Înțelegem cu toții că performanța unui modul de inteligență artificială (AI) depinde în întregime de calitatea seturilor de date furnizate în faza de instruire. Cu toate acestea, acestea sunt de obicei discutate la nivel superficial. Majoritatea resurselor online specifică de ce achiziția de date de calitate este esențială pentru etapele tale de formare AI, dar există un decalaj în ceea ce privește cunoștințele care diferențiază calitatea de datele insuficiente.
Când aprofundați seturile de date, veți observa o mulțime de complexități și subtilități care sunt adesea trecute cu vederea. Am decis să facem lumină asupra acestor subiecte mai puțin vorbite. După ce ați citit acest articol, veți avea o idee clară despre unele dintre greșelile pe care le faceți în timpul colectării datelor și despre câteva modalități în care vă puteți optimiza calitatea datelor de antrenament AI.
Să începem.
Anatomia unui proiect AI
Pentru cei neinițiați, un proiect AI sau ML (învățare automată) este foarte sistematic. Este liniar și are un flux de lucru solid.
Pentru a vă da un exemplu, iată cum arată într-un sens generic:
- Dovada de concept
- Validarea modelului și notarea modelului
- Dezvoltarea algoritmului
- Pregătirea datelor de antrenament AI
- Implementarea modelului
- Antrenamentul algoritmului
- Optimizare după implementare
Statisticile arată că aproape 78% din toate proiectele AI au blocat la un moment dat sau altul înainte de a ajunge la etapa de implementare. Deși există lacune majore, erori logice sau probleme manageriale de proiect pe de o parte, există și erori subtile și greșeli care provoacă defecțiuni masive în proiecte. În această postare, suntem pe cale să explorăm unele dintre cele mai comune subtilități.
Prejudicierea datelor
Prejudecățile de date este introducerea voluntară sau involuntară a unor factori sau elemente care obligă rezultatele în mod nefavorabil către sau împotriva unor rezultate specifice. Din păcate, părtinirea este o preocupare chinuitoare în spațiul de antrenament AI.
Dacă acest lucru se pare complicat, înțelegeți că sistemele AI nu au o minte proprie. Deci, concepte abstracte precum etica, morala și altele nu există. Ele sunt doar la fel de inteligente sau funcționale ca și conceptele logice, matematice și statistice utilizate în proiectarea lor. Deci, atunci când oamenii dezvoltă aceste trei, vor exista, evident, unele prejudecăți și favoritism încorporate.
Prejudecata este un concept care nu este asociat direct cu inteligența artificială, ci cu tot ce îl înconjoară. Înseamnă că provine mai mult din intervenția umană și ar putea fi introdusă în orice moment dat. Poate fi atunci când o problemă este abordată pentru soluții probabile, când are loc colectarea datelor sau când datele sunt pregătite și introduse într-un modul AI.
Putem elimina complet părtinirea?
Eliminarea părtinirii este complicată. O preferință personală nu este în întregime alb-negru. Înflorește pe zona gri și de aceea este și subiectivă. Cu părtinire, este greu să subliniezi corectitudinea holistică de orice fel. În plus, părtinirea este, de asemenea, dificil de identificat sau de identificat, tocmai atunci când mintea este înclinată involuntar către anumite credințe, stereotipuri sau practici.
De aceea, experții AI își pregătesc modulele luând în considerare potențialele părtiniri și eliminându-le prin condiții și contexte. Dacă este făcută corect, deformarea rezultatelor poate fi menținută la minimum.
Calitatea datelor
Calitatea datelor este foarte generică, dar când priviți mai profund, veți găsi mai multe straturi nuanțate. Calitatea datelor poate consta în următoarele:
- Lipsa disponibilității volumului estimat de date
- Absența datelor relevante și contextuale
- Absența datelor recente sau actualizate
- Abundența de date care sunt inutilizabile
- Lipsa tipului de date necesar – de exemplu, text în loc de imagini și audio în loc de videoclipuri și multe altele
- Părtinire
- Clauze care limitează interoperabilitatea datelor
- Date prost adnotate
- Clasificarea necorespunzătoare a datelor
Aproape 96% dintre specialiștii AI se confruntă cu probleme de calitate a datelor, ceea ce duce la ore suplimentare de optimizare a calității, astfel încât mașinile să poată oferi în mod eficient rezultate optime.
Date nestructurate
Oamenii de știință de date și experții AI lucrează mai mult pe date nestructurate decât omologii lor completi. Ca rezultat, o mare parte din timpul lor este cheltuită pentru a înțelege datele nestructurate și pentru a le compila într-un format pe care mașinile îl pot înțelege.
Datele nestructurate sunt orice informație care nu este conformă unui anumit format, model sau structură. Este dezorganizat și întâmplător. Datele nestructurate pot fi video, audio, imagini, imagini cu text, sondaje, rapoarte, prezentări, memorii sau alte forme de informații. Cele mai relevante perspective din seturile de date nestructurate trebuie identificate și adnotate manual de un specialist. Când lucrați cu date nestructurate, aveți două opțiuni:
- Petreceți mai mult timp curățând datele
- Acceptați rezultatele distorsionate
Lipsa IMM-urilor pentru adnotarea datelor credibile
Dintre toți factorii discutați astăzi, adnotarea credibilă a datelor este singura subtilitate asupra căreia avem un control semnificativ. Adnotarea datelor este o fază crucială în dezvoltarea AI care dictează ce și cum ar trebui să învețe. Datele adnotate prost sau incorect ar putea modifica complet rezultatele. În același timp, datele adnotate precis ar putea face sistemele dvs. credibile și funcționale.
De aceea, adnotarea datelor ar trebui făcută de IMM-uri și veterani care au cunoștințe de domeniu. De exemplu, datele din domeniul sănătății ar trebui adnotate de profesioniști care au experiență de lucru cu date din sectorul respectiv. Așadar, atunci când modelul este implementat într-o situație de salvare a vieții, performează la nivelul așteptărilor. Același lucru este valabil și pentru produsele din domeniul imobiliar, comerțul electronic fintech și alte spații de nișă.
Încheierea
Toți acești factori indică într-o singură direcție – nu este recomandabil să te aventurezi în dezvoltarea AI ca unitate de sine stătătoare. În schimb, este un proces colaborativ, în care aveți nevoie de experți din toate domeniile care să se reunească pentru a lansa acea soluție perfectă.
De aceea vă recomandăm să luați legătura cu de date colectare și adnotare experți precum Shaip pentru a vă face produsele și soluțiile mai funcționale. Suntem conștienți de subtilitățile implicate în dezvoltarea AI și avem protocoale conștiente și verificări de calitate pentru a le elimina instantaneu.
Obține in atingeţi cu noi pentru a afla cum expertiza noastră vă poate ajuta dezvoltarea produsului dvs. AI.
