Mindenki ismeri és érti a fejlődő mesterséges intelligencia piac hatalmas hatókörét. Ez az oka annak, hogy a vállalkozások ma szívesen fejlesztik alkalmazásaikat mesterséges intelligenciában, és kihasználják annak előnyeit. A legtöbb ember azonban nem érti az AI modellek mögött rejlő technológiát. Ehhez olyan összetett algoritmusok létrehozására van szükség, amelyek több ezer betanított adatkészletet használnak egy sikeres AI-alkalmazás felépítéséhez.
Még mindig alábecsülik, hogy a megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatait kell használni az AI-alkalmazások létrehozásához. A cégtulajdonosok gyakran könnyű feladatnak tekintik az AI képzési adatok fejlesztését. Sajnos a releváns AI-tanítási adatok megtalálása bármely AI-modellhez kihívást jelent, és időre van szükség. A megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatok megszerzésének és kiértékelésének folyamata általában 4 lépésből áll:
Az adatok meghatározása
Általában meghatározza az AI-alkalmazásba vagy modellbe bevinni kívánt adatok típusát.
Az adatok tisztítása
Ez a szükségtelen adatok eltávolításának folyamata és annak eldöntése, hogy szükség van-e további adatokra?
Az adatok felhalmozása
Ezek azok a tényleges adatok, amelyeket manuálisan vagy programozottan gyűjt az AI-alkalmazáshoz.
Az adatok címkézése
Végül az összegyűjtött adatok címkézésre kerülnek, hogy a betanítási szakaszban pontosan bekerüljenek az AI-modellbe.
A mesterséges intelligencia képzési adatai kulcsfontosságúak a pontos és sikeres AI-alkalmazás elkészítéséhez. Megfelelő minőségű képzési adatok nélkül a kifejlesztett AI program hamis és pontatlan eredményekhez vezet, ami végül a modell meghibásodásához vezet. Ezért el kell kerülni a rossz minőségű adatok használatát a programokban, mivel ez ahhoz vezethet
- Magasabb karbantartási igények és költségek.
- Pontatlan, lassú vagy irreleváns eredmények a betanított AI-modellből.
- Rossz hitelessége a terméknek.
- A pénzügyi források nagyobb pazarlása.
A képzési adatok értékelésekor figyelembe veendő tényezők
Az AI-modell rossz adatokkal való betanítása minden bizonnyal rossz ötlet. A kérdés azonban az, hogy hogyan értékeljük a rossz és helyes AI képzési adatokat. Különféle tényezők segíthetnek azonosítani az AI-alkalmazás megfelelő és helytelen adatait. Íme néhány ezek közül a tényezők közül:
Adatminőség és pontosság
Mindenekelőtt a modell betanításához felhasznált adatok minőségének kell a legnagyobb jelentőséget tulajdonítani. A rossz adatok használata az algoritmus betanításához adatkaszkádokhoz (a fejlesztési folyamatban nem megfelelő hatásokhoz) és az eredmények pontatlanságához vezet. Ezért mindig jó minőségű adatokat használjon, amelyek azonosíthatók- Gyűjtött, tárolt és felelősségteljesen használt adatok.
- Pontos eredményeket produkáló adatok.
- Újrafelhasználható adatok hasonló alkalmazásokhoz.
- Empirikus és magától értetődő adatok.
Az Adatok képviselői
Köztudott tény, hogy egy adatkészlet soha nem lehet abszolút. Arra kell törekednünk azonban, hogy olyan változatos AI-adatokat fejlesszünk ki, amelyek könnyedén előre jelezhetik és pontos eredményeket szolgáltathatnak. Például, ha egy mesterséges intelligencia-modellt az emberek arcának azonosítására készítenek, akkor azt jelentős mennyiségű, változatos adattal kell ellátni, amelyek pontos eredményeket hoznak. Az adatoknak reprezentálniuk kell a felhasználók által megadott összes besorolást.
Az adatok sokfélesége és egyensúlya
Az adatkészleteknek fenn kell tartaniuk a betáplált adatok mennyiségének megfelelő egyensúlyát. A programhoz szolgáltatott adatoknak sokféléknek kell lenniük, és különböző földrajzi helyekről kell begyűjteni, különböző nyelveket és dialektusokat beszélő férfiaktól és nőktől, akik különböző közösségekhez, jövedelmi szintekhez stb. tartoznak. Ha nem adunk hozzá sokféle adatot, az általában az edzéskészlet túl- vagy alulfelszereléséhez vezet. .Ez azt jelenti, hogy az AI-modell vagy túl specifikus lesz, vagy nem tud jól teljesíteni, ha új adatokkal látják el. Ezért mindig ügyeljen arra, hogy koncepcionális megbeszéléseket folytasson példákkal a programról a csapattal, hogy elérje a szükséges eredményeket.
Relevancia az adott feladathoz
Végül a jó edzési adatok elérése érdekében győződjön meg arról, hogy az adatok relevánsak az AI-program szempontjából. Csak olyan adatokat kell gyűjtenie, amelyek közvetlenül vagy közvetve kapcsolódnak az adott feladathoz. Az alacsony alkalmazásreleváns szükségtelen adatok gyűjtése az alkalmazás hatékonyságának csökkenéséhez vezethet.
Mindenekelőtt a modell betanításához felhasznált adatok minőségének kell a legnagyobb jelentőséget tulajdonítani. A rossz adatok használata az algoritmus betanításához adatkaszkádokhoz (a fejlesztési folyamatban nem megfelelő hatásokhoz) és az eredmények pontatlanságához vezet. Ezért mindig jó minőségű adatokat használjon, amelyek azonosíthatók
Az adatkészleteknek fenn kell tartaniuk a betáplált adatok mennyiségének megfelelő egyensúlyát. A programhoz szolgáltatott adatoknak sokféléknek kell lenniük, és különböző földrajzi helyekről kell begyűjteni, különböző nyelveket és dialektusokat beszélő férfiaktól és nőktől, akik különböző közösségekhez, jövedelmi szintekhez stb. tartoznak. Ha nem adunk hozzá sokféle adatot, az általában az edzéskészlet túl- vagy alulfelszereléséhez vezet. .
Végül a jó edzési adatok elérése érdekében győződjön meg arról, hogy az adatok relevánsak az AI-program szempontjából. Csak olyan adatokat kell gyűjtenie, amelyek közvetlenül vagy közvetve kapcsolódnak az adott feladathoz. Az alacsony alkalmazásreleváns szükségtelen adatok gyűjtése az alkalmazás hatékonyságának csökkenéséhez vezethet.
[Olvassa el még: Mi az a képzési adatok a gépi tanulásban?]
A képzési adatok értékelésének módszerei
Az AI program megfelelő adatválasztásához ki kell értékelnie a megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatokat. Ezt úgy lehet megtenni
- Kiváló minőségű adatok azonosítása fokozott pontossággal:
A jó minőségű adatok azonosításához meg kell győződnie arról, hogy a biztosított tartalom releváns az alkalmazás környezetéhez. Ezenkívül ki kell derítenie, hogy az összegyűjtött adatok redundánsak és érvényesek-e. Vannak különböző szabványos minőségi tesztek, amelyeken az adatok áthaladhatnak, mint például a Cronbach-alfa teszt, az aranyhalmaz módszer stb., amelyek jó minőségű adatokat szolgáltathatnak. - Eszközök kihasználása a reprezentatív adatok és a sokszínűség értékeléséhez
Ahogy fentebb említettük, az adatok sokfélesége a kulcsa az adatmodell szükséges pontosságának eléréséhez. Vannak olyan eszközök, amelyek részletes előrejelzéseket készíthetnek, és többdimenziós szinten nyomon követhetik az adatok eredményeit. Ez segít azonosítani, hogy az AI-modell képes-e megkülönböztetni a különböző adatkészleteket, és megfelelő kimenetet biztosít-e. - Értékelje a képzési adatok relevanciáját
A képzési adatok csak olyan attribútumokat tartalmazhatnak, amelyek értelmes információt nyújtanak az AI-modellhez. A megfelelő adatkiválasztás érdekében hozzon létre egy listát azokról az alapvető attribútumokról, amelyeket az AI-modellnek meg kell értenie. Ismertesse meg a modellt azokkal az adatkészletekkel, és adja hozzá ezeket a konkrét adatkészleteket az adatkönyvtárához.
Hogyan válasszuk ki a megfelelő képzési adatokat az AI-modellhez?
Nyilvánvaló, hogy az AI modellek betanítása során az adatok a legfontosabbak. A blog elején megbeszéltük, hogyan találhatja meg a programjaihoz a megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatokat. Vessünk egy pillantást rájuk:
- Adatok meghatározása: Az első lépés a programhoz szükséges adatok típusának meghatározása. Az összes többi adatlehetőséget elkülöníti, és egyetlen irányba irányítja.
- Adatgyűjtés: Ezután össze kell gyűjteni a keresett adatokat, és több adatkészletet kell készíteni belőlük, amelyek megfelelnek az Ön igényeinek.
- Adattisztítás: Ezután az adatokat alaposan megtisztítják, ami olyan gyakorlatokat foglal magában, mint a duplikációk ellenőrzése, a kiugró értékek eltávolítása, a szerkezeti hibák kijavítása és a hiányzó adathiányok ellenőrzése.
- Adatcímkézés: Végül az AI-modellhez hasznos adatok megfelelően vannak felcímkézve. A címkézés csökkenti a félreértelmezések kockázatát, és nagyobb pontosságot biztosít az AI képzési modell számára.
Ezeken a gyakorlatokon kívül figyelembe kell vennie néhány szempontot, amikor korlátozott vagy elfogult edzési adatokkal foglalkozik. A torzított adatok mesterséges intelligencia által generált kimenetek, amelyek hibás, hamis feltételezéseken alapulnak. Vannak olyan módszerek, mint például az adatbővítés és az adatjelölés, amelyek hihetetlenül hasznosak a torzítás csökkentésében. Ezek a technikák az adatok rendszeresítésére szolgálnak a meglévő adatok enyhén módosított másolatainak hozzáadásával és az adatkészletek sokféleségének javításával.
[Olvassa el még: Mennyi az AI-projekthez szükséges képzési adatok optimális mennyisége?]
Következtetés
A mesterséges intelligencia képzési adatai a sikeres AI-alkalmazás legfontosabb szempontjai. Ezért kell ennek a legnagyobb jelentőséget és jelentőséget tulajdonítani az AI-program fejlesztése során. A megfelelő mesterséges intelligencia képzési adatokkal biztosítható, hogy a programja sokféle bemenetet igényeljen, és továbbra is a megfelelő eredményeket hozza létre. Forduljon Shaip csapatunkhoz, hogy megismerje a mesterséges intelligencia képzési adatait, és kiváló minőségű AI-adatokat hozzon létre programjaihoz.
