Conceptul de deficit de date de instruire AI este complex și în evoluție. O mare îngrijorare este că lumea digitală modernă ar putea avea nevoie de date bune, fiabile și eficiente. În timp ce cantitatea de date generată la nivel mondial crește rapid, există anumite domenii sau tipuri de date în care pot exista lipsuri sau limitări. Deși prezicerea viitorului este dificilă, tendințele și statisticile indică faptul că ne putem confrunta cu lipsuri legate de date în anumite domenii.
Datele de instruire AI joacă un rol vital în dezvoltarea și eficacitatea modelelor de învățare automată. Datele de instruire sunt valorificate pentru a antrena algoritmi AI, permițându-le să învețe tipare, să facă predicții și să efectueze diverse sarcini în diverse industrii moderne.
[Citește și: Cum să alegeți furnizorul de date de instruire AI de la raft?]
Ce sugerează tendințele privind deficitul de date?
Nu există nicio îndoială că datele sunt de o importanță capitală în lumea de astăzi. Cu toate acestea, nu toate datele sunt ușor accesibile, utilizabile sau etichetate pentru anumite scopuri de instruire AI.
Epocă sugerează că tendința de dezvoltare rapidă a modelelor ML care se bazează pe seturi de date colosale s-ar putea slăbi dacă nu sunt disponibile noi surse de date sau dacă eficiența datelor nu este îmbunătățită semnificativ.
DeepMind consideră că seturile de date de înaltă calitate, mai degrabă decât parametrii, ar trebui să conducă inovația în învățarea automată. Aproximativ 4.6 până la 17.2 trilioane de jetoane sunt în general folosite pentru a antrena modele conform estimării Epoch.
Este extrem de esențial pentru companiile care doresc să folosească modele AI în afacerile lor să înțeleagă că trebuie să folosească furnizori de date de formare AI de încredere pentru a obține rezultatele dorite. Furnizorii de date de instruire AI se pot concentra pe datele neetichetate disponibile în industria dvs. și le pot utiliza pentru a instrui modele AI mai eficient.
Cum să depășești deficitul de date?
Organizațiile pot depăși provocările deficitului de date de instruire AI prin valorificarea AI generativă și a datelor sintetice. Acest lucru poate îmbunătăți performanța și generalizarea modelelor AI. Iată cum vă pot ajuta aceste tehnici:
AI generativă
Mai multe modele de IA generativă, cum ar fi GAN (Generative Adversarial Networks), pot genera date sintetice care seamănă foarte mult cu datele reale. GAN-urile constau dintr-o rețea generatoare care învață să creeze noi eșantioane și o rețea discriminatoare care face distincția între eșantioanele reale și cele sintetice.
Generarea de date sintetice
Datele sintetice pot fi create folosind algoritmi bazați pe reguli, simulări sau modele care imită scenarii din lumea reală. Această abordare este benefică atunci când datele necesare sunt foarte costisitoare. De exemplu, datele sintetice pot fi generate în dezvoltarea vehiculelor autonome pentru a simula diferite scenarii de conducere, permițând modelelor AI să fie antrenate în diferite situații.
Abordare hibridă a dezvoltării datelor
Abordările hibride combină datele reale și sintetice pentru a depăși deficitul de date de instruire AI. Datele reale pot fi completate cu date sintetice pentru a crește diversitatea și dimensiunea setului de date de antrenament. Această combinație permite modelelor să învețe din exemple din lumea reală și variații sintetice, oferind o înțelegere mai cuprinzătoare a sarcinii.
Asigurarea calității datelor
Atunci când utilizați date sintetice, este vital să vă asigurați că datele generate sunt de o calitate suficientă și reprezintă cu exactitate distribuția din lumea reală. Tehnicile de asigurare a calității datelor, cum ar fi validarea și testarea amănunțită, pot asigura că datele sintetice se aliniază cu caracteristicile dorite și sunt potrivite pentru antrenarea modelelor AI.
Căutați date adnotate de înaltă calitate pentru aplicațiile dvs. de învățare automată?
Descoperirea beneficiilor datelor sintetice
Datele sintetice oferă flexibilitate și scalabilitate și îmbunătățesc protecția confidențialității, oferind în același timp resurse valoroase de instruire, testare și dezvoltare de algoritmi. Iată mai multe dintre avantajele sale:
Eficiență mai mare a costurilor
Colectarea și adnotarea datelor din lumea reală în cantități mari este un proces mai costisitor și consumator de timp. Cu toate acestea, datele necesare pentru modelele AI specifice domeniului pot fi generate la un cost mult mai mic prin valorificarea datelor sintetice, iar rezultatele dorite pot fi atinse.
Disponibilitatea datelor
Datele sintetice abordează problema deficitului de date, oferind exemple de instruire suplimentare. Permite organizațiilor să genereze rapid cantități mari de date și să ajute să depășească provocarea de a colecta date din lumea reală.
Păstrarea confidențialității
Datele sintetice pot fi folosite pentru a proteja informațiile sensibile ale persoanelor și organizațiilor. Folosind date sintetice generate prin menținerea proprietăților și modelelor statistice ale datelor originale în loc de date reale, informațiile pot fi transferate fără probleme fără a compromite confidențialitatea individuală.
Diversitatea datelor
Datele sintetice pot fi generate cu variații specifice, permițând o diversitate sporită în setul de date de antrenament AI. Această diversitate ajută modelele AI să învețe dintr-o gamă mai largă de scenarii, îmbunătățind generalizarea și performanța atunci când sunt aplicate în situații din lumea reală.
Simulare de scenarii
Datele sintetice sunt valoroase atunci când se simulează scenarii sau medii specifice. De exemplu, datele sintetice pot fi utilizate în conducerea autonomă pentru a crea medii virtuale și pentru a simula diferite condiții de condus, așezare a drumurilor și condiții meteorologice. Acest lucru permite instruirea robustă a modelelor AI înainte de implementarea în lumea reală.
Concluzie
Datele de instruire AI sunt esențiale pentru eliminarea provocărilor legate de deficitul de date de instruire AI. Datele diverse de antrenament permit dezvoltarea unor modele AI precise, robuste și adaptabile, care pot îmbunătăți semnificativ performanța fluxurilor de lucru dorite. Prin urmare, viitorul deficitului de date pentru instruirea AI va depinde de diverși factori, inclusiv de progresele în tehnicile de colectare a datelor, sinteza datelor, practicile de partajare a datelor și reglementările privind confidențialitatea. Pentru a afla mai multe despre datele de antrenament AI, contactați echipa noastră.
