Laadukkaat tekoälyn koulutustiedot

Määrästä laatuun – tekoälyn koulutustietojen kehitys

Tekoäly, Big Data ja koneoppiminen vaikuttavat edelleen poliittisiin päättäjiin, yrityksiin, tieteeseen, mediataloihin ja monille toimialoille kaikkialla maailmassa. Raporttien mukaan tekoälyn maailmanlaajuinen käyttöönottoaste on tällä hetkellä ennallaan 35% vuonna 2022 – huimat 4 %:n lisäys vuoteen 2021 verrattuna. Lisäksi 42 % yrityksistä tutkii tekoälyn monia etuja liiketoiminnalleen.

Tehostaa monia tekoälyaloitteita ja Koneen oppiminen ratkaisut ovat dataa. AI voi olla vain niin hyvä kuin algoritmille syötettävä data. Huonolaatuiset tiedot voivat johtaa huonolaatuisiin tuloksiin ja epätarkkoihin ennusteisiin.

Vaikka ML- ja tekoälyratkaisujen kehittämiseen on kiinnitetty paljon huomiota, tietoisuus siitä, mikä on laadukas tietojoukko, puuttuu. Tässä artikkelissa navigoimme aikajanalla laadukkaita tekoälyharjoitustietoja ja tunnistaa tekoälyn tulevaisuus ymmärtämällä tiedonkeruuta ja koulutusta.

AI-harjoitustietojen määritelmä

ML-ratkaisua rakennettaessa koulutustietojoukon määrällä ja laadulla on merkitystä. ML-järjestelmä ei ainoastaan ​​vaadi suuria määriä dynaamista, puolueetonta ja arvokasta harjoitusdataa, vaan se tarvitsee myös paljon sitä.

Mutta mitä on AI-harjoitusdata?

AI-harjoitusdata on kokoelma merkittyjä tietoja, joita käytetään ML-algoritmin harjoittamiseen tarkkojen ennusteiden tekemiseen. ML-järjestelmä yrittää tunnistaa ja tunnistaa kuvioita, ymmärtää parametrien välisiä suhteita, tehdä tarvittavia päätöksiä ja arvioida koulutusdatan perusteella.

Otetaan esimerkiksi itseohjautuvat autot. Itseajavan ML-mallin harjoitustietojoukon tulisi sisältää merkittyjä kuvia ja videoita autoista, jalankulkijoista, katukylteistä ja muista ajoneuvoista.

Lyhyesti sanottuna ML-algoritmin laadun parantamiseksi tarvitset suuria määriä hyvin jäsenneltyä, huomautettua ja merkittyä harjoitustietoa.

  • Laadukkaan harjoitustiedon merkitys ja sen kehitys

    Laadukas harjoitusdata on avainsyöte AI- ja ML-sovelluskehityksessä. Tietoja kerätään eri lähteistä ja esitetään järjestäytymättömässä muodossa, joka ei sovellu koneoppimistarkoituksiin. Laadukkaat harjoitustiedot – merkitty, merkitty ja merkitty – ovat aina järjestetyssä muodossa – ihanteellinen ML-harjoitteluun.

    Laadukas opetusdata helpottaa ML-järjestelmän tunnistamista ja luokittelua ennalta määritettyjen ominaisuuksien mukaan. Tietojoukko voi tuottaa huonoja mallituloksia, jos luokitus ei ole tarkka.

Tekoälyharjoitteludatan varhaiset päivät

Vaikka tekoäly hallitsi nykyistä yritys- ja tutkimusmaailmaa, ML:n alkuajat hallitsivat Tekoäly oli aivan erilainen.

Ai-harjoitustietojen varhaiset päivät

lähde

Tekoälyharjoitteludatan alkuvaiheissa toimivat ohjelmoijat, jotka arvioivat mallin tulosten kehittämällä jatkuvasti uusia sääntöjä, jotka tekivät mallista tehokkaamman. Vuosina 2000–2005 luotiin ensimmäinen suuri tietojoukko, ja se oli erittäin hidas, resursseja vaativa ja kallis prosessi. Se johti koulutusaineistojen kehittämiseen mittakaavassa, ja Amazonin MTurkilla oli merkittävä rooli ihmisten käsitysten muuttamisessa tiedonkeruusta kohtaan. Samanaikaisesti myös inhimillinen merkintä ja merkintä nousivat nousuun.

Seuraavat vuodet keskittyivät ei-ohjelmoijiin, jotka luovat ja arvioivat tietomalleja. Tällä hetkellä painopiste on esikoulutetuissa malleissa, jotka on kehitetty edistyneillä koulutustiedonkeruumenetelmillä.

  • Määrä laadun suhteen

    Arvioidessaan tekoälyn harjoitustietojoukkojen eheyttä aikoinaan datatieteilijät keskittyivät AI-harjoitteludatan määrä yli laatua.

    Oli esimerkiksi yleinen väärinkäsitys, että suuret tietokannat tuottavat tarkkoja tuloksia. Pelkän tiedon määrän uskottiin olevan hyvä indikaattori tiedon arvosta. Määrä on vain yksi tärkeimmistä aineiston arvon määrittävistä tekijöistä – tiedon laadun rooli tunnistettiin.

    Tietoisuus siitä tiedon laatu riippui tietojen täydellisyydestä, luotettavuus, kelpoisuus, saatavuus ja ajantasaisuus lisääntyivät. Mikä tärkeintä, tiedon soveltuvuus projektiin määritti kerätyn tiedon laadun.

  • Varhaisten tekoälyjärjestelmien rajoitukset huonojen harjoitustietojen vuoksi

    Huono harjoittelutiedot yhdistettynä kehittyneiden laskentajärjestelmien puutteeseen oli yksi syy useisiin varhaisten tekoälyjärjestelmien toteutumattomiin lupauksiin.

    Laadukkaan koulutusdatan puutteen vuoksi ML-ratkaisut eivät pystyneet tunnistamaan tarkasti visuaalisia malleja, jotka jarruttavat hermotutkimuksen kehitystä. Vaikka monet tutkijat havaitsivat lupauksen puhutun kielen tunnistamisesta, puheentunnistustyökalujen tutkimus tai kehittäminen ei voinut toteutua puheaineistojen puutteen vuoksi. Toinen suuri este huippuluokan tekoälytyökalujen kehittämiselle oli tietokoneiden laskenta- ja tallennusominaisuuksien puute.

Siirtyminen laadukkaisiin koulutustietoihin

Tietoisuudessa, että tietojoukon laadulla on väliä, tapahtui selvä muutos. Jotta ML-järjestelmä jäljittelee tarkasti ihmisen älykkyyttä ja päätöksentekokykyä, sen on menestyttävä suuren volyymin ja korkealaatuisen harjoitustiedon avulla.

Ajattele ML-tietojasi kyselynä – mitä suurempi se on datanäyte kokoa, sitä parempi ennuste. Jos näytedata ei sisällä kaikkia muuttujia, se ei ehkä tunnista kuvioita tai tee virheellisiä johtopäätöksiä.

  • Tekoälytekniikan kehitys ja tarve saada parempia harjoitustietoja

    Ai-teknologian edistysaskel ja parempien koulutustietojen tarve Tekoälytekniikan kehitys lisää laadukkaan harjoitusdatan tarvetta.

    Ymmärtäminen, että parempi harjoitustieto lisää luotettavien ML-mallien mahdollisuuksia, johti parempiin tiedonkeruu-, huomautus- ja merkintämenetelmiin. Tietojen laatu ja relevanssi vaikuttivat suoraan tekoälymallin laatuun.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

  • Tietojen laatuun ja tarkkuuteen kiinnitetään entistä enemmän huomiota

    Jotta ML-malli alkaa tarjota tarkkoja tuloksia, sitä syötetään laadukkaille tietojoukoille, jotka käyvät läpi iteratiivisia tietojen jalostusvaiheita.

    Esimerkiksi ihminen saattaa pystyä tunnistamaan tietyn koirarodun muutaman päivän kuluessa rodun tutustumisesta – kuvista, videoista tai henkilökohtaisesti. Ihmiset hyödyntävät kokemuksiaan ja siihen liittyviä tietoja muistaakseen ja kerätäkseen tämän tiedon tarvittaessa. Se ei kuitenkaan toimi yhtä helposti koneella. Koneeseen on syötettävä selkeästi merkittyjä ja merkittyjä kuvia – satoja tai tuhansia – kyseisestä rodusta ja muista roduista, jotta se muodostaa yhteyden.

    Tekoälymalli ennustaa lopputuloksen korreloimalla koulutetut tiedot julkaisussa esitettyihin tietoihin todellinen maailma. Algoritmi muuttuu hyödyttömäksi, jos harjoitustiedot eivät sisällä oleellista tietoa.

  • Monipuolisen ja edustavan koulutusdatan merkitys

    Monimuotoisuus Ai-koulutuksen tiedonkeruussa Tietojen lisääntynyt monimuotoisuus lisää myös osaamista, vähentää harhaa ja parantaa kaikkien skenaarioiden tasapuolista esittämistä. Jos tekoälymallia opetetaan homogeenisella tietojoukolla, voit olla varma, että uusi sovellus toimii vain tiettyyn tarkoitukseen ja palvelee tiettyä populaatiota.

    Tietojoukko voi olla puolueellinen tiettyyn väestöön, rotuun, sukupuoleen, valintaan ja älyllisiin mielipiteisiin, mikä voi johtaa epätarkkaan malliin.

    On tärkeää varmistaa, että koko tiedonkeruuprosessi, mukaan lukien aihealueen valinta, kuratointi, huomautukset ja merkinnät, on riittävän monipuolinen, tasapainoinen ja edustava väestöä.

AI Training Datan tulevaisuus

Tekoälymallien tuleva menestys riippuu ML-algoritmien harjoittamiseen käytetyn koulutusdatan laadusta ja määrästä. On tärkeää tunnustaa, että tämä tiedon laadun ja määrän välinen suhde on tehtäväkohtainen, eikä sillä ole varmaa vastausta.

Viime kädessä harjoitustietojoukon riittävyys määräytyy sen kyvyn perusteella toimia luotettavasti hyvin siihen tarkoitukseen, johon se on rakennettu.

  • Tiedonkeruu- ja huomautustekniikoiden edistyminen

    Koska ML on herkkä syötetyille tiedoille, on erittäin tärkeää virtaviivaistaa tiedonkeruu- ja huomautuskäytäntöjä. Virheet tiedonkeruussa, kuratointi, vääristely, epätäydelliset mittaukset, epätarkka sisältö, tietojen päällekkäisyys ja virheelliset mittaukset vaikuttavat riittämättömään tiedon laatuun.

    Automaattinen tiedonkeruu tiedon louhinnan, verkkokaappauksen ja tiedonpoiminnan avulla tasoittaa tietä nopeammalle tiedon tuottamiselle. Lisäksi valmiiksi pakatut tietojoukot toimivat nopeana tiedonkeruutekniikana.

    Crowdsourcing on toinen tietämurtava tiedonkeruumenetelmä. Vaikka tietojen todenperäisyyttä ei voida taata, se on erinomainen työkalu julkisen kuvan keräämiseen. Lopuksi erikoistunut tiedonkeruu asiantuntijat tarjoavat myös tiettyihin tarkoituksiin hankittuja tietoja.

  • Eettisten näkökohtien korostaminen koulutustiedoissa

    Business Ethics Tekoälyn nopean kehityksen myötä useita eettisiä kysymyksiä on ilmennyt erityisesti koulutustiedonkeruussa. Joitakin eettisiä näkökohtia koulutustiedon keräämisessä ovat tietoinen suostumus, avoimuus, puolueettomuus ja tietosuoja.

    Koska tiedot sisältävät nyt kaikkea kasvokuvista, sormenjäljistä, äänitallenteista ja muista kriittisistä biometrisista tiedoista, on tulossa erittäin tärkeäksi varmistaa laillisten ja eettisten käytäntöjen noudattaminen kalliiden oikeudenkäyntien ja maineen vahingoittumisen välttämiseksi.

  • Mahdollisuus entistä laadukkaampaan ja monipuolisempaan harjoitustietoon tulevaisuudessa

    Siinä on valtava potentiaali laadukasta ja monipuolista koulutusdataa tulevaisuudessa. Kiitos tiedon laadusta tiedostamisen ja AI-ratkaisujen laatuvaatimukset täyttävien tiedontarjoajien saatavuuden.

    Nykyiset tiedontoimittajat ovat taitavia käyttämään uraauurtavia teknologioita hankkiakseen eettisesti ja laillisesti valtavia määriä erilaisia ​​tietojoukkoja. Heillä on myös omat tiimit, jotka merkitsevät, merkitsevät ja esittävät eri ML-projekteihin räätälöityjä tietoja.

Yhteenveto

On tärkeää tehdä yhteistyötä luotettavien toimittajien kanssa, jotka ymmärtävät tarkasti datan ja laadun kehittää huippuluokan tekoälymalleja. Shaip on johtava merkintäyritys, joka on taitava tarjoamaan räätälöityjä tietoratkaisuja, jotka vastaavat tekoälyprojektisi tarpeita ja tavoitteita. Tee yhteistyötä kanssamme ja tutustu pätevyyteen, sitoutumiseen ja yhteistyöhön, jonka tuomme pöytään.

Sosiaalinen osuus