων δεδομένων και να παρέχει τα σωστά αποτελέσματα. - Αξιολογήστε τη συνάφεια των δεδομένων εκπαίδευσης
Τα δεδομένα εκπαίδευσης πρέπει να περιέχουν μόνο χαρακτηριστικά που παρέχουν σημαντικές πληροφορίες στο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας. Για να διασφαλίσετε τη σωστή επιλογή δεδομένων, δημιουργήστε μια λίστα με βασικά χαρακτηριστικά που πρέπει να κατανοεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας. Κάντε το μοντέλο οικείο σε αυτά τα σύνολα δεδομένων και προσθέστε αυτά τα συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων στη βιβλιοθήκη δεδομένων σας.
Πώς να επιλέξετε τα σωστά δεδομένα εκπαίδευσης για το μοντέλο AI σας;
Είναι προφανές ότι τα δεδομένα είναι υπέρτατα όταν εκπαιδεύετε τα μοντέλα AI σας. Συζητήσαμε νωρίς στο ιστολόγιο πώς να βρείτε τα σωστά δεδομένα εκπαίδευσης AI για τα προγράμματά σας. Ας τους ρίξουμε μια ματιά:
- Καθορισμός δεδομένων: Το πρώτο βήμα είναι να ορίσετε τον τύπο δεδομένων που χρειάζεστε για το πρόγραμμά σας. Διαχωρίζει όλες τις άλλες επιλογές δεδομένων και σας κατευθύνει προς μια μόνο κατεύθυνση.
- Συσσώρευση δεδομένων: Στη συνέχεια, θα συλλέξετε τα δεδομένα που αναζητάτε και θα δημιουργήσετε πολλαπλά σύνολα δεδομένων από αυτά που είναι σχετικά με τις ανάγκες σας.
- Καθαρισμός δεδομένων: Στη συνέχεια, τα δεδομένα καθαρίζονται διεξοδικά, κάτι που περιλαμβάνει πρακτικές όπως έλεγχος για διπλότυπα, αφαίρεση ακραίων στοιχείων, διόρθωση δομικών σφαλμάτων και έλεγχος για ελλείποντα κενά δεδομένων.
- Σήμανση δεδομένων: Τέλος, τα δεδομένα που είναι χρήσιμα για το μοντέλο AI σας επισημαίνονται σωστά. Η επισήμανση μειώνει τον κίνδυνο παρερμηνείας και παρέχει καλύτερη ακρίβεια στο μοντέλο εκπαίδευσης AI.
Εκτός από αυτές τις πρακτικές, πρέπει να λάβετε υπόψη μερικές σκέψεις όταν ασχολείστε με περιορισμένα ή μεροληπτικά δεδομένα εκπαίδευσης. Τα μεροληπτικά δεδομένα είναι έξοδος που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη και βασίζεται σε λανθασμένες υποθέσεις που είναι ψευδείς. Υπάρχουν τρόποι όπως η αύξηση δεδομένων και η σήμανση δεδομένων που είναι απίστευτα χρήσιμοι για τη μείωση της προκατάληψης. Αυτές οι τεχνικές γίνονται για την τακτοποίηση των δεδομένων προσθέτοντας ελαφρώς τροποποιημένα αντίγραφα των υπαρχόντων δεδομένων και βελτιώνοντας την ποικιλομορφία των συνόλων δεδομένων.
[Διαβάστε επίσης: Πόσος είναι ο βέλτιστος όγκος δεδομένων εκπαίδευσης που χρειάζεστε για ένα έργο AI?]
Συμπέρασμα
Τα δεδομένα εκπαίδευσης AI είναι η πιο σημαντική πτυχή μιας επιτυχημένης εφαρμογής AI. Γι' αυτό πρέπει να του δοθεί ύψιστη σημασία και σημασία κατά την ανάπτυξη του προγράμματος AI σας. Έχοντας τα σωστά δεδομένα εκπαίδευσης AI διασφαλίζει ότι το πρόγραμμά σας μπορεί να λάβει πολλές διαφορετικές εισροές και να παράγει τα σωστά αποτελέσματα. Επικοινωνήστε με την ομάδα μας Shaip για να μάθετε σχετικά με τα δεδομένα εκπαίδευσης AI και να δημιουργήσετε δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης υψηλής ποιότητας για τα προγράμματά σας.
