Kaikki tietävät ja ymmärtävät kehittyvien tekoälymarkkinoiden valtavan laajuuden. Siksi yritykset ovat nykyään innokkaita kehittämään sovelluksiaan tekoälyssä ja hyödyntämään sen hyödyt. Useimmat ihmiset eivät kuitenkaan ymmärrä tekoälymallien takana olevaa tekniikkaa. Se vaatii monimutkaisten algoritmien luomista, jotka käyttävät tuhansia koulutettuja tietojoukkoja onnistuneen tekoälysovelluksen rakentamiseen.
Tarve käyttää oikeita tekoälyn harjoitustietoja tekoälysovellusten rakentamiseen on edelleen aliarvioitu. Yritysten omistajat pitävät tekoälyn koulutusdatan kehittämistä usein helppona työnä. Valitettavasti olennaisten tekoälyn harjoitustietojen löytäminen mille tahansa tekoälymallille on haastavaa ja vaatii aikaa. Oikeiden tekoälyn koulutustietojen hankintaan ja arviointiin sisältyy yleensä neljä vaihetta:
Tietojen määrittely
Se yleensä määrittää, minkä tyyppisiä tietoja haluat syöttää tekoälysovellukseesi tai -malliisi.
Tietojen puhdistaminen
Se on prosessi, jossa poistetaan tarpeettomat tiedot ja päätetään, tarvitaanko lisää tietoja?
Tietojen kerääminen
Tämä on todellista dataa, jonka keräät manuaalisesti tai ohjelmallisesti tekoälysovellustasi varten.
Tietojen merkitseminen
Viimeinkin kerätyt tiedot merkitään toimitettaviksi tarkasti tekoälymalliin koulutusvaiheen aikana.
Tekoälyn harjoitustiedot ovat ratkaisevan tärkeitä tarkan ja onnistuneen tekoälysovelluksen tekemisessä. Ilman oikeanlaatuista koulutusdataa kehitetty tekoälyohjelma johtaa vääriin ja epätarkkoihin tuloksiin, mikä johtaa lopulta mallin epäonnistumiseen. Siksi on välttämätöntä välttää huonolaatuisten tietojen käyttöä ohjelmissasi, koska se voi johtaa siihen
- Korkeammat huoltotarpeet ja -kustannukset.
- Epätarkkoja, hitaita tai merkityksettömiä tuloksia koulutetusta tekoälymallistasi.
- Huono uskottavuus tuotteellesi.
- Suurempi taloudellisten resurssien haaskaus.
Harjoittelutietoja arvioitaessa huomioon otettavat tekijät
Tekoälymallin kouluttaminen huonoilla tiedoilla on varmasti huono idea. Mutta kysymys on siitä, kuinka arvioida huonoja ja oikeita tekoälyn koulutustietoja. Eri tekijät voivat auttaa tunnistamaan tekoälysovelluksellesi oikeat ja väärät tiedot. Tässä on joitain näistä tekijöistä:
Tietojen laatu ja tarkkuus
Ensinnäkin mallin koulutukseen käyttämiesi tietojen laadulle tulisi antaa suurin merkitys. Huonon datan käyttäminen algoritmin harjoittamiseen johtaa dataketjuihin (kehitysputken tehot alittavat) ja tulosten epätarkkuuteen. Käytä siksi aina korkealaatuisia tietoja, jotka voidaan tunnistaa
- Kerätty, tallennettu ja vastuullisesti käytetty data.
- Data, joka tuottaa tarkkoja tuloksia.
- Uudelleenkäytettävät tiedot vastaaviin sovelluksiin.
- Empiirinen ja itsestään selvä tieto.
Datan edustajat
On tunnettu tosiasia, että tietojoukko ei voi koskaan olla absoluuttinen. Meidän on kuitenkin pyrittävä kehittämään monipuolista tekoälydataa, joka voi vaivattomasti ennustaa ja tuottaa tarkkoja tuloksia. Jos esimerkiksi tekoälymalli tehdään tunnistamaan ihmisten kasvot, siihen tulisi syöttää huomattava määrä monipuolista tietoa, joka voi tuottaa tarkkoja tuloksia. Tietojen tulee edustaa kaikkia käyttäjien sille antamia luokituksia.
Tietojen monimuotoisuus ja tasapaino
Tietojoukkoidesi on säilytettävä oikea tasapaino syötetyn tiedon määrässä. Ohjelmaan toimitettavan tiedon tulee olla monipuolista ja kerätty eri maantieteellisiltä alueilta, sekä eri kieliä ja murteita puhuvilta miehiltä että naisilta, jotka kuuluvat eri yhteisöihin, tulotasoihin jne. Erilaisten tietojen lisäämättä jättäminen johtaa yleensä harjoitussarjan yli- tai alisopivuuksiin. .
Se tarkoittaa, että AI-mallista joko tulee liian spesifinen tai se ei pysty toimimaan hyvin, kun se sisältää uusia tietoja. Muista siis aina käydä käsitteellisiä keskusteluja ohjelmasta esimerkkien kera tiimisi kanssa saadaksesi tarvittavat tulokset.
Relevanssi käsillä olevaan tehtävään
Lopuksi, saadaksesi hyvät harjoitustiedot varmistamalla, että tiedot ovat olennaisia tekoälyohjelmasi kannalta. Sinun tarvitsee vain kerätä tietoja, jotka liittyvät suoraan tai epäsuorasti käsillä olevaan tehtävään. Tarpeettomien tietojen kerääminen, jolla on alhainen sovelluksen relevanssi, voi johtaa sovelluksesi tehottomuuteen.
[Lue myös: Mitä on koulutusdata koneoppimisessa]
Koulutustietojen arviointimenetelmät
Tehdäksesi oikean datan valinnan tekoälyohjelmallesi, sinun on arvioitava oikeat tekoälyn harjoitustiedot. Tämän voi tehdä
- Laadukkaiden tietojen tunnistaminen parannetulla tarkkuudella:
Hyvälaatuisten tietojen tunnistamiseksi sinun on varmistettava, että tarjottu sisältö on relevanttia sovelluskontekstin kannalta. Lisäksi sinun on selvitettävä, ovatko kerätyt tiedot tarpeettomia ja kelvollisia. On olemassa erilaisia standardilaatutestejä, joiden läpi tiedot voidaan siirtää, kuten Cronbachin alfatesti, kultasarjamenetelmä jne., jotka voivat tarjota sinulle laadukasta tietoa. - Hyödynnä työkaluja tietojen edustajien ja monimuotoisuuden arviointiin
Kuten edellä mainittiin, tietojesi monimuotoisuus on avain tietomallisi tarvittavan tarkkuuden saavuttamiseen. On olemassa työkaluja, jotka voivat luoda yksityiskohtaisia ennusteita ja seurata datatuloksia moniulotteisella tasolla. Tämä auttaa sinua tunnistamaan, pystyykö tekoälymallisi erottamaan erilaiset tietojoukot ja tarjoamaan oikeat tulokset. - Arvioi koulutustietojen relevanssi
Harjoitustiedot saavat sisältää vain attribuutteja, jotka tarjoavat merkityksellistä tietoa tekoälymallillesi. Varmistaaksesi oikean datan valinnan, luo luettelo olennaisista ominaisuuksista, jotka tekoälymallisi pitäisi ymmärtää. Tee mallista tuttu kyseisille tietojoukoille ja lisää kyseiset tietojoukot tietokirjastoosi.
Kuinka valita oikeat koulutustiedot tekoälymallillesi?
On selvää, että data on ylivoimaista, kun harjoitat tekoälymallejasi. Keskustelimme blogin alussa, kuinka löytää oikeat tekoälyharjoittelutiedot ohjelmillesi. Katsotaanpa niitä:
- Tietojen määrittely: Ensimmäinen askel on määrittää ohjelmallesi tarvitsemasi tiedon tyyppi. Se erottaa kaikki muut tietovaihtoehdot ja ohjaa sinut yhteen suuntaan.
- Tietojen kerääminen: Seuraavaksi on kerättävä etsimäsi tiedot ja tehdä niistä useita tarpeisiisi sopivia tietojoukkoja.
- Tietojen puhdistus: Sen jälkeen tiedot puhdistetaan perusteellisesti, mikä sisältää käytäntöjä, kuten kaksoiskappaleiden tarkistamisen, poikkeamien poistamisen, rakenteellisten virheiden korjaamisen ja puuttuvien tietoaukkojen tarkistamisen.
- Tietojen merkintä: Lopuksi tekoälymallillesi hyödylliset tiedot on merkitty oikein. Merkintä vähentää väärintulkintojen riskiä ja parantaa tekoälyn harjoitusmallin tarkkuutta.
Näiden käytäntöjen lisäksi sinun on otettava huomioon muutama seikka, kun käsittelet rajoitettua tai puolueellista harjoitustietoa. Puolueellinen data on tekoälyn tuottamaa tulosta, joka perustuu virheellisiin oletuksiin, jotka ovat vääriä. On olemassa tapoja, kuten tietojen lisääminen ja tietojen merkintä, jotka ovat uskomattoman hyödyllisiä vähentämään harhaa. Nämä tekniikat on tehty tietojen laillistamiseen lisäämällä hieman muokattuja kopioita olemassa olevasta tiedosta ja parantamalla tietokokonaisuuksien monimuotoisuutta.
[Lue myös: Kuinka paljon optimaalinen määrä harjoitustietoja tarvitset tekoälyprojektiin?]
Yhteenveto
AI-harjoitustiedot ovat menestyvän tekoälysovelluksen tärkein osa. Siksi sille on annettava äärimmäisen tärkeä merkitys tekoälyohjelmaa kehitettäessä. Oikeat tekoälyn harjoitustiedot varmistavat, että ohjelmasi voi ottaa monia erilaisia syötteitä ja tuottaa silti oikeat tulokset. Ota yhteyttä Shaip-tiimiimme saadaksesi lisätietoja tekoälyn harjoittelutiedoista ja luodaksesi korkealaatuista tekoälydataa ohjelmillesi.