Mindannyian megértjük, hogy a mesterséges intelligencia (AI) modul teljesítménye teljes mértékben a képzési szakaszban biztosított adatkészletek minőségétől függ. Ezekről azonban általában felületes szinten beszélnek. A legtöbb online erőforrás meghatározza, hogy a minőségi adatgyűjtés miért elengedhetetlen az AI képzési adatfázisaihoz, de hiányosságok vannak a tudásban, amely megkülönbözteti a minőséget az elégtelen adatoktól.
Ha mélyebben elmélyed az adathalmazokban, rengeteg bonyodalmat és finomságot fog észrevenni, amelyeket gyakran figyelmen kívül hagynak. Úgy döntöttünk, hogy megvilágítjuk ezeket a kevésbé beszélt témákat. Miután elolvasta ezt a cikket, világos képet kaphat az adatgyűjtés során elkövetett hibákról, és néhány módon optimalizálhatja az AI képzési adatminőségét.
Lássunk neki.
Egy AI projekt anatómiája
Az avatatlanok számára az AI vagy az ML (gépi tanulás) projekt nagyon szisztematikus. Lineáris és szilárd munkafolyamat.
Példaként a következőképpen néz ki általános értelemben:
- A koncepció bizonyítása
- Modell validáció és modell pontozás
- Algoritmus fejlesztés
- AI képzési adatok előkészítése
- Modell telepítés
- Algoritmus képzés
- Telepítés utáni optimalizálás
A statisztikák azt mutatják, hogy az összes AI -projekt közel 78% -a elakadt egy vagy másik ponton, mielőtt a telepítési szakaszba lépett. Míg az egyik oldalon jelentős kiskapuk, logikai hibák vagy projektmenedzsment problémák vannak, vannak olyan finom és hibák is, amelyek a projektek tönkremenetelét okozzák. Ebben a bejegyzésben a leggyakoribb finomságok felfedezésére készülünk.
Adat torzítás
Az adatok torzítása olyan tényezők vagy elemek önkéntes vagy akaratlan bevezetése, amelyek kedvezőtlenül torzítják az eredményeket bizonyos eredmények felé vagy ellenük. Sajnos az elfogultság aggasztó probléma az AI képzési térben.
Ha ez bonyolultnak tűnik, értse meg, hogy az AI rendszereknek nincs saját eszük. Tehát nem léteznek olyan elvont fogalmak, mint az etika, az erkölcs és egyebek. Csak annyira okosak vagy funkcionálisak, mint a tervezés során felhasznált logikai, matematikai és statisztikai fogalmak. Tehát, amikor az emberek kifejlesztik ezt a hármat, nyilvánvalóan előítéletek és favoritizmusok fognak beágyazódni.
Az elfogultság olyan fogalom, amely nem közvetlenül az AI -hoz, hanem minden máshoz kapcsolódik. Ez azt jelenti, hogy inkább emberi beavatkozásból fakad, és bármikor bevezethető. Ez akkor fordulhat elő, ha egy problémát keresnek a valószínű megoldásokhoz, amikor adatgyűjtés történik, vagy amikor az adatokat előkészítik és bevezetik egy AI modulba.
Teljesen kiküszöbölhetjük az elfogultságot?
Az elfogultság megszüntetése bonyolult. A személyes preferencia nem teljesen fekete -fehér. A szürke területen virágzik, ezért is szubjektív. Az elfogultsággal nehéz rámutatni a holisztikus méltányosságra. Ezenkívül az elfogultságot is nehéz észrevenni vagy azonosítani, pontosan akkor, ha az elme akaratlanul hajlamos bizonyos meggyőződésekre, sztereotípiákra vagy gyakorlatokra.
Ezért az AI szakértői elkészítik moduljaikat, figyelembe véve az esetleges torzításokat, és kiküszöbölik azokat feltételek és kontextusok révén. Ha helyesen történik, az eredmények torzítása minimálisra csökkenthető.
Adatminőség
Az adatok minősége nagyon általános, de ha mélyebben nézel, több árnyalt réteget találsz. Az adatok minősége a következőkből állhat:
- A becsült adatmennyiség hiánya
- Releváns és környezeti adatok hiánya
- A friss vagy frissített adatok hiánya
- A rengeteg felhasználhatatlan adat
- A szükséges adattípus hiánya - például szöveg helyett kép és hang, videó helyett stb
- Előítélet
- Záradékok, amelyek korlátozzák az adatok interoperabilitását
- Rosszul jegyzett adatok
- Helytelen adatbesorolás
Az AI szakemberek közel 96% -a küszködik adatminőségi problémákkal, ami további órákon keresztül optimalizálja a minőséget, így a gépek hatékonyan képesek optimális eredményeket elérni.
Strukturálatlan adatok
Az adattudósok és az AI -szakértők többet dolgoznak a strukturálatlan adatokon, mint teljes társaik. Ennek következtében idejük jelentős részét a strukturálatlan adatok értelmezésére és a gépek által érthető formátumba történő összeállítására fordítják.
A strukturálatlan adat minden olyan információ, amely nem felel meg egy adott formátumnak, modellnek vagy struktúrának. Szervezetlen és véletlenszerű. A strukturálatlan adatok lehetnek videó, hang, képek, szöveges képek, felmérések, jelentések, prezentációk, jegyzetek vagy egyéb információ. A strukturálatlan adatkészletekből származó legrelevánsabb betekintést egy szakembernek kell azonosítania, és manuálisan jegyzetelnie. Amikor strukturálatlan adatokkal dolgozik, két lehetősége van:
- Több időt tölt az adatok tisztításával
- Fogadja el a ferde eredményeket
A kkv -k hiánya a hiteles adatokhoz
A ma tárgyalt összes tényező közül a hiteles adatkommentáció az egyetlen finomság, amely felett jelentős ellenőrzést gyakorolhatunk. Az adatok megjegyzése az AI fejlesztésének döntő szakasza, amely meghatározza, hogy mit és hogyan kell megtanulniuk. A rosszul vagy helytelenül megjegyzett adatok teljesen torzíthatják az eredményeket. Ugyanakkor a pontosan megjegyzett adatok hitelessé és működőképessé tehetik rendszereit.
Éppen ezért az adatok jegyzetelését olyan kkv -knak és veteránoknak kell elvégezniük, akik rendelkeznek domain ismeretekkel. Például az egészségügyi adatokat olyan szakembereknek kell jegyzetelniük, akik rendelkeznek tapasztalatokkal az adott ágazat adatainak kezelésében. Tehát, amikor a modell életmentő helyzetbe kerül, akkor teljesíti az elvárásokat. Ugyanez vonatkozik az ingatlanokra, a fintech e -kereskedelemre és más résszel rendelkező termékekre is.
Csomagolta
Mindezek a tényezők egy irányba mutatnak - nem tanácsos önálló egységként belefogni az AI fejlesztésébe. Ehelyett ez egy együttműködési folyamat, ahol minden terület szakértőinek össze kell gyűjtenie az egyetlen tökéletes megoldás kidolgozásához.
Ezért javasoljuk a kapcsolatfelvételt dátum gyűjtemény és a kommentár szakértők, mint például a Shaip, hogy termékeit és megoldásait funkcionálisabbá tegye. Tisztában vagyunk az AI fejlesztésében rejlő finomságokkal, és tudatos protokollokkal és minőségellenőrzésekkel rendelkezünk azok azonnali megszüntetésére.
Kap in érintse velünk, hogy megtudja, hogyan segítheti szakértelmünk az AI termékfejlesztését.
