Tekoälyn harjoittelutiedot

AI -harjoitustietojen hienovaraisuudet ja miksi he tekevät tai rikkoo projektisi

Me kaikki ymmärrämme, että tekoälymoduulin suorituskyky riippuu täysin koulutusvaiheessa annettujen aineistojen laadusta. Niistä keskustellaan kuitenkin yleensä pinnallisella tasolla. Suurin osa verkkoresursseista määrittää, miksi laadukas tiedonkeruu on välttämätöntä tekoälyharjoitustietojesi vaiheille, mutta tiedoissa on aukko, joka erottaa laadun riittämättömästä datasta.

Kun syventät tietojoukkoja, huomaat tonnia monimutkaisuuksia ja hienovaraisuuksia, jotka jäävät usein huomiotta. Olemme päättäneet valaista näitä vähemmän puhuttuja aiheita. Tämän artikkelin lukemisen jälkeen sinulla on selkeä käsitys joistakin virheistä, joita teet tiedonkeruun aikana, ja joistakin tavoista, joilla voit optimoida tekoälyharjoitustietojesi laadun.

Aloitetaan.

AI -projektin anatomia

Aloittamattomille AI- tai ML (koneoppiminen) -hanke on hyvin järjestelmällinen. Se on lineaarinen ja sillä on vankka työnkulku.

Ai -projektin anatomia Tässä on esimerkki siitä, miten se näyttää yleisessä mielessä:

  • Todiste käsitteestä
  • Mallin validointi ja mallin pisteytys
  • Algoritmin kehittäminen
  • AI -harjoitustietojen valmistelu
  • Mallin käyttöönotto
  • Algoritmikoulutus
  • Käyttöönoton jälkeinen optimointi

Tilastot paljastavat, että lähes 78% kaikista tekoälyhankkeista on pysähtynyt jossain vaiheessa ennen käyttöönottovaihetta. Vaikka toisella puolella on suuria porsaanreikiä, loogisia virheitä tai projektinhallintaongelmia, on myös hienovaraisia ​​virheitä ja virheitä, jotka aiheuttavat suuria häiriöitä hankkeissa. Tässä viestissä aiomme tutkia joitain yleisimpiä hienouksia.

Data Bias

Tietojen vääristyminen on sellaisten tekijöiden tai elementtien vapaaehtoista tai tahatonta käyttöönottoa, jotka vääristävät tuloksia epäsuotuisasti kohti tiettyjä tuloksia tai niitä vastaan. Valitettavasti puolueellisuus on huolestuttava tekoälyn koulutustilassa.

Jos tämä tuntuu monimutkaiselta, ymmärrä, että tekoälyjärjestelmillä ei ole omaa mieltä. Joten abstrakteja käsitteitä, kuten etiikka, moraali ja paljon muuta, ei ole olemassa. Ne ovat vain yhtä älykkäitä tai toimivia kuin niiden suunnittelussa käytetyt loogiset, matemaattiset ja tilastolliset käsitteet. Joten kun ihmiset kehittävät näitä kolmea, ilmeisesti tulee joitain ennakkoluuloja ja suosikkeja.

Bias on käsite, joka ei liity suoraan tekoälyyn, vaan kaikkeen muuhun sitä ympäröivään. Tämä tarkoittaa sitä, että se johtuu enemmän ihmisen väliintulosta, ja se voitaisiin ottaa käyttöön milloin tahansa. Se voi tapahtua silloin, kun ongelmaa etsitään todennäköisten ratkaisujen varalta, kun tietoja kerätään tai kun tiedot valmistellaan ja viedään tekoälymoduuliin.

Voimmeko eliminoida puolueellisuuden kokonaan?

Poikkeuksen poistaminen on monimutkaista. Henkilökohtainen mieltymys ei ole täysin mustavalkoinen. Se kukoistaa harmaalla alueella, ja siksi se on myös subjektiivinen. Puolueellisuuden vuoksi on vaikea osoittaa kaikenlaista kokonaisvaltaista oikeudenmukaisuutta. Lisäksi puolueellisuutta on myös vaikea havaita tai tunnistaa juuri silloin, kun mieli on tahattomasti taipuvainen tiettyihin uskomuksiin, stereotypioihin tai käytäntöihin.

Siksi tekoälyasiantuntijat valmistelevat moduulit ottaen huomioon mahdolliset harhat ja poistavat ne olosuhteiden ja yhteyksien kautta. Jos se tehdään oikein, tulosten vääristyminen voidaan pitää minimissä.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Tietojen laatu

Tietojen laatu on hyvin yleistä, mutta kun tarkastelet syvemmälle, löydät useita vivahteita. Tietojen laatu voi koostua seuraavista:

Tietojen laatu

  • Arvioidun tietomäärän saatavuus puuttuu
  • Oleellisten ja asiayhteyteen liittyvien tietojen puuttuminen
  • Viimeaikaisten tai päivitettyjen tietojen puuttuminen
  • Käyttämättömien tietojen runsaus
  • Vaaditun tietotyypin puute - esimerkiksi teksti kuvien sijasta ja ääni videoiden sijaan
  • Puolueellisuus
  • Lausekkeet, jotka rajoittavat tietojen yhteentoimivuutta
  • Huonosti merkityt tiedot
  • Virheellinen tietojen luokittelu

Lähes 96% tekoälyasiantuntijoista kamppailee tietojen laatuongelmien kanssa, mikä johtaa laadun optimointiin lisää tunteja, jotta koneet voivat tehokkaasti tuottaa optimaalisia tuloksia.

Rakentamattomat tiedot

Datatieteilijät ja tekoälyasiantuntijat työskentelevät enemmän jäsentämättömän tiedon parissa kuin täydelliset kollegansa. Tämän seurauksena huomattava osa heidän ajastaan ​​kuluu jäsentämättömien tietojen ymmärtämiseen ja niiden kokoamiseen koneiden ymmärtämään muotoon.

Strukturoimaton data on kaikkea tietoa, joka ei ole tietyn muodon, mallin tai rakenteen mukainen. Se on epäjärjestyksessä ja satunnaisesti. Strukturoimaton data voi olla videota, ääntä, kuvia, kuvia, joissa on tekstiä, kyselyitä, raportteja, esityksiä, muistioita tai muita tietoja. Asiantuntijan on tunnistettava strukturoimattomista tietojoukoista saadut olennaiset oivallukset ja annettava manuaalinen huomautus. Kun käsittelet jäsentämättömiä tietoja, sinulla on kaksi vaihtoehtoa:

  • Vietät enemmän aikaa tietojen puhdistamiseen
  • Hyväksy vääristyneet tulokset

Pk -yritysten puute uskottavien tietojen merkitsemiseen

Kaikista tänään keskustelluista tekijöistä uskottava tietojen huomautus on se hienovaraisuus, jota hallitsemme merkittävästi. Tietojen merkinnät ovat ratkaiseva vaihe tekoälyn kehittämisessä, joka määrää, mitä ja miten heidän pitäisi oppia. Huonosti tai väärin merkityt tiedot voivat vääristää tuloksiasi. Samaan aikaan tarkasti huomautetut tiedot voivat tehdä järjestelmistäsi uskottavia ja toimivia.

Siksi pk -yritysten ja veteraanien, jotka ovat tietoisia verkkotunnuksesta, tulisi tehdä tietojen merkinnät. Esimerkiksi terveydenhuollon tiedot pitäisi merkitä ammattilaisten, joilla on kokemusta kyseisen alan tietojen käsittelystä. Joten kun malli otetaan käyttöön hengenpelastustilanteessa, se täyttää odotukset. Sama pätee kiinteistöihin, fintech -verkkokauppaan ja muihin kapeisiin tiloihin.

Käärimistä

Kaikki nämä tekijät osoittavat yhteen suuntaan - ei ole suositeltavaa ryhtyä tekoälyn kehittämiseen itsenäisenä yksikkönä. Sen sijaan se on yhteistyöprosessi, jossa tarvitset kaikkien alojen asiantuntijoita kokoamaan yhteen täydellisen ratkaisun.

Siksi suosittelemme ottamaan yhteyttä tiedot kokoelma että huomautus asiantuntijat, kuten Shaip, tekevät tuotteistasi ja ratkaisuistasi toimivampia. Olemme tietoisia tekoälyn kehittämiseen liittyvistä hienouksista, ja meillä on tietoiset protokollat ​​ja laaduntarkastukset niiden poistamiseksi välittömästi.

Saada in kosketa kanssamme selvittääksesi, miten asiantuntemuksemme voi auttaa tekoälytuotteidesi kehittämisessä.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa