Almal ken en verstaan die geweldige omvang van die ontwikkelende KI-mark. Dit is hoekom besighede vandag gretig is om hul toepassings in KI te ontwikkel en die voordele daarvan te pluk. Die meeste mense verstaan egter nie die tegnologie agter KI-modelle nie. Dit vereis die skepping van komplekse algoritmes wat duisende opgeleide datastelle gebruik om 'n suksesvolle KI-toepassing te bou.
Die behoefte om die regte KI-opleidingsdata te gebruik om KI-toepassings te bou, word steeds onderskat. Sake-eienaars beskou die ontwikkeling van KI-opleidingsdata dikwels as 'n maklike werk. Ongelukkig is die vind van relevante KI-opleidingsdata vir enige KI-model uitdagend en verg tyd. Oor die algemeen is daar 4 stappe betrokke by die proses om die regte KI-opleidingsdata te bekom en te evalueer:
Definieer die data
Dit definieer gewoonlik die tipe data wat u in u KI-toepassing of -model wil invoer.
Die skoonmaak van die data
Dit is die proses om onnodige data te verwyder en tot 'n gevolgtrekking te kom of meer data benodig word?
Ophoping van die data
Dit is die werklike data wat jy handmatig of programmaties vir jou KI-toepassing insamel.
Benoem die data
Uiteindelik word die versamelde data gemerk om akkuraat aan die KI-model verskaf te word tydens die opleidingsfase.
KI-opleidingsdata is van kardinale belang vir die maak van 'n akkurate en suksesvolle KI-toepassing. Sonder die regte kwaliteit opleidingsdata sal die ontwikkelde KI-program lei tot vals en onakkurate uitkomste, wat uiteindelik lei tot die model se mislukking. Daarom is dit nodig om data van swak gehalte vir u programme te vermy, aangesien dit daartoe kan lei
- Hoër onderhoudsbehoeftes en kostes.
- Onakkurate, stadige of irrelevante uitkomste van jou opgeleide KI-model.
- Slegte geloofwaardigheid vir jou produk.
- Hoër vermorsing van finansiële hulpbronne.
Faktore om te oorweeg wanneer opleidingsdata geëvalueer word
Om u KI-model met slegte data op te lei, is beslis 'n slegte idee. Maar die vraag is hoe om die slegte en regte KI-opleidingsdata te evalueer. Verskeie faktore kan help om die regte en verkeerde data vir jou KI-toepassing te identifiseer. Hier is 'n paar van daardie faktore:
Datakwaliteit en akkuraatheid
In die eerste plek moet die kwaliteit van data wat jy vir die opleiding van die model sal gebruik, die hoogste belangrikheid geniet. Die gebruik van slegte data om die algoritme op te lei, lei tot datakaskenades (substandaard-effekte in die ontwikkelingspyplyn) en onakkuraatheid in die resultate. Gebruik dus altyd data van hoë gehalte wat geïdentifiseer kan word as- Versamel, gestoor en verantwoordelik gebruik data.
- Data wat akkurate resultate lewer.
- Herbruikbare data vir soortgelyke toepassings.
- Empiriese en selfverduidelikende data.
Verteenwoordigers van die Data
Dit is 'n bekende feit dat 'n datastel nooit absoluut kan wees nie. Ons moet egter daarop mik om diverse KI-data te ontwikkel wat moeiteloos kan voorspel en presiese resultate kan verskaf. Byvoorbeeld, as 'n KI-model gemaak word om mense se gesigte te identifiseer, moet dit gevoed word met 'n aansienlike hoeveelheid uiteenlopende data wat akkurate resultate kan lewer. Die data moet al die klassifikasies verteenwoordig wat deur die gebruikers aan dit verskaf is.
Diversiteit en balans in die data
Jou datastelle moet die regte balans in die hoeveelheid gevoer data handhaaf. Die data wat aan die program verskaf word, moet uiteenlopend wees en versamel uit verskillende geografiese gebiede, van beide mans en vrouens wat verskillende tale en dialekte praat, wat aan verskillende gemeenskappe, inkomstevlakke, ens behoort. As jy nie diverse data byvoeg nie, lei dit gewoonlik tot oor- of onderpasmaak van jou opleidingstel .Dit beteken dat die KI-model óf te spesifiek sal word óf nie goed sal kan presteer wanneer dit van nuwe data voorsien word nie. Maak dus altyd seker dat u konseptuele besprekings met voorbeelde oor die program met u span voer om die nodige resultate te kry.
Relevansie vir die taak op hande
Laastens, om goeie opleidingsdata te verkry, maak seker dat die data relevant is vir jou KI-program. Jy hoef net data in te samel wat direk of indirek verband hou met jou taak op hande. Die insameling van onnodige data met lae toepassingsrelevansie kan lei tot ondoeltreffendheid in u toepassing.
In die eerste plek moet die kwaliteit van data wat jy vir die opleiding van die model sal gebruik, die hoogste belangrikheid geniet. Die gebruik van slegte data om die algoritme op te lei, lei tot datakaskenades (substandaard-effekte in die ontwikkelingspyplyn) en onakkuraatheid in die resultate. Gebruik dus altyd data van hoë gehalte wat geïdentifiseer kan word as
Jou datastelle moet die regte balans in die hoeveelheid gevoer data handhaaf. Die data wat aan die program verskaf word, moet uiteenlopend wees en versamel uit verskillende geografiese gebiede, van beide mans en vrouens wat verskillende tale en dialekte praat, wat aan verskillende gemeenskappe, inkomstevlakke, ens behoort. As jy nie diverse data byvoeg nie, lei dit gewoonlik tot oor- of onderpasmaak van jou opleidingstel .
Laastens, om goeie opleidingsdata te verkry, maak seker dat die data relevant is vir jou KI-program. Jy hoef net data in te samel wat direk of indirek verband hou met jou taak op hande. Die insameling van onnodige data met lae toepassingsrelevansie kan lei tot ondoeltreffendheid in u toepassing.
[Lees ook: Wat is opleidingsdata in masjienleer]
Metodes vir die evaluering van opleidingsdata
Om die regte dataseleksie vir jou KI-program te maak, moet jy die regte KI-opleidingsdata evalueer. Dit kan gedoen word deur
- Identifiseer data van hoë gehalte met verbeterde akkuraatheid:
Om data van goeie gehalte te identifiseer, moet jy verseker dat die verskafde inhoud relevant is vir die toepassingskonteks. Daarbenewens moet u uitvind of die versamelde data oorbodig en geldig is. Daar is verskeie standaard kwaliteit toetse waardeur die data geslaag kan word, soos Cronbach se alfa toets, goudset metode, ens., wat jou van goeie kwaliteit data kan voorsien. - Hefboomnutsmiddels vir die evaluering van dataverteenwoordigers en diversiteit
Soos hierbo genoem, is diversiteit in jou data die sleutel tot die bereiking van die nodige akkuraatheid in jou datamodel. Daar is gereedskap wat gedetailleerde projeksies kan genereer en dataresultate op 'n multidimensionele vlak kan naspoor. Dit help jou om te identifiseer of jou KI-model tussen uiteenlopende datastelle kan onderskei en die regte uitsette kan verskaf. - Evalueer opleidingsdata-relevansie
Opleidingsdata moet slegs eienskappe bevat wat betekenisvolle inligting aan jou KI-model verskaf. Om die regte dataseleksie te verseker, skep 'n lys van noodsaaklike eienskappe wat jou KI-model moet verstaan. Maak die model bekend aan daardie datastelle en voeg daardie spesifieke datastelle by jou databiblioteek.
Hoe om die regte opleidingsdata vir u KI-model te kies?
Dit is duidelik dat data die beste is wanneer u u KI-modelle oplei. Ons het vroeg in die blog bespreek hoe om die regte KI-opleidingsdata vir jou programme te vind. Kom ons kyk na hulle:
- Datadefinisie: Die eerste stap is om die tipe data wat jy nodig het vir jou program te definieer. Dit skei al die ander data-opsies en lei jou in 'n enkele rigting.
- Dataophoping: Volgende is om die data in te samel waarna jy soek en verskeie datastelle daaruit te maak wat relevant is vir jou behoeftes.
- Data skoonmaak: Dan word die data deeglik skoongemaak, wat praktyke behels soos die nagaan vir duplikate, die verwydering van uitskieters, die regstelling van strukturele foute en die nagaan vir ontbrekende datagapings.
- Data-etikettering: Ten slotte, die data wat nuttig is vir jou KI-model is behoorlik gemerk. Etikettering verminder die risiko van verkeerde interpretasie en bied beter akkuraatheid aan die KI-opleidingsmodel.
Afgesien van hierdie praktyke, moet u 'n paar oorwegings oorweeg wanneer u met beperkte of bevooroordeelde opleidingsdata handel. Bevooroordeelde data is KI-gegenereerde uitset gebaseer op foutiewe aannames wat vals is. Daar is maniere soos datavergroting en dataopmaak wat ongelooflik nuttig is om vooroordeel te verminder. Hierdie tegnieke word gemaak om die data te reguleer deur effens gewysigde kopieë van bestaande data by te voeg en die diversiteit van datastelle te verbeter.
[Lees ook: Hoeveel is die optimale volume opleidingsdata wat jy nodig het vir 'n KI-projek?]
Gevolgtrekking
KI-opleidingsdata is die belangrikste aspek van 'n suksesvolle KI-toepassing. Dit is hoekom dit uiters belangrik en betekenis gegee moet word tydens die ontwikkeling van jou KI-program. Om die regte KI-opleidingsdata te hê, verseker dat jou program baie uiteenlopende insette kan neem en steeds die regte resultate kan genereer. Reik uit na ons Shaip-span om meer te wete te kom oor KI-opleidingsdata en om KI-data van hoë gehalte vir jou programme te skep.
