Концепцията за недостиг на данни за обучение на AI е сложна и развиваща се. Голямо безпокойство е, че съвременният цифров свят може да се нуждае от добри, надеждни и ефективни данни. Въпреки че количеството данни, генерирани в световен мащаб, нараства бързо, има определени области или типове данни, където може да има недостиг или ограничения. Въпреки че прогнозирането на бъдещето е трудно, тенденциите и статистиката показват, че може да се сблъскаме с недостиг на данни в определени области.
Данните за обучение на AI играят жизненоважна роля в разработването и ефективността на моделите за машинно обучение. Данните за обучение се използват за обучение на AI алгоритми, което им позволява да научават модели, да правят прогнози и да изпълняват различни задачи в различни съвременни индустрии.
[Прочетете също: Как да изберете правилния готов доставчик на данни за обучение на AI?]
Какво показват тенденциите относно недостига на данни?
Няма съмнение, че данните са от първостепенно значение в днешния свят. Въпреки това, не всички данни са лесно достъпни, използваеми или етикетирани за конкретни цели на обучение на AI.
Епоха предполага, че тенденцията за бързо разработване на ML модели, които разчитат на колосални масиви от данни, може да отслабне, ако не бъдат предоставени нови източници на данни или ефективността на данните не се подобри значително.
DeepMind вярва, че висококачествените набори от данни, а не параметрите, трябва да стимулират иновациите в машинното обучение. Приблизително 4.6 до 17.2 трилиона токени обикновено се използват за обучение на модели според оценката на Epoch.
Много е важно за компаниите, които желаят да използват AI модели в своя бизнес, да разберат, че трябва да използват надеждни доставчици на данни за обучение на AI, за да постигнат желаните резултати. Доставчиците на данни за обучение на AI могат да се фокусират върху немаркирани данни, налични във вашата индустрия, и да ги използват за по-ефективно обучение на модели на AI.
Как да преодолеем недостига на данни?
Организациите могат да преодолеят предизвикателствата, свързани с недостига на данни за обучение за AI, като използват генеративен AI и синтетични данни. Това може да подобри производителността и обобщението на AI моделите. Ето как тези техники могат да помогнат:
Генеративен AI
Няколко модела на генериращ изкуствен интелект, като GAN (Generative Adversarial Networks), могат да генерират синтетични данни, които много наподобяват действителните данни. GAN се състоят от генераторна мрежа, която се научава да създава нови проби и дискриминаторна мрежа, която прави разлика между реални и синтетични проби.
Генериране на синтетични данни
Синтетичните данни могат да бъдат създадени с помощта на базирани на правила алгоритми, симулации или модели, които имитират сценарии от реалния свят. Този подход е полезен, когато необходимите данни са много скъпи. Например, синтетичните данни могат да бъдат генерирани при разработката на автономни превозни средства, за да се симулират различни сценарии на шофиране, което позволява моделите на AI да бъдат обучавани в различни ситуации.
Хибриден подход към разработването на данни
Хибридните подходи комбинират реални и синтетични данни, за да преодолеят недостига на данни за обучение на AI. Реалните данни могат да бъдат допълнени със синтетични данни, за да се увеличи разнообразието и размера на набора от данни за обучение. Тази комбинация позволява на моделите да се учат от примери от реалния свят и синтетични вариации, осигурявайки по-цялостно разбиране на задачата.
Осигуряване на качеството на данните
Когато използвате синтетични данни, гарантирането, че генерираните данни са с достатъчно качество и точно представят разпределението в реалния свят, е жизненоважно. Техниките за осигуряване на качеството на данните, като цялостно валидиране и тестване, могат да гарантират, че синтетичните данни съответстват на желаните характеристики и са подходящи за обучение на AI модели.
Разкриване на предимствата на синтетичните данни
Синтетичните данни предлагат гъвкавост и мащабируемост и подобряват защитата на поверителността, като същевременно предоставят ценни ресурси за обучение, тестване и разработка на алгоритми. Ето още някои от неговите предимства:
По-висока ефективност на разходите
Събирането и анотирането на данни от реалния свят в големи количества е по-скъп и отнемащ време процес. Въпреки това, данните, необходими за специфични за домейн AI модели, могат да бъдат генерирани на много по-ниска цена чрез използване на синтетични данни и могат да бъдат постигнати желаните резултати.
Наличност на данни
Синтетичните данни разглеждат проблема с недостига на данни, като предоставят допълнителни примери за обучение. Той позволява на организациите бързо да генерират големи количества данни и да помогне за преодоляване на предизвикателството за събиране на данни от реалния свят.
Запазване на поверителността
Синтетичните данни могат да се използват за защита на чувствителна информация на лица и организации. Използвайки синтетични данни, генерирани чрез поддържане на статистическите свойства и модели на оригиналните данни вместо реални данни, информацията може да се прехвърля безпроблемно, без да се компрометира личната поверителност.
Разнообразие на данните
Синтетичните данни могат да бъдат генерирани със специфични вариации, което позволява увеличаване на разнообразието в набора от данни за обучение на AI. Това разнообразие помага на AI моделите да се учат от по-широк набор от сценарии, подобрявайки обобщаването и производителността, когато се прилагат към ситуации от реалния свят.
Симулация на сценарий
Синтетичните данни са ценни при симулиране на конкретни сценарии или среди. Например, синтетичните данни могат да се използват при автономно шофиране за създаване на виртуални среди и симулиране на различни условия на шофиране, пътно оформление и метеорологични условия. Това позволява стабилно обучение на AI модели преди внедряване в реалния свят.
Заключение
Данните за обучение на AI са от решаващо значение за елиминирането на предизвикателствата с недостига на данни за обучение на AI. Разнообразните данни за обучение позволяват разработването на точни, стабилни и адаптивни AI модели, които могат значително да подобрят производителността на желаните работни процеси. Следователно бъдещето на недостига на данни за обучение на AI ще зависи от различни фактори, включително напредък в техниките за събиране на данни, синтез на данни, практики за споделяне на данни и разпоредби за поверителност. За да научите повече за данните за обучение на AI, свържете се с нашия екип.
