Όλοι καταλαβαίνουμε ότι η απόδοση μιας ενότητας τεχνητής νοημοσύνης (AI) εξαρτάται εξ ολοκλήρου από την ποιότητα των συνόλων δεδομένων που παρέχονται στη φάση της εκπαίδευσης. Ωστόσο, συνήθως συζητούνται σε επιφανειακό επίπεδο. Οι περισσότεροι από τους διαδικτυακούς πόρους καθορίζουν γιατί η απόκτηση ποιοτικών δεδομένων είναι απαραίτητη για τα στάδια εκπαίδευσης δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, αλλά υπάρχει ένα κενό όσον αφορά τη γνώση που διαφοροποιεί την ποιότητα από τα ανεπαρκή δεδομένα.
Όταν εμβαθύνετε σε σύνολα δεδομένων, θα παρατηρήσετε πολλές περιπλοκές και λεπτές λεπτομέρειες που συχνά παραβλέπονται. Αποφασίσαμε να ρίξουμε φως σε αυτά τα λιγότερο ομιλούμενα θέματα. Αφού διαβάσετε αυτό το άρθρο, θα έχετε μια σαφή ιδέα για ορισμένα από τα λάθη που κάνετε κατά τη συλλογή δεδομένων και ορισμένους τρόπους με τους οποίους θα μπορούσατε να βελτιστοποιήσετε την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης AI.
Ας αρχίσουμε.
Η ανατομία ενός έργου AI
Για τους μη μυημένους, ένα έργο AI ή ML (machine learning) είναι πολύ συστηματικό. Είναι γραμμικό και έχει σταθερή ροή εργασίας.
Για να σας δώσω ένα παράδειγμα, δείτε πώς φαίνεται με γενική έννοια:
- Απόδειξη της έννοιας
- Επικύρωση μοντέλου και βαθμολογία μοντέλου
- Ανάπτυξη αλγορίθμου
- Προετοιμασία δεδομένων εκπαίδευσης AI
- Ανάπτυξη μοντέλου
- Εκπαίδευση αλγορίθμων
- Βελτιστοποίηση μετά την ανάπτυξη
Οι στατιστικές αποκαλύπτουν ότι σχεδόν το 78% όλων των έργων τεχνητής νοημοσύνης έχουν σταματήσει στο ένα ή το άλλο σημείο πριν φτάσουν στο στάδιο της ανάπτυξης. Ενώ υπάρχουν μεγάλα κενά, λογικά λάθη ή ζητήματα διαχείρισης έργων στη μία πλευρά, υπάρχουν επίσης ανεπαίσθητα σφάλματα και λάθη που προκαλούν τεράστιες καταστροφές στα έργα. Σε αυτήν την ανάρτηση, πρόκειται να εξερευνήσουμε μερικές από τις πιο κοινές λεπτότητες.
Προκατάληψη δεδομένων
Η μεροληψία δεδομένων είναι η εκούσια ή ακούσια εισαγωγή παραγόντων ή στοιχείων που παραμορφώνουν δυσμενώς τα αποτελέσματα προς ή κατά συγκεκριμένων αποτελεσμάτων. Δυστυχώς, η μεροληψία είναι μια βασανιστική ανησυχία στον χώρο εκπαίδευσης AI.
Εάν αυτό φαίνεται περίπλοκο, καταλάβετε ότι τα συστήματα AI δεν έχουν το δικό τους μυαλό. Άρα, αφηρημένες έννοιες όπως η ηθική, η ηθική και άλλα δεν υπάρχουν. Είναι τόσο έξυπνα ή λειτουργικά όσο οι λογικές, μαθηματικές και στατιστικές έννοιες που χρησιμοποιούνται στο σχεδιασμό τους. Έτσι, όταν οι άνθρωποι αναπτύσσουν αυτά τα τρία, προφανώς θα ενσωματωθούν κάποιες προκαταλήψεις και ευνοιοκρατία.
Η προκατάληψη είναι μια έννοια που δεν συνδέεται άμεσα με την τεχνητή νοημοσύνη αλλά με οτιδήποτε άλλο την περιβάλλει. Αυτό σημαίνει ότι προέρχεται περισσότερο από την ανθρώπινη παρέμβαση και θα μπορούσε να εισαχθεί σε οποιαδήποτε δεδομένη χρονική στιγμή. Θα μπορούσε να είναι όταν αντιμετωπίζεται ένα πρόβλημα για πιθανές λύσεις, όταν γίνεται συλλογή δεδομένων ή όταν τα δεδομένα προετοιμάζονται και εισάγονται σε μια ενότητα AI.
Μπορούμε να εξαλείψουμε εντελώς την προκατάληψη;
Η εξάλειψη της προκατάληψης είναι περίπλοκη. Μια προσωπική προτίμηση δεν είναι εντελώς ασπρόμαυρη. Ευδοκιμεί στη γκρίζα ζώνη, και γι' αυτό είναι και υποκειμενικό. Με προκατάληψη, είναι δύσκολο να επισημάνουμε την ολιστική δικαιοσύνη οποιουδήποτε είδους. Επιπλέον, η προκατάληψη είναι επίσης δύσκολο να εντοπιστεί ή να εντοπιστεί, ακριβώς όταν το μυαλό στρέφεται ακούσια προς συγκεκριμένες πεποιθήσεις, στερεότυπα ή πρακτικές.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης προετοιμάζουν τις ενότητες τους λαμβάνοντας υπόψη πιθανές προκαταλήψεις και εξαλείφοντας τις μέσω συνθηκών και πλαισίων. Εάν γίνει σωστά, η παραμόρφωση των αποτελεσμάτων μπορεί να διατηρηθεί στο ελάχιστο.
Ποιότητα δεδομένων
Η ποιότητα των δεδομένων είναι πολύ γενική, αλλά όταν κοιτάξετε πιο βαθιά, θα βρείτε πολλά διαφορετικά επίπεδα. Η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να αποτελείται από τα ακόλουθα:
- Έλλειψη διαθεσιμότητας εκτιμώμενου όγκου δεδομένων
- Απουσία σχετικών και συμφραζόμενων δεδομένων
- Απουσία πρόσφατων ή ενημερωμένων δεδομένων
- Η αφθονία των δεδομένων που δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν
- Έλλειψη απαιτούμενου τύπου δεδομένων – για παράδειγμα, κείμενο αντί για εικόνες και ήχος αντί για βίντεο και άλλα
- Προκατάληψη
- Ρήτρες που περιορίζουν τη διαλειτουργικότητα δεδομένων
- Δεδομένα με κακό σχολιασμό
- Λανθασμένη ταξινόμηση δεδομένων
Σχεδόν το 96% των ειδικών της τεχνητής νοημοσύνης παλεύουν με ζητήματα ποιότητας δεδομένων με αποτέλεσμα επιπλέον ώρες βελτιστοποίησης της ποιότητας, ώστε τα μηχανήματα να μπορούν να προσφέρουν αποτελεσματικά τα βέλτιστα αποτελέσματα.
Μη δομημένα δεδομένα
Οι επιστήμονες δεδομένων και οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης εργάζονται περισσότερο σε μη δομημένα δεδομένα από ό,τι οι πλήρεις ομόλογοί τους. Ως αποτέλεσμα, ένα σημαντικό μέρος του χρόνου τους ξοδεύεται για να κατανοήσουν τα μη δομημένα δεδομένα και να τα μεταγλωττίσουν σε μια μορφή που μπορούν να κατανοήσουν οι μηχανές.
Μη δομημένα δεδομένα είναι κάθε πληροφορία που δεν συμμορφώνεται με μια συγκεκριμένη μορφή, μοντέλο ή δομή. Είναι ανοργάνωτο και τυχαίο. Τα μη δομημένα δεδομένα θα μπορούσαν να είναι βίντεο, ήχος, εικόνες, εικόνες με κείμενο, έρευνες, αναφορές, παρουσιάσεις, σημειώσεις ή άλλες μορφές πληροφοριών. Οι πιο σχετικές πληροφορίες από μη δομημένα σύνολα δεδομένων πρέπει να προσδιορίζονται και να σχολιάζονται χειροκίνητα από έναν ειδικό. Όταν εργάζεστε με μη δομημένα δεδομένα, έχετε δύο επιλογές:
- Ξοδεύετε περισσότερο χρόνο καθαρίζοντας τα δεδομένα
- Αποδεχτείτε λοξά αποτελέσματα
Έλλειψη ΜΜΕ για αξιόπιστο σχολιασμό δεδομένων
Από όλους τους παράγοντες που συζητήσαμε σήμερα, ο αξιόπιστος σχολιασμός δεδομένων είναι αυτός που έχουμε σημαντικό έλεγχο. Ο σχολιασμός δεδομένων είναι μια κρίσιμη φάση στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης που υπαγορεύει τι και πώς πρέπει να μάθουν. Τα δεδομένα με ανεπαρκή ή εσφαλμένο σχολιασμό θα μπορούσαν να αλλοιώσουν εντελώς τα αποτελέσματά σας. Ταυτόχρονα, τα δεδομένα με ακριβή σχολιασμό θα μπορούσαν να κάνουν τα συστήματά σας αξιόπιστα και λειτουργικά.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο ο σχολιασμός δεδομένων θα πρέπει να γίνεται από ΜΜΕ και βετεράνους που έχουν γνώση του τομέα. Για παράδειγμα, τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης θα πρέπει να σχολιάζονται από επαγγελματίες που έχουν εμπειρία στην εργασία με δεδομένα από αυτόν τον τομέα. Έτσι, όταν το μοντέλο αναπτύσσεται σε μια κατάσταση που σώζει ζωές, αποδίδει στο ύψος των προσδοκιών. Το ίδιο ισχύει για προϊόντα σε ακίνητα, ηλεκτρονικό εμπόριο fintech και άλλους εξειδικευμένους χώρους.
Ολοκληρώνοντας
Όλοι αυτοί οι παράγοντες δείχνουν προς μια κατεύθυνση – δεν είναι σκόπιμο να εμπλακείτε στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης ως αυτόνομη μονάδα. Αντίθετα, είναι μια διαδικασία συνεργασίας, όπου χρειάζεστε εμπειρογνώμονες από όλους τους τομείς να ενωθούν για να αναπτύξουν αυτήν την τέλεια λύση.
Γι' αυτό συνιστούμε να έρθετε σε επαφή ημερομηνία συλλογή και σχόλιο ειδικοί όπως ο Shaip για να κάνουν τα προϊόντα και τις λύσεις σας πιο λειτουργικά. Γνωρίζουμε τις λεπτότητες που εμπλέκονται στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και έχουμε συνειδητά πρωτόκολλα και ποιοτικούς ελέγχους για να τις εξαλείψουμε στιγμιαία.
ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΗΣΤΕ in αφή μαζί μας για να μάθετε πώς η τεχνογνωσία μας μπορεί να βοηθήσει στην ανάπτυξη του προϊόντος σας AI.
