KI-opleidingsdata

Subtiliteite van AI -opleidingsdata en waarom hulle u projek kan maak of breek

Ons verstaan ​​almal dat die prestasie van 'n kunsmatige intelligensie (AI) -module heeltemal afhang van die kwaliteit van datastelle wat in die opleidingsfase verskaf word. Dit word egter gewoonlik op oppervlakkige vlak bespreek. Die meeste van die aanlynhulpbronne spesifiseer waarom kwaliteitsdata -verkryging noodsaaklik is vir u AI -opleidingsdatastadia, maar daar is 'n leemte in kennis wat kwaliteit van onvoldoende data onderskei.

As u dieper in die datastelle verdiep, sal u tonne ingewikkeldhede en subtiliteite sien wat gereeld oor die hoof gesien word. Ons het besluit om lig te werp op hierdie minder gesproke onderwerpe. Nadat u hierdie artikel gelees het, het u 'n duidelike idee van sommige van die foute wat u maak tydens die insameling van data, en 'n paar maniere waarop u die kwaliteit van u AI -opleiding kan optimaliseer.

Laat ons begin.

Die anatomie van 'n AI -projek

Vir die oningewydes is 'n AI- of 'n ML (masjienleer) -projek baie sistematies. Dit is lineêr en het 'n soliede werkstroom.

Die anatomie van 'n Ai -projek Om u 'n voorbeeld te gee, lyk dit in generiese sin:

  • Bewys van die konsep
  • Model validering en model telling
  • Algoritme ontwikkeling
  • Voorbereiding van AI -opleidingsdata
  • Modelontplooiing
  • Algoritme opleiding
  • Optimalisering na implementering

Statistieke toon aan dat byna 78% van alle AI -projekte op die een of ander stadium tot stilstand gekom het voordat hulle by die implementeringsfase gekom het. Alhoewel daar groot skuiwergate, logiese foute of projekbestuurskwessies aan die een kant is, is daar ook subtiele foute en foute wat groot probleme in projekte veroorsaak. In hierdie pos gaan ons 'n paar van die mees algemene subtiliteite ondersoek.

Data vooroordeel

Datavooroordeel is die vrywillige of onwillekeurige bekendstelling van faktore of elemente wat die resultate ongunstig skeef na of teen spesifieke uitkomste. Ongelukkig is vooroordeel 'n groot kommer in die AI -opleidingsruimte.

As dit ingewikkeld voel, moet u verstaan ​​dat AI -stelsels nie hul eie gedagtes het nie. Abstrakte konsepte soos etiek, sedes en meer bestaan ​​dus nie. Hulle is net so slim of funksioneel as die logiese, wiskundige en statistiese konsepte wat in hul ontwerp gebruik word. Dus, as mense hierdie drie ontwikkel, sal daar duidelik 'n paar vooroordele en begunstiging ingebed wees.

Vooroordeel is 'n konsep wat nie direk met AI verband hou nie, maar met alles wat dit omring. Dit beteken dat dit meer afkomstig is van menslike ingryping en op enige gegewe tydstip ingevoer kan word. Dit kan wees as 'n probleem aangespreek word vir moontlike oplossings, wanneer data -insameling plaasvind, of wanneer die data voorberei en in 'n AI -module ingebring word.

Kan ons vooroordeel heeltemal uitskakel?

Die uitskakeling van vooroordeel is ingewikkeld. 'N Persoonlike voorkeur is nie heeltemal swart en wit nie. Dit floreer op die grys gebied, en daarom is dit ook subjektief. Met vooroordeel is dit moeilik om holistiese billikheid van enige aard aan te dui. Boonop is vooroordeel ook moeilik om raak te sien of te identifiseer, juis wanneer die verstand onwillekeurig geneig is tot spesifieke oortuigings, stereotipes of praktyke.

Daarom berei AI -kundiges hul modules voor met inagneming van moontlike vooroordele en dit uitskakel deur toestande en kontekste. As dit korrek gedoen word, kan die resultate tot 'n minimum beperk word.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

Datakwaliteit

Datakwaliteit is baie algemeen, maar as u dieper kyk, vind u verskeie genuanseerde lae. Datakwaliteit kan uit die volgende bestaan:

Datakwaliteit

  • Gebrek aan beskikbaarheid van geskatte volume data
  • Afwesigheid van relevante en kontekstuele data
  • Afwesigheid van onlangse of opgedateerde data
  • Die oorvloed data wat onbruikbaar is
  • Gebrek aan vereiste datatipe - byvoorbeeld teks in plaas van beelde en klank in plaas van video's en meer
  • Vooroordeel
  • Klousules wat data -interoperabiliteit beperk
  • Swak geannoteerde data
  • Onbehoorlike dataklassifikasie

Byna 96% van die AI -spesialiste sukkel met probleme met die kwaliteit van die data, wat lei tot ekstra ure om die kwaliteit te optimaliseer, sodat masjiene effektief optimale resultate kan lewer.

Ongestruktureerde data

Data -wetenskaplikes en AI -kundiges werk meer aan ongestruktureerde data as hul volledige eweknieë. As gevolg hiervan word 'n aansienlike hoeveelheid tyd daaraan bestee om sin te maak van ongestruktureerde data en dit op te stel in 'n formaat wat masjiene kan verstaan.

Ongestruktureerde data is enige inligting wat nie aan 'n spesifieke formaat, model of struktuur voldoen nie. Dit is ongeorganiseerd en lukraak. Ongestruktureerde data kan video, klank, beelde, beelde met teks, opnames, verslae, aanbiedings, memo's of ander vorme van inligting wees. Die mees relevante insigte uit ongestruktureerde datastelle moet deur 'n spesialis geïdentifiseer en handmatig geannoteer word. As u met ongestruktureerde data werk, het u twee opsies:

  • U spandeer meer tyd om die data skoon te maak
  • Aanvaar skewe resultate

Gebrek aan KMO's vir geloofwaardige data -aantekening

Van al die faktore wat ons vandag bespreek het, is geloofwaardige data -aantekening die enigste subtiliteit waaroor ons aansienlike beheer het. Data -annotasie is 'n deurslaggewende fase in AI -ontwikkeling wat bepaal wat en hoe hulle moet leer. Slegte of verkeerd geannoteerde data kan u resultate heeltemal skeef trek. Terselfdertyd kan presiese geannoteerde data u stelsels geloofwaardig en funksioneel maak.

Daarom moet data -aantekening gedoen word deur KMO's en veterane met domeinkennis. Gesondheidsorgdata moet byvoorbeeld geannoteer word deur professionele persone wat ervaring het met die werk met data uit daardie sektor. Dus, as die model in 'n lewensreddende situasie ontplooi word, voldoen dit aan die verwagtinge. Dieselfde geld vir produkte in vaste eiendom, fintech eCommerce en ander nisruimtes.

Wikkel

Al hierdie faktore wys in een rigting - dit is nie raadsaam om AI -ontwikkeling as 'n selfstandige eenheid aan te gaan nie. Dit is in plaas daarvan 'n samewerkingsproses, waar u kundiges van alle terreine nodig het om die perfekte oplossing te ontwikkel.

Daarom beveel ons aan dat u kontak maak data versameling en body kundiges soos Shaip om u produkte en oplossings meer funksioneel te maak. Ons is bewus van die subtiliteite van AI -ontwikkeling en het bewuste protokolle en kwaliteitskontroles om dit onmiddellik uit te skakel.

kry in raak saam met ons om uit te vind hoe ons kundigheid u ontwikkeling van AI -produkte kan help.

Sosiale Deel