Minőségi AI képzési adatok

A mennyiségtől a minőségig – A mesterséges intelligencia képzési adatainak fejlődése

Az AI, a Big Data és a Machine Learning továbbra is hatással vannak a döntéshozókra, a vállalkozásokra, a tudományra, a médiaházakra és számos iparágra szerte a világon. A jelentések azt sugallják, hogy a mesterséges intelligencia globális elterjedésének aránya jelenleg a közelben van 35 2022%-kal – óriási 4%-os növekedés 2021-hez képest. A hírek szerint a vállalatok további 42%-a vizsgálja a mesterséges intelligencia számos előnyét vállalkozása számára.

A számos mesterségesintelligencia-kezdeményezés hajtóereje és Gépi tanulás a megoldások adatok. Az AI csak olyan jó lehet, mint az algoritmust tápláló adat. Az alacsony minőségű adatok rossz minőségű eredményeket és pontatlan előrejelzéseket eredményezhetnek.

Noha nagy figyelmet fordítottak az ML- és AI-megoldások fejlesztésére, hiányzik a minőségi adatkészletnek minősülő tudatosság. Ebben a cikkben az idővonalon navigálunk minőségi AI képzési adatok és meghatározza a mesterséges intelligencia jövőjét az adatgyűjtés és a képzés megértése révén.

Az AI képzési adatok meghatározása

Az ML megoldás felépítésénél a betanítási adatkészlet mennyisége és minősége számít. Az ML rendszernek nemcsak nagy mennyiségű dinamikus, elfogulatlan és értékes edzési adatra van szüksége, hanem sokra is.

De mik is az AI képzési adatok?

Az AI betanítási adatok címkézett adatok gyűjteménye, amelyek az ML algoritmus pontos előrejelzések készítésére való betanítására szolgálnak. Az ML rendszer megpróbálja felismerni és azonosítani a mintákat, megérteni a paraméterek közötti kapcsolatokat, meghozni a szükséges döntéseket, és a betanítási adatok alapján értékelni.

Vegyük például az önvezető autókat. Az önvezető ML-modell képzési adatkészletének tartalmaznia kell az autókról, gyalogosokról, utcatáblákról és más járművekről készült címkézett képeket és videókat.

Röviden, az ML algoritmus minőségének javításához nagy mennyiségű jól strukturált, megjegyzésekkel ellátott és címkézett képzési adatra van szükség.

  • A minőségi edzési adatok jelentősége és fejlődése

    A kiváló minőségű edzési adatok a kulcsfontosságúak az AI és az ML alkalmazások fejlesztésében. Az adatokat különböző forrásokból gyűjtik, és gépi tanulási célokra alkalmatlan, rendezetlen formában jelenítik meg. A minőségi edzésadatok – címkézett, megjegyzésekkel és címkékkel ellátott – mindig szervezett formátumban vannak – ideálisak az ML edzéshez.

    A minőségi betanítási adatok megkönnyítik az ML rendszer számára az objektumok felismerését és előre meghatározott jellemzők szerinti osztályozását. Az adatkészlet rossz modelleredményeket eredményezhet, ha az osztályozás nem pontos.

Az AI képzési adatok korai napjai

Annak ellenére, hogy a mesterséges intelligencia uralta a jelenlegi üzleti és kutatási világot, az ML előtti idők domináltak Mesterséges Intelligencia egészen más volt.

Az Ai-képzési adatok korai napjai

forrás

Az AI betanítási adatok kezdeti szakaszait emberi programozók hajtották végre, akik a modell kimenetét úgy értékelték, hogy következetesen új szabályokat dolgoztak ki, amelyek hatékonyabbá tették a modellt. A 2000-2005 közötti időszakban készült el az első nagyobb adathalmaz, amely rendkívül lassú, erőforrás-igényes és költséges folyamat volt. Ez vezetett a képzési adatkészletek nagyszabású fejlesztéséhez, és az Amazon MTurk-je jelentős szerepet játszott abban, hogy megváltoztassák az emberek adatgyűjtésről alkotott képét. Ezzel párhuzamosan az emberi címkézés és annotálás is beindult.

A következő néhány év a nem programozókra összpontosított, akik létrehozták és értékelték az adatmodelleket. Jelenleg a fejlett képzési adatgyűjtési módszerekkel kifejlesztett előre betanított modelleken van a hangsúly.

  • Mennyiség a minőség felett

    A mesterséges intelligencia képzési adatkészleteinek egykori integritásának értékelésekor az adatkutatók azokra összpontosítottak AI képzési adatmennyiség minőség felett.

    Például általános tévhit volt, hogy a nagy adatbázisok pontos eredményeket adnak. Úgy gondolták, hogy az adatok puszta mennyisége jó mutatója az adatok értékének. A mennyiség csak az egyik elsődleges tényező, amely meghatározza az adathalmaz értékét – felismerték az adatminőség szerepét.

    A tudat, hogy adatminőség az adatok teljességétől függött, nőtt a megbízhatóság, az érvényesség, a rendelkezésre állás és az időszerűség. A legfontosabb, hogy az adatok projekthez való alkalmassága meghatározta az összegyűjtött adatok minőségét.

  • A korai AI-rendszerek korlátai a gyenge képzési adatok miatt

    A gyenge képzési adatok és a fejlett számítástechnikai rendszerek hiánya volt az egyik oka annak, hogy a korai mesterséges intelligenciarendszerek számos ígéretét nem teljesítették.

    A minőségi képzési adatok hiánya miatt az ML-megoldások nem tudták pontosan azonosítani az idegkutatás fejlődését megakasztó vizuális mintákat. Bár sok kutató azonosította a beszélt nyelv felismerésének ígéretét, a beszédfelismerő eszközök kutatása vagy fejlesztése a beszédadatkészletek hiánya miatt nem valósulhatott meg. A csúcskategóriás AI-eszközök fejlesztésének másik jelentős akadálya a számítógépek számítási és tárolási képességeinek hiánya volt.

Átállás a minőségi képzési adatok felé

Jelentős változás történt abban a tudatban, hogy az adatkészlet minősége számít. Ahhoz, hogy az ML rendszer pontosan utánozza az emberi intelligenciát és a döntéshozatali képességeket, nagy mennyiségű, jó minőségű képzési adatokkal kell boldogulnia.

Tekintse ML-adatait felmérésnek – minél nagyobb a adatminta méret, annál jobb az előrejelzés. Ha a mintaadatok nem tartalmazzák az összes változót, előfordulhat, hogy nem ismer fel mintákat, vagy pontatlan következtetéseket von le.

  • Az AI technológia fejlődése és a jobb edzési adatok iránti igény

    Az Ai technológia fejlődése és a jobb képzési adatok iránti igény Az AI technológia fejlődése megnöveli a minőségi képzési adatok iránti igényt.

    Annak megértése, hogy a jobb képzési adatok növelik a megbízható ML-modellek esélyét, jobb adatgyűjtési, annotálási és címkézési módszereket eredményezett. Az adatok minősége és relevanciája közvetlenül befolyásolta az AI-modell minőségét.

Beszélgessünk ma az AI képzési adatokkal kapcsolatos követelményeiről.

  • Fokozott hangsúly az adatok minőségére és pontosságára

    Ahhoz, hogy az ML-modell elkezdjen pontos eredményeket nyújtani, minőségi adatkészletekből táplálkozik, amelyek iteratív adatfinomítási lépéseken mennek keresztül.

    Például egy ember képes lehet felismerni egy adott kutyafajtát néhány napon belül, miután megismerkedett a fajtával – képeken, videókon vagy személyesen. Az emberek tapasztalataikból és a kapcsolódó információkból merítenek, hogy emlékezzenek és szükség esetén előteremtsék ezt a tudást. Ez azonban nem működik olyan könnyen egy gépen. A gépet világosan megjelölt és felcímkézett képekkel kell ellátni – több száz vagy ezer – az adott fajtáról és más fajtákról, hogy létrejöjjön a kapcsolat.

    Az AI-modell előrejelzi az eredményt azáltal, hogy a betanított információkat korrelálja a dokumentumban bemutatott információkkal való Világ. Az algoritmus használhatatlanná válik, ha a betanítási adatok nem tartalmaznak releváns információkat.

  • A változatos és reprezentatív képzési adatok jelentősége

    Sokszínűség az Ai képzési adatgyűjtésben A megnövekedett adatok sokfélesége növeli a kompetenciát, csökkenti a torzítást, és javítja az összes forgatókönyv méltányos megjelenítését. Ha az AI-modellt egy homogén adatkészlet segítségével tanítják, biztos lehet benne, hogy az új alkalmazás csak egy meghatározott célra fog működni, és egy adott populációt szolgál ki.

    Egy adatkészlet egy adott populáció, faj, nem, választási és intellektuális vélemények irányába torzulhat, ami pontatlan modellhez vezethet.

    Fontos annak biztosítása, hogy az adatgyűjtési folyamat teljes folyamata, beleértve a témacsoport kiválasztását, a gondozást, az annotációt és a címkézést, megfelelően sokrétű, kiegyensúlyozott és reprezentatív legyen a sokaság számára.

Az AI képzési adatok jövője

Az AI-modellek jövőbeli sikere az ML algoritmusok betanításához használt betanítási adatok minőségén és mennyiségén múlik. Létfontosságú annak felismerése, hogy az adatok minősége és mennyisége közötti kapcsolat feladatspecifikus, és nincs rá határozott válasz.

Végső soron a betanítási adatkészlet megfelelőségét az határozza meg, hogy képes-e megbízhatóan jól teljesíteni a felépített célnak megfelelően.

  • Az adatgyűjtési és annotációs technikák fejlődése

    Mivel az ML érzékeny a betáplált adatokra, létfontosságú az adatgyűjtési és annotációs házirendek egyszerűsítése. Az adatgyűjtés, a gondozás, a félrevezetés, a hiányos mérések, a pontatlan tartalom, az adatok megkettőzése és a hibás mérések hibái hozzájárulnak az adatok elégtelen minőségéhez.

    Az adatbányászattal, webes lekaparással és adatkinyeréssel végzett automatizált adatgyűjtés megnyitja az utat a gyorsabb adatgeneráláshoz. Ezenkívül az előre csomagolt adatkészletek gyorsjavító adatgyűjtési technikaként működnek.

    A közösségi adatgyűjtés egy másik úttörő módszer az adatgyűjtéshez. Bár az adatok valódisága nem garantálható, kiváló eszköz a közkép gyűjtésére. Végül szakosodott adatgyűjtés a szakértők meghatározott célból származó adatokat is szolgáltatnak.

  • Fokozott hangsúly az etikai megfontolásokra a képzési adatokban

    Üzleti etika A mesterséges intelligencia gyors fejlődésével számos etikai probléma merült fel, különösen a képzési adatgyűjtésben. Néhány etikai megfontolás a képzési adatgyűjtés során a tájékozott hozzájárulás, az átláthatóság, az elfogultság és az adatvédelem.

    Mivel az adatok ma már az arcképektől, az ujjlenyomatoktól, a hangfelvételektől és más kritikus biometrikus adatoktól kezdve mindent tartalmaznak, egyre fontosabbá válik a jogi és etikai gyakorlatok betartása a költséges perek és a jó hírnév károsodásának elkerülése érdekében.

  • A jövőben még jobb minőségű és változatos edzési adatok lehetősége

    Óriási potenciál rejlik benne kiváló minőségű és változatos edzési adatok a jövőben. Köszönhetően az adatok minőségével kapcsolatos tudatosságnak és az olyan adatszolgáltatók elérhetőségének, akik kielégítik az AI-megoldások minőségi követelményeit.

    A jelenlegi adatszolgáltatók jártasak abban, hogy úttörő technológiákat alkalmazzanak, hogy etikusan és legálisan hatalmas mennyiségű, különféle adatkészletet szerezzenek be. Házon belüli csapataik is vannak a különböző ML projektekhez szabott adatok címkézésére, megjegyzésére és bemutatására.

Következtetés

Fontos, hogy megbízható szállítókkal működjünk együtt, akik alaposan ismerik az adatokat és a minőséget csúcskategóriás AI modellek fejlesztése. A Shaip a vezető megjegyzésekkel foglalkozó cég, amely ügyesen kínál testreszabott adatmegoldásokat, amelyek megfelelnek az AI projekt igényeinek és céljainak. Lépjen kapcsolatba velünk, és fedezze fel az általunk terítékre kerülő kompetenciákat, elkötelezettséget és együttműködést.

Közösségi megosztás