Mitä on koulutusdata koneoppimisessa:
Määritelmä, edut, haasteet, esimerkki ja tietojoukot
Ultimate Buyers Guide 2023
esittely
Tekoälyn ja koneoppimisen maailmassa tietokoulutus on väistämätöntä. Tämä prosessi tekee koneoppimismoduuleista tarkkoja, tehokkaita ja täysin toimivia. Tässä viestissä tutkimme yksityiskohtaisesti mitä AI -koulutustiedot ovat, koulutustietojen laatua, tietojen keräämistä ja lisensointia ja paljon muuta.
On arvioitu, että aikuinen tekee keskimäärin päätöksiä elämästä ja jokapäiväisistä asioista aiemman oppimisen perusteella. Nämä puolestaan tulevat tilanteiden ja ihmisten muokkaamista elämänkokemuksista. Kirjaimellisessa mielessä tilanteet, tapaukset ja ihmiset ovat vain dataa, joka syötetään mieleen. Kun keräämme vuosien tietoja kokemuksen muodossa, ihmismieli pyrkii tekemään saumattomia päätöksiä.
Mitä tämä välittää? Tämä tieto on väistämätöntä oppimisessa.
Samoin kuin lapsi tarvitsee aakkosiksi kutsuttua tarraa ymmärtääkseen kirjaimet A, B, C, D, koneen on myös ymmärrettävä saamansa tiedot.
Juuri mitä Keinotekoinen älykkyys (AI) koulutus on kyse. Kone ei ole erilainen kuin lapsi, jonka on vielä opittava asioita siitä, mitä heille opetetaan. Kone ei osaa tehdä eroa kissan ja koiran tai bussin ja auton välillä, koska he eivät ole vielä kokeneet näitä esineitä tai heille on opetettu miltä ne näyttävät.
Joten itsekuljettavan auton rakentajalle ensisijainen tehtävä, joka on lisättävä, on järjestelmän kyky ymmärtää kaikki arjen elementit, joita auto voi kohdata, jotta ajoneuvo voi tunnistaa heidät ja tehdä asianmukaiset ajopäätökset. Täällä Tekoälyn harjoittelutiedot tulee pelata.
Nykyään tekoälymoduulit tarjoavat meille monia mukavuuksia suositusmoottoreiden, navigoinnin, automaation ja muun muodossa. Kaikki tämä johtuu tekoälydatakoulutuksesta, jota käytettiin algoritmien kouluttamiseen niiden rakentamisen aikana.
Tekoälyn koulutustiedot ovat perustava prosessi rakentamisessa koneoppiminen ja tekoälyn algoritmit. Jos kehität sovellusta, joka perustuu näihin teknologiakonsepteihin, sinun on koulutettava järjestelmät ymmärtämään tietoelementtejä optimoidun käsittelyn kannalta. Ilman koulutusta tekoälymallisi on tehoton, puutteellinen ja mahdollisesti turha.
On arvioitu, että datatieteilijät käyttävät enemmän kuin 80% ajastaan tietojen valmistelussa ja rikastamisessa ML -mallien kouluttamiseksi.
Joten niille teistä, jotka haluavat saada rahoitusta pääomasijoittajilta, itsenäisiltä yrittäjiltä, jotka työskentelevät kunnianhimoisten hankkeiden parissa, ja tekniikan harrastajilta, jotka ovat vasta aloittamassa kehittynyttä tekoälyä, olemme kehittäneet tämän oppaan vastaamaan tärkeimpiin kysymyksiin liittyen tekoälyharjoitustietosi.
Täällä tutkimme, mitä tekoälyharjoitustiedot ovat, miksi ne ovat väistämättömiä prosessissasi, tarvitsemasi tiedon määrä ja laatu ja paljon muuta.
Mikä on tekoälyn harjoitustiedot?
AI-harjoitusdata on huolellisesti kuratoitua ja puhdistettua tietoa, joka syötetään järjestelmään koulutustarkoituksiin. Tämä prosessi tekee tai rikkoo tekoälymallin menestystä. Se voi auttaa kehittämään ymmärrystä siitä, etteivät kaikki kuvassa olevat nelijalkaiset ole koiria tai se voi auttaa mallia erottamaan vihaisen huutamisen ja iloisen naurun välillä. Se on ensimmäinen vaihe tekoälymoduulien rakentamisessa, jotka edellyttävät lusikalla syötettävää dataa opettaakseen koneille perusasiat ja mahdollistaakseen niiden oppimisen sitä mukaa, kun dataa syötetään. Tämä taas mahdollistaa tehokkaan moduulin, joka tuottaa tarkat tulokset loppukäyttäjille.
Harkitse tekoälyn harjoitusdataprosessia muusikon harjoitusistunnona, jossa mitä enemmän hän harjoittelee, sitä paremmin hän pärjää kappaleessa tai asteikossa. Ainoa ero tässä on, että koneille on myös ensin opetettava, mikä musiikki-instrumentti on. Samoin kuin muusikko, joka käyttää hyväkseen lukemattomia lavalla harjoittelemiseen käytettyjä tunteja, tekoälymalli tarjoaa optimaalisen kokemuksen kuluttajille otettuna käyttöön.
Miksi tekoälyn harjoittelutiedot vaaditaan?
Yksinkertaisin vastaus siihen, miksi tekoälyn harjoitteludataa tarvitaan mallin kehittämiseen, on, että ilman sitä koneet eivät edes tiedä, mitä ensin ymmärtää. Kuten kone, joka on koulutettu tiettyyn työhönsä, kone tarvitsee tietokokonaisuuden myös tiettyyn tarkoitukseen ja vastaavien tulosten tuottamiseen.
Tarkastellaan taas autonomisten autojen esimerkkiä. Terabaitit teratavujen jälkeen itseajoavassa ajoneuvossa on peräisin useista antureista, tietokonenäkölaitteista, RADAR, LIDAR ja paljon muuta. Kaikki nämä massiiviset tiedonpalat olisivat turhia, jos auton keskuskäsittelyjärjestelmä ei tiedä mitä sen kanssa tehdä.
Esimerkiksi tietokoneen visio auton yksikkö voisi spewing tietomääriä tien elementtejä, kuten jalankulkijoita, eläimiä, kuoppia ja paljon muuta. Jos koneoppimismoduulia ei ole koulutettu tunnistamaan niitä, ajoneuvo ei tietäisi, että ne ovat esteitä, jotka saattavat aiheuttaa onnettomuuksia. Siksi moduulit on koulutettava siitä, mitä tien jokainen elementti on ja kuinka erilaisia ajopäätöksiä tarvitaan kullekin.
Vaikka tämä on vain visuaalisia elementtejä, auton pitäisi myös pystyä ymmärtämään ihmisten ohjeet läpi Luonnollinen kielenkäsittely (NLP) ja ääni- tai puhekokoelma ja vastaa vastaavasti. Esimerkiksi, jos kuljettaja käskee auton infotainment-järjestelmää etsimään lähellä olevia huoltoasemia, hänen pitäisi pystyä ymmärtämään vaatimus ja heittämään sopivat tulokset. Tätä varten sen pitäisi kuitenkin pystyä ymmärtämään lauseen jokainen sana, yhdistämään ne ja ymmärtämään kysymys.
Voisitko miettiä, onko tekoälyharjoittelutietojen prosessi monimutkainen vain siksi, että se on käytössä raskaaseen käyttöön, kuten autonomiselle autolle, tosiasia on, että seuraavakin elokuva, jota Netflix suosittelee, käy läpi saman prosessin tarjotakseen sinulle henkilökohtaisia ehdotuksia. Kaikille sovelluksille, alustoille tai yhteisöille, joihin liittyy tekoäly, käytetään oletusarvoisesti tekoälyn harjoitustietoja.
Millaisia tietoja tarvitsen?
Koneoppimismallien tehokkaaseen kouluttamiseen tarvitaan neljää ensisijaista datatyyppiä eli kuva, video, ääni/puhe tai teksti. Tarvittavien tietojen tyyppi riippuu monista tekijöistä, kuten käyttötapa, koulutettavien mallien monimutkaisuus, käytetty koulutusmenetelmä ja vaadittujen syöttötietojen moninaisuus.
Kuinka paljon tietoja on riittävästi?
He sanovat, että oppimiselle ei ole loppua, ja tämä lause on ihanteellinen tekoälyn harjoitteludatan spektrissä. Mitä enemmän tietoja, sitä parempia tuloksia. Niin epämääräinen vastaus ei kuitenkaan riitä vakuuttamaan kaikkia, jotka haluavat käynnistää tekoälyä käyttävän sovelluksen. Mutta tosiasia on, että ei ole olemassa yleistä nyrkkisääntöä, kaavaa, hakemistoa tai mittausta tarkasta tietomäärästä, jota tarvitaan heidän AI-tietojoukkojensa kouluttamiseen.
Koneoppimisen asiantuntija paljasti koomisesti, että erillinen algoritmi tai moduuli on rakennettava projektin edellyttämän datamäärän päättelemiseksi. Se on valitettavasti myös todellisuus.
Nyt on syy, miksi on äärimmäisen vaikeaa asettaa korkki tekoälyharjoitteluun tarvittavalle tietomäärälle. Tämä johtuu itse koulutusprosessin monimutkaisuudesta. AI-moduuli käsittää useita kerroksia toisiinsa kytkettyjä ja päällekkäisiä fragmentteja, jotka vaikuttavat ja täydentävät toistensa prosesseja.
Oletetaan esimerkiksi, että kehität yksinkertaisen sovelluksen kookospuun tunnistamiseksi. Näkökulmasta se kuulostaa melko yksinkertaiselta, eikö? Tekoälyn näkökulmasta se on kuitenkin paljon monimutkaisempi.
Alussa kone on tyhjä. Se ei ensinnäkään tiedä, mikä puu on, puhumattakaan korkeasta, aluekohtaisesta trooppisesta hedelmästä. Tätä varten malli on koulutettava siitä, mikä puu on, miten erottaa se muista korkeista ja hoikkaista esineistä, jotka voivat näkyä kehyksissä, kuten katuvalot tai sähköpylväät, ja sitten opettaa sille kookospuun vivahteita. Kun koneoppimismoduuli on oppinut, mitä kookospuu on, voidaan turvallisesti olettaa, että se osaa tunnistaa sen.
Mutta vasta syöttäessäsi kuvan banyan -puusta huomaat, että järjestelmä on tunnistanut banyan -puun kookospuusta väärin. Järjestelmälle kaikki, mikä on korkeaa rypäleiden kanssa, on kookospuu. Tämän poistamiseksi järjestelmän on nyt ymmärrettävä jokainen puu, joka ei ole kookospuu, jotta se voidaan tunnistaa tarkasti. Jos tämä on prosessi yksinkertaiselle yksisuuntaiselle sovellukselle, jolla on vain yksi tulos, voimme vain kuvitella monimutkaisuuden, joka liittyy sovelluksiin, jotka on kehitetty terveydenhuoltoon, rahoitukseen ja muuhun.
Tämän lisäksi mikä vaikuttaa myös tarvittavien tietojen määrään koulutus sisältää alla luetellut näkökohdat:
- Koulutusmenetelmä, jossa tietotyyppien erot (jäsennelty ja rakenteettomat) vaikuttavat tietomäärien tarpeeseen
- Tietojen merkinnät tai huomautustekniikoita
- Tapa, jolla tiedot syötetään järjestelmään
- Virhesietokykyosamäärä, joka tarkoittaa yksinkertaisesti prosenttiosuutta virheitä, jotka ovat merkityksettömiä kapealla tai verkkotunnuksessa
Todellisia esimerkkejä harjoittelumääristä
Vaikka moduulien kouluttamiseen tarvittava tietomäärä riippuu projektistasi ja muista tekijöistä, joista keskustelimme aiemmin, vähän inspiraatio tai viite auttaisi saamaan kattavan kuvan datasta vaatimukset.
Seuraavassa on todellisia esimerkkejä käytettyjen tietojoukkojen määrästä tekoälykoulutusta varten erilaisissa yrityksissä ja yrityksissä.
- kasvojen tunnistus - yli 450,000 XNUMX kasvokuvan näytekoko
- Kuvan merkintä - yli 185,000 XNUMX kuvan näytekoko lähes 650,000 XNUMX kommentoitua objektia
- Facebook-mielipiteiden analyysi - otoskoko on yli 9,000 kommentteja ja 62,000 XNUMX viestiä
- Chatbot-koulutus - yli 200,000 XNUMX kysymyksen otoskoko yli 2 miljoonaa vastausta
- Käännössovellus - yli 300,000 XNUMX äänen tai puheen näytekoko kokoelma muilta kuin äidinkielenään puhuvilta
Entä jos minulla ei ole tarpeeksi tietoja?
AI- ja ML -maailmassa tietokoulutus on väistämätöntä. On oikein sanoa, että uusien asioiden oppiminen ei lopu, ja tämä pätee, kun puhumme tekoälyn koulutustiedoista. Mitä enemmän tietoja, sitä parempia tuloksia. On kuitenkin tapauksia, joissa käyttötapa, jota yrität ratkaista, koskee kapealuokkaa, ja oikean tietojoukon hankkiminen itsessään on haaste. Joten tässä skenaariossa, jos sinulla ei ole riittävästi tietoja, ML -mallin ennusteet eivät ehkä ole tarkkoja tai ne voivat olla puolueellisia. On olemassa tapoja, kuten tietojen lisäys ja tietojen merkintä, jotka voivat auttaa sinua poistamaan puutteet, mutta tulos ei ehkä silti ole tarkka tai luotettava.
Kuinka parannat datan laatua?
Tietojen laatu on suoraan verrannollinen tuotoksen laatuun. Siksi erittäin tarkat mallit vaativat laadukkaita aineistoja koulutukseen. Siellä on kuitenkin saalis. Tarkkuuteen ja tarkkuuteen perustuvalle käsitteelle laadun käsite on usein melko epämääräinen.
Korkealaatuinen data kuulostaa vahvalta ja uskottavalta, mutta mitä se itse asiassa tarkoittaa?
Mikä on laatu ensinnäkin?
No, aivan kuten järjestelmäämme syötettävät tiedot, myös laatuun liittyy siihen monia tekijöitä ja parametreja. Jos otat yhteyttä tekoälyn asiantuntijoihin tai koneoppimisen veteraaneihin, he saattavat jakaa mitä tahansa korkealaatuisen datan permutaatiota -
- Yhtenäinen - tietystä lähteestä peräisin olevat tiedot tai useista lähteistä peräisin olevien tietojoukkojen yhdenmukaisuus
- Kattava - tiedot, jotka kattavat kaikki mahdolliset skenaariot, joiden kanssa järjestelmän on tarkoitus toimia
- Johdonmukainen - jokainen datatavu on luonteeltaan samanlainen
- merkityksellinen - Lähtämäsi ja syöttämäsi tiedot ovat samanlaisia kuin sinun vaatimukset ja odotetut tulokset
- sekalainen - sinulla on yhdistelmä kaikentyyppisiä tietoja, kuten ääni, video, kuva, teksti ja paljon muuta
Nyt kun ymmärrämme, mitä tietojen laatu tarkoittaa, katsotaan nopeasti erilaisia tapoja, joilla voimme varmistaa laadun tiedonkeruu ja sukupolvi.
1. Varo rakenteellisia ja jäsentämättömiä tietoja. Ensimmäinen on koneiden helposti ymmärrettävä, koska niissä on merkittyjä elementtejä ja metatietoja. Jälkimmäinen on kuitenkin edelleen raaka ilman arvokasta tietoa, jota järjestelmä voi käyttää. Tässä tulee datan huomautus.
2. Poikkeaman poistaminen on toinen tapa varmistaa laadukkaat tiedot, koska järjestelmä poistaa kaikki ennakkoluulot järjestelmästä ja tuottaa objektiivisen tuloksen. Bias vain vääristää tuloksiasi ja tekee siitä turhan.
3. Puhdista tiedot laajasti, koska tämä parantaa poikkeuksetta tulostesi laatua. Kuka tahansa tietotutkija sanoisi, että suuri osa heidän tehtävistään on tietojen puhdistaminen. Kun puhdistat tietoja, poistat päällekkäisyyksiä, kohinaa, puuttuvia arvoja, rakenteellisia virheitä jne.
Mikä vaikuttaa koulutustietojen laatuun?
On olemassa kolme päätekijää, jotka voivat auttaa sinua ennustamaan AI/ML -mallien laatutason. Kolme keskeistä tekijää ovat Ihmiset, Prosessi ja Alusta, jotka voivat tehdä tai rikkoa AI -projektisi.
Platform: Täydellistä, in-the-loop-inhimillistä omaa alusta vaaditaan erilaisten tietojoukkojen hankkimiseen, transkriptioon ja merkitsemiseen vaativimpien tekoäly- ja ML-aloitteiden onnistuneeseen käyttöönottoon. Alusta vastaa myös työntekijöiden johtamisesta sekä laadun ja suorituskyvyn maksimoimisesta
ihmiset: Jotta AI voisi ajatella älykkäämmin, tarvitaan alan älykkäimpiä ihmisiä. Mittakaavassa tarvitaan tuhansia näitä ammattilaisia ympäri maailmaa, jotka voivat kirjoittaa, merkitä ja merkitä kaikki tietotyypit.
Prosessi: Johdonmukaisten, täydellisten ja tarkkojen kultastandarditietojen toimittaminen on monimutkaista työtä. Mutta se on aina toimitettava, jotta noudatetaan korkeimpia laatustandardeja sekä tiukkoja ja todistettuja laadunvalvonta- ja tarkastuspisteitä.
Mistä hankit tekoälyharjoittelutiedot?
Toisin kuin edellisessä osastossamme, meillä on täällä erittäin tarkka käsitys. Niille, jotka haluavat lähteen hankkimista
tai jos olet videokokoelmassa, kuvien keräämisessä, tekstin keräämisessä ja muussa, niitä on kolme
ensisijaiset keinot, joista voit hankkia tietosi.
Tutkitaan heitä erikseen.
Ilmaiset lähteet
Ilmaiset lähteet ovat keinoja, jotka ovat tahattomia suurten tietomäärien arkistoja. Se on tietoa, joka yksinkertaisesti makaa siellä pinnalla ilmaiseksi. Joitakin ilmaisia resursseja ovat -
- Google-tietojoukot, joissa vuonna 250 julkaistiin yli 2020 miljoonaa tietojoukkoa
- Foorumit kuten Reddit, Quora ja muut, jotka ovat kekseliäitä tietolähteitä. Näiden foorumien tietojenkäsittelytieteen ja tekoälyn yhteisöt voivat myös auttaa sinua tietyissä tietojoukoissa, kun tavoitat.
- Kaggle on toinen ilmainen lähde, josta löydät koneoppimisresursseja ilmaisten tietojoukkojen lisäksi.
- Olemme myös listanneet ilmaisia avoimia aineistoja aloittaaksesi tekoälymalliesi kouluttamisen
Vaikka nämä keinot ovat ilmaisia, kulutat lopulta aikaa ja vaivaa. Ilmaisista lähteistä peräisin olevaa tietoa on kaikkialla, ja sinun on tehtävä tuntikausia työtä hankkimiseksi, puhdistamiseksi ja räätälöimiseksi tarpeidesi mukaan.
Yksi muista tärkeistä seikoista on, että joitain ilmaisista lähteistä peräisin olevia tietoja ei voida käyttää myös kaupallisiin tarkoituksiin. Se vaatii tietojen lisensointi.
Tietojen kaavinta
Kuten nimestä voi päätellä, tietojen kaavinta on prosessi, jossa kaivetaan tietoja useista lähteistä sopivilla työkaluilla. Työkalut voivat kaapata tarvitsemasi tiedot verkkosivustoilta, julkisista portaaleista, profiileista, päiväkirjoista, asiakirjoista ja muusta, ja viedä ne saumattomasti tietokantaan.
Vaikka tämä kuulostaa ihanteelliselta ratkaisulta, tietojen kaavinta on laillista vain henkilökohtaiseen käyttöön. Jos olet yritys, joka haluaa kaapata tietoja kaupallisilla tavoitteilla, siitä tulee hankalaa ja jopa laitonta. Siksi tarvitset laillisen tiimin tutkimaan verkkosivustoja, vaatimustenmukaisuutta ja ehtoja, ennen kuin voit kaataa tarvitsemasi tiedot.
Ulkoiset toimittajat
Tekoälykoulutuksen tietojen keräämisestä ulkoistaminen tai tavoittaminen ulkoisten toimittajien kanssa tietojoukkojen suhteen on ihanteellisin vaihtoehto. He ottavat vastuun löytää tietojoukot tarpeisiisi, kun taas voit keskittyä moduuliesi rakentamiseen. Tämä johtuu erityisesti seuraavista syistä -
- sinun ei tarvitse viettää tuntikausia tietojen etsimiseen
- tietojen puhdistamiseen ja luokitteluun ei ole pyritty
- saat käsiisi laatutietojoukot, jotka tarkistavat tarkasti kaikki tekijät, joista keskustelimme jonkin aikaa sitten
- saat tarpeisiisi räätälöityjä aineistoja
- voit vaatia projektillesi tarvitsemasi määrän tietoja ja paljon muuta
- ja mikä tärkeintä, ne myös varmistavat, että heidän keräämänsä tiedot ja itse tiedot ovat paikallisten sääntelyohjeiden mukaisia.
Ainoa tekijä, joka voi osoittautua puutteeksi toiminnan laajuudesta riippuen, on se, että ulkoistaminen aiheuttaa kustannuksia. Jälleen, mihin ei liity kuluja.
Shaip on jo johtava tiedonkeruupalveluissa, ja sillä on oma terveystieto- ja puhe- / äänitiedostovarasto, jotka voidaan lisensoida kunnianhimoisiin tekoälyprojekteihisi.
Avaa tietojoukot - haluatko käyttää vai olla käyttämättä?
Avoimet aineistot ovat julkisesti saatavilla olevia aineistoja, joita voidaan käyttää koneoppimisprojekteissa. Sillä ei ole merkitystä, tarvitsetko ääni-, video-, kuva- tai tekstipohjaista tietoaineistoa, kaikille lomakkeille ja tietoluokille on käytettävissä avoimia aineistoja.
Esimerkiksi on olemassa Amazonin tuotearvostelutietojoukko, joka sisältää yli 142 miljoonaa käyttäjäarvostelua vuosina 1996--2014. Kuville sinulla on erinomainen resurssi, kuten Google Open Images, josta voit hankkia tietoaineistoja yli 9 miljoonasta kuvasta. Googlella on myös Machine Perception -siipi, joka tarjoaa lähes 2 miljoonaa äänileikettä, joiden kesto on kymmenen sekuntia.
Huolimatta näiden resurssien (ja muiden) saatavuudesta, tärkeä tekijä, joka usein unohdetaan, on niiden käytön ehdot. Ne ovat varmasti julkisia, mutta rikkomisen ja oikeudenmukaisen käytön välillä on ohut viiva. Jokaisella resurssilla on omat tilansa, ja jos etsit näitä vaihtoehtoja, suosittelemme varovaisuutta. Tämä johtuu siitä, että ilmaisten keinojen suosimisen verukkeella saatat joutua kärsimään oikeusjuttuja ja niihin liittyviä kuluja.
Tekoälyn koulutustietojen todelliset kustannukset
Vain rahat, jotka käytät tietojen hankkimiseen tai sisäiseen tuottamiseen, ei ole sitä, mitä sinun pitäisi harkita. Meidän on otettava huomioon lineaariset elementit, kuten tekoälyjärjestelmien kehittämiseen käytetty aika ja ponnistelut maksaa kaupankäynnin näkökulmasta. ei osaa kehua toista.
Aikojen kuluttaminen tietojen hankinnalle ja merkinnöille
Tekijät, kuten maantiede, markkinatiedot ja kilpailu omalla markkina -alueellasi, estävät tarvittavien tietojoukkojen saatavuuden. Tietojen manuaaliseen etsimiseen käytetty aika kuluttaa aikaa tekoälyjärjestelmän kouluttamiseen. Kun olet onnistunut hankkimaan tietolähteesi, viivästytät edelleen koulutusta viettämällä aikaa tietojen merkitsemiseen, jotta koneesi voi ymmärtää, mitä syötetään.
Tietojen keräämisen ja merkitsemisen hinta
Yleiskustannukset (sisäiset tiedonkeruut, huomautukset, laitteiden ylläpito, tekninen infrastruktuuri, SaaS-työkalujen tilaukset, omien sovellusten kehittäminen) on laskettava tekoälydataa hankittaessa
Virheellisten tietojen hinta
Virheelliset tiedot voivat maksaa yrityksesi tiimille moraalin, kilpailuetusi ja muut konkreettiset seuraamukset, jotka jäävät huomaamatta. Määritämme huonoksi dataksi kaiken aineiston, joka on epäpuhdas, raaka, merkityksetön, vanhentunut, epätarkka tai täynnä kirjoitusvirheitä. Huonot tiedot voivat pilata tekoälymallisi ottamalla käyttöön harhaa ja korruptoimalla algoritmejasi väärillä tuloksilla.
Hallintokulut
Kaikki kustannukset, jotka liittyvät organisaatiosi tai yrityksesi hallintoon, aineellisiin ja aineettomiin hyödykkeisiin, ovat hallintokuluja, jotka ovat usein kalleimpia.
Mitä seuraavaksi tiedonhankinnan jälkeen?
Kun sinulla on tietojoukko kädessäsi, seuraava askel on merkitä se tai merkitä se. Kaikkien monimutkaisten tehtävien jälkeen sinulla on puhdasta raakatietoa. Laite ei vieläkään ymmärrä sinulla olevia tietoja, koska niitä ei ole merkitty. Täältä alkaa jäljellä oleva osa todellisesta haasteesta.
Kuten mainitsimme, kone tarvitsee tietoja ymmärrettävässä muodossa. Tämä on tarkalleen mitä tietojen merkinnät tekevät. Se vie raakatiedot ja lisää tunnisteiden ja tunnisteiden kerroksia auttaakseen moduulia ymmärtämään datan jokaisen elementin tarkasti.
Esimerkiksi tekstissä tietomerkinnät kertovat tekoälyjärjestelmälle kielioppisen syntaksin, puheen osat, prepositiot, välimerkit, tunteet, tunteet ja muut koneen ymmärtämiseen liittyvät parametrit. Näin chatbotit ymmärtävät ihmiskeskustelut paremmin ja vasta tehdessään voivat matkia ihmisten vuorovaikutusta paremmin myös vastaustensa kautta.
Niin väistämätöntä kuin se kuulostaakin, se on myös erittäin aikaa vievää ja työlästä. Riippumatta yrityksesi laajuudesta tai tavoitteista, tietojen kommentointiin kuluva aika on valtava.
Tämä johtuu pääasiassa siitä, että nykyisen työvoimasi on käytettävä aikaa päivittäisestä aikataulustaan tietojen merkitsemiseen, jos sinulla ei ole tietokommenttiasiantuntijoita. Joten sinun on kutsuttava tiimin jäsenet ja annettava tämä lisätehtäväksi. Mitä enemmän se viivästyy, sitä kauemmin AI -mallien opettelu kestää.
Vaikka tietojen merkinnöille on tarjolla ilmaisia työkaluja, se ei poista sitä, että tämä prosessi on aikaa vievää.
Siellä tulevat sisään Shaipin kaltaiset tietomerkintätoimittajat. He tuovat mukanaan oman tietomerkintäasiantuntijoiden ryhmän keskittymään vain projektiisi. Ne tarjoavat sinulle ratkaisuja haluamallasi tavalla tarpeisiisi ja vaatimuksiisi. Lisäksi voit asettaa heidän kanssaan aikataulun ja vaatia, että työ suoritetaan kyseisellä aikajanalla.
Yksi suurimmista eduista on se, että yrityksen sisäiset tiimisi jäsenet voivat edelleen keskittyä siihen, mikä on tärkeämpää toiminnallesi ja projektillesi, samalla kun asiantuntijat tekevät tehtävänsä merkitsemällä ja merkitsemällä tietoja puolestasi.
Ulkoistamisen avulla voidaan varmistaa optimaalinen laatu, minimaalinen aika ja suurin tarkkuus.
Käärimistä
Se oli kaikki tekoälyn koulutustiedoissa. Keskustelimme niistä kaikista siitä, mitä koulutustiedot ovat, ilmaisten resurssien ja tietojen merkintöjen ulkoistamisen etujen tutkimiseen. Jälleen kerran, protokollat ja käytännöt ovat edelleen epämääräisiä tällä spektrillä, ja suosittelemme aina, että otat yhteyttä tekoälyn koulutustietoasiantuntijoihin tarpeidesi mukaan.
Hankinnasta, tunnistamisen poistamisesta tietojen huomautuksiin autamme sinua kaikissa tarpeissasi, jotta voit työskennellä vain alustasi rakentamisessa. Ymmärrämme tietojen hankinnan ja merkitsemisen monimutkaisuudet. Siksi toistamme tosiasian, että voit jättää vaikeat tehtävät meille ja hyödyntää ratkaisujamme.
Ota yhteyttä kaikkiin tietoihin liittyviin huomautustarpeisiin jo tänään.
Puhutaan
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Jos haluat luoda älykkäitä järjestelmiä, sinun on syötettävä puhdistettuja, kuratoituja ja toimivia tietoja valvotun oppimisen helpottamiseksi. Merkittyjä tietoja kutsutaan AI -koulutustiedoiksi, ja ne sisältävät markkinoiden metatietoja, ML -algoritmeja ja kaikkea, mikä auttaa päätöksenteossa.
Jokaisella tekoälykäyttöisellä koneella on ominaisuuksia, joita sen historiallinen asema rajoittaa. Tämä tarkoittaa, että kone voi ennustaa halutun tuloksen vain, jos se on aiemmin koulutettu vertailukelpoisilla tietojoukoilla. Harjoitustiedot auttavat valvotussa harjoittelussa, ja äänenvoimakkuus on suoraan verrannollinen tekoälymallien tehokkuuteen ja tarkkuuteen.
Erilaiset opetusdatajoukot ovat tarpeen tiettyjen koneoppimisalgoritmien kouluttamiseksi, jotta tekoälykäyttöiset kokoonpanot voivat tehdä tärkeitä päätöksiä asiayhteydet huomioon ottaen. Jos esimerkiksi aiot lisätä Computer Vision -toiminnon koneeseen, malleihin on annettava huomautettuja kuvia ja muita markkina -aineistoja. Vastaavasti NLP: n kyvykkyydelle suuret puhekokoelmat toimivat harjoitustiedoina.
Pätevän tekoälymallin kouluttamiseen tarvittavien harjoitustietojen määrälle ei ole ylärajaa. Suurempi tietomäärä parantaa mallin kykyä tunnistaa ja erottaa elementtejä, tekstejä ja yhteyksiä.
Vaikka saatavilla on paljon tietoa, kaikki osat eivät sovellu harjoitusmalleihin. Jotta algoritmi toimisi parhaimmillaan, tarvitset kattavia, johdonmukaisia ja asiaankuuluvia tietojoukkoja, jotka on erotettu tasaisesti mutta silti riittävän erilaisia kattamaan monenlaisia skenaarioita. Riippumatta siitä, mitä tietoja aiot käyttää, on parempi puhdistaa ja merkitä se parempaan oppimiseen.
Jos sinulla on mielessä tietty tekoälymalli, mutta harjoitustiedot eivät riitä, sinun on ensin poistettava poikkeavat arvot, muodostettava pariliitos siirto- ja iteratiivisiin oppimisasetuksiin, rajoitettava toimintoja ja tehtävä asetuksista avoin lähdekoodi, jotta käyttäjät voivat lisätä tietoja kouluttaa konetta asteittain, ajoissa. Voit jopa seurata tietojen lisäystä ja siirto -oppimista koskevia lähestymistapoja hyödyntääksesi rajoitettuja tietojoukkoja.
Avoimia tietojoukkoja voidaan aina käyttää harjoitustietojen keräämiseen. Jos kuitenkin haet yksinoikeutta mallien parempaan kouluttamiseen, voit luottaa ulkopuolisiin toimittajiin, ilmaisiin lähteisiin, kuten Reddit, Kaggle ja muihin, ja jopa Data Scrapingiin, jotta saat valikoivasti tietoa profiileista, portaaleista ja asiakirjoista. Lähestymistavasta riippumatta hankitut tiedot on alustettava, pienennettävä ja puhdistettava ennen käyttöä.