Toată lumea cunoaște și înțelege amploarea uriașă a pieței AI în evoluție. De aceea, companiile de astăzi sunt dornice să-și dezvolte aplicațiile în AI și să culeagă beneficiile acesteia. Cu toate acestea, majoritatea oamenilor nu înțeleg tehnologia din spatele modelelor AI. Necesită crearea de algoritmi complecși care utilizează mii de seturi de date antrenate pentru a construi o aplicație AI de succes.
Necesitatea de a folosi datele corecte de antrenament AI pentru a construi aplicații AI este încă subestimată. Proprietarii de afaceri consideră adesea dezvoltarea datelor de formare AI ca o muncă ușoară. Din păcate, găsirea datelor relevante de antrenament AI pentru orice model AI este o provocare și necesită timp. În general, există 4 pași implicați în procesul de achiziție și evaluare a datelor potrivite de instruire AI:
Definirea Datelor
De obicei definește tipul de date pe care doriți să le introduceți în aplicația sau modelul dvs. AI.
Curățarea datelor
Este procesul de eliminare a datelor inutile și de a ajunge la o concluzie dacă sunt necesare mai multe date?
Acumularea datelor
Acestea sunt datele reale pe care le colectați manual sau programatic pentru aplicația dvs. AI.
Etichetarea datelor
În cele din urmă, datele colectate sunt etichetate pentru a fi furnizate cu precizie modelului AI în timpul fazei de antrenament.
Datele de instruire AI sunt cruciale pentru realizarea unei aplicații AI precise și de succes. Fără datele de antrenament de calitate corectă, programul AI dezvoltat va duce la rezultate false și inexacte, ducând în cele din urmă la eșecul modelului. Prin urmare, este necesară evitarea utilizării datelor de proastă calitate pentru programele dvs., deoarece poate duce la
- Nevoi și costuri de întreținere mai mari.
- Rezultate inexacte, lente sau irelevante din modelul AI antrenat.
- Credibilitate proastă pentru produsul dvs.
- Risipirea mai mare a resurselor financiare.
Factori de luat în considerare atunci când se evaluează datele de antrenament
Antrenarea modelului AI cu date proaste este cu siguranță o idee proastă. Dar întrebarea este cum să evaluăm datele de antrenament AI proaste și corecte. Diferiți factori pot ajuta la identificarea datelor corecte și greșite pentru aplicația dvs. AI. Iată câțiva dintre acești factori:
Calitatea și acuratețea datelor
În primul rând, calitatea datelor pe care le-ați folosi pentru antrenamentul modelului ar trebui să primească cea mai mare importanță. Utilizarea datelor proaste pentru a antrena algoritmul duce la cascade de date (efecte substandard în conducta de dezvoltare) și inexactitatea rezultatelor. Prin urmare, utilizați întotdeauna date de înaltă calitate care pot fi identificate ca- Date colectate, stocate și utilizate în mod responsabil.
- Date care produc rezultate precise.
- Date reutilizabile pentru aplicații similare.
- Date empirice și autoexplicative.
Reprezentanții Datelor
Este un fapt cunoscut că un set de date nu poate fi niciodată absolut. Cu toate acestea, trebuie să ne propunem să dezvoltăm diverse date AI care să prezică fără efort și să ofere rezultate precise. De exemplu, dacă un model AI este creat pentru a identifica fețele oamenilor, ar trebui să fie alimentat cu o cantitate substanțială de date diverse care pot oferi rezultate precise. Datele trebuie să reprezinte toate clasificările furnizate de utilizatori.
Diversitate și echilibru în date
Seturile dvs. de date trebuie să mențină echilibrul corect în cantitatea de date furnizate. Datele furnizate programului trebuie să fie diverse și colectate din diferite zone geografice, atât de la bărbați, cât și de la femei care vorbesc limbi și dialecte diferite, care aparțin unor comunități diferite, niveluri de venit etc. Neadăugarea de date diverse duce, de obicei, la supraadaptarea sau subadaptarea setului dvs. de antrenament. .Înseamnă că modelul AI fie va deveni prea specific, fie nu va putea funcționa bine atunci când este furnizat cu date noi. Prin urmare, asigurați-vă întotdeauna că aveți discuții conceptuale cu exemple despre program cu echipa dvs. pentru a obține rezultatele necesare.
Relevanța pentru sarcina la îndemână
În cele din urmă, pentru a obține date bune de antrenament, asigurați-vă că datele sunt relevante pentru programul dvs. AI. Trebuie doar să culegeți date care au legătură directă sau indirectă cu sarcina dvs. Colectarea datelor inutile cu relevanță scăzută a aplicației poate duce la ineficiență în aplicația dvs.
În primul rând, calitatea datelor pe care le-ați folosi pentru antrenamentul modelului ar trebui să primească cea mai mare importanță. Utilizarea datelor proaste pentru a antrena algoritmul duce la cascade de date (efecte substandard în conducta de dezvoltare) și inexactitatea rezultatelor. Prin urmare, utilizați întotdeauna date de înaltă calitate care pot fi identificate ca
Seturile dvs. de date trebuie să mențină echilibrul corect în cantitatea de date furnizate. Datele furnizate programului trebuie să fie diverse și colectate din diferite zone geografice, atât de la bărbați, cât și de la femei care vorbesc limbi și dialecte diferite, care aparțin unor comunități diferite, niveluri de venit etc. Neadăugarea de date diverse duce, de obicei, la supraadaptarea sau subadaptarea setului dvs. de antrenament. .
În cele din urmă, pentru a obține date bune de antrenament, asigurați-vă că datele sunt relevante pentru programul dvs. AI. Trebuie doar să culegeți date care au legătură directă sau indirectă cu sarcina dvs. Colectarea datelor inutile cu relevanță scăzută a aplicației poate duce la ineficiență în aplicația dvs.
[Citește și: Ce sunt datele de instruire în învățarea automată]
Metode de evaluare a datelor de instruire
Pentru a face selecția corectă a datelor pentru programul dvs. AI, trebuie să evaluați datele de antrenament AI potrivite. Acest lucru se poate face prin
- Identificarea datelor de înaltă calitate cu o acuratețe sporită:
Pentru a identifica date de bună calitate, trebuie să vă asigurați că conținutul furnizat este relevant pentru contextul aplicației. În plus, trebuie să vă dați seama dacă datele colectate sunt redundante și valide. Există diverse teste standard de calitate prin care datele pot fi trecute, cum ar fi testul alfa Cronbach, metoda set de aur etc., care vă pot oferi date de bună calitate. - Utilizați instrumente pentru evaluarea reprezentanților datelor și a diversității
După cum sa menționat mai sus, diversitatea datelor dvs. este cheia pentru a obține acuratețea necesară în modelul dvs. de date. Există instrumente care pot genera proiecții detaliate și pot urmări rezultatele datelor la nivel multidimensional. Acest lucru vă ajută să identificați dacă modelul dvs. de inteligență artificială poate face distincția între diverse seturi de date și poate oferi rezultatele potrivite. - Evaluați relevanța datelor de formare
Datele de antrenament trebuie să conțină numai atribute care oferă informații semnificative modelului tău AI. Pentru a asigura selecția corectă a datelor, creați o listă de atribute esențiale pe care modelul dvs. AI ar trebui să le înțeleagă. Faceți modelul familiar acelor seturi de date și adăugați acele seturi de date specifice în biblioteca dvs. de date.
Cum să alegi datele de antrenament potrivite pentru modelul tău AI?
Este evident că datele sunt supreme atunci când antrenați modelele dvs. AI. Am discutat la începutul blogului cum să găsiți datele potrivite de antrenament AI pentru programele dvs. Să aruncăm o privire la ele:
- Definirea datelor: Primul pas este să definiți tipul de date de care aveți nevoie pentru programul dvs. Separă toate celelalte opțiuni de date și vă direcționează într-o singură direcție.
- Acumularea datelor: Următorul este să adunați datele pe care le căutați și să creați mai multe seturi de date din acestea, care sunt relevante pentru nevoile dvs.
- Curățarea datelor: Apoi datele sunt curățate complet, ceea ce implică practici precum verificarea dublurilor, eliminarea valorii aberante, remedierea erorilor structurale și verificarea lipsurilor de date.
- Etichetarea datelor: În cele din urmă, datele care sunt utile pentru modelul dvs. AI sunt etichetate corect. Etichetarea reduce riscul de interpretare greșită și oferă o mai bună acuratețe modelului de antrenament AI.
În afară de aceste practici, trebuie să luați în considerare câteva considerații atunci când aveți de-a face cu date de antrenament limitate sau părtinitoare. Datele părtinitoare sunt rezultate generate de AI bazate pe ipoteze eronate care sunt false. Există modalități precum creșterea datelor și marcarea datelor care sunt incredibil de utile în reducerea părtinirii. Aceste tehnici sunt realizate pentru regularizarea datelor prin adăugarea de copii ușor modificate ale datelor existente și îmbunătățirea diversității seturilor de date.
[Citește și: Cât este volumul optim de date de antrenament de care aveți nevoie pentru un proiect AI?]
Concluzie
Datele de instruire AI sunt cel mai important aspect al unei aplicații AI de succes. De aceea, trebuie să i se acorde cea mai mare importanță și semnificație în timp ce vă dezvoltați programul AI. Având datele de antrenament AI potrivite, programul dumneavoastră poate lua multe intrări diverse și poate genera în continuare rezultatele potrivite. Luați legătura cu echipa noastră Shaip pentru a afla despre datele de antrenament AI și pentru a crea date AI de înaltă calitate pentru programele dvs.
